Vào tháng Tư, Vitalik đã tham dự Hội nghị thượng đỉnh Blockchain Hồng Kông và có bài phát biểu có tiêu đề "Đạt đến giới hạn của thiết kế giao thức", nơi ông nhấn mạnh tiềm năng của ZK-SNARKs trong lộ trình Danksharding của Ethereum và thảo luận về vai trò đầy hứa hẹn của chip ASIC trong việc đẩy nhanh quá trình ZK. Trước đó, đồng sáng lập Scroll Zhang Ye cho rằng các ứng dụng tiềm năng của ZK có thể còn lớn hơn trong các lĩnh vực truyền thống so với Web3, với nhu cầu đáng kể trong các lĩnh vực như điện toán đáng tin cậy, cơ sở dữ liệu, phần cứng có thể kiểm chứng, xác thực nội dung và zkML. Nếu việc tạo bằng chứng ZK theo thời gian thực trở nên khả thi, nó có thể dẫn đến những thay đổi mang tính biến đổi trên cả Web3 và các ngành công nghiệp truyền thống. Tuy nhiên, từ quan điểm về hiệu quả và chi phí, việc áp dụng rộng rãi ZK vẫn còn một chặng đường dài.

Năm 2022, hai công ty mạo hiểm hàng đầu a16z và Paradigm đã phát hành báo cáo nhấn mạnh sự quan trọng của việc tăng tốc phần cứng ZK. Paradigm đã đi xa đến mức dự đoán rằng thu nhập tương lai của các thợ khai thác ZK có thể cạnh tranh với các thợ khai thác Bitcoin hoặc Ethereum, với các giải pháp tăng tốc phần cứng dựa trên GPU, FPGA và ASIC được định sẵn để chiếm lĩnh một thị trường đáng kể. Theo sự gia tăng của các ZK Rollup phổ biến như Scroll và Starknet, việc tăng tốc phần cứng đã trở thành một chủ đề nóng và sự quan tâm đã tăng lên với việc ra mắt các dự án như Cysic sắp tới.

Với nhu cầu rất lớn về ZK, có thể rằng các nhóm khai thác ZK và các mô hình SaaS tạo ra ZKP thời gian thực có thể tạo ra một ngành công nghiệp mới. Trong thị trường mới nổi này, các nhà sản xuất phần cứng ZK với khả năng mạnh mẽ và lợi thế đi trước có thể tiềm năng trở thành Bitmain tiếp theo, thống trị lĩnh vực gia tốc phần cứng. Cysic nổi bật là một trong những người chơi triển vọng nhất trong không gian này. Nhóm đã giành được các giải thưởng đáng chú ý từ nền tảng cạnh tranh công nghệ ZKP ZPrize và bắt đầu hướng dẫn cho ZPrize vào năm 2023. Lộ trình của họ bao gồm các nhóm khai thác ZK ToB (từ doanh nghiệp đến doanh nghiệp) và phần cứng ZK-Depin ToC (từ doanh nghiệp đến người tiêu dùng), thu hút đầu tư đáng kể từ các nhà đầu tư hàng đầu như Polychain, ABCDE, OKX Ventures và Hashkey, dẫn đến gần 20 triệu đô la về quỹ đầu tư.

Khi Cysic chuẩn bị ra mắt testnet vào cuối tháng 7 và mở cổng khai thác ZK của mình, các cuộc thảo luận về công ty này đang nóng lên trong các cộng đồng khác nhau. Bài viết này nhằm mục đích giới thiệu nhiều người hơn về các khái niệm sản phẩm và mô hình kinh doanh của Cysic đồng thời cung cấp một tổng quan dễ tiếp cận về nguyên tắc tăng tốc phần cứng ZK. Ở các phần tiếp theo, chúng tôi sẽ tóm tắt ngắn gọn các khía cạnh chính của Cysic, giúp độc giả dễ hiểu hơn.

Hiểu hệ thống chứng minh ZK: Một góc độ quy trình

Hệ thống chứng minh ZK (Zero-Knowledge) phức tạp, nhưng chúng ta có thể đơn giản hóa việc hiểu nó bằng cách phân tích chức năng và luồng làm việc của nó. Đây là tổng quan cơ bản về cách một hệ thống được thiết kế để áp dụng ZK vào các tính toán thông thường hoạt động: Đầu tiên, người dùng tương tác với hệ thống ZK thông qua giao diện front-end, gửi nội dung mà họ muốn chứng minh. Front-end sau đó chuyển đổi nội dung này thành định dạng phù hợp để xử lý bởi hệ thống chứng minh ZK. Hệ thống sử dụng một hệ thống hoặc khung chứng minh cụ thể (như Halo2 hoặc Plonk) để tạo ra một Chứng minh ZK. Quá trình này bao gồm một số bước quan trọng:

1. Định nghĩa vấn đề: Bước đầu tiên là xác định nội dung cụ thể cần được chứng minh. Ví dụ, người Chứng minh có thể tuyên bố biết hoặc sở hữu một số dữ liệu nhất định, chẳng hạn như tuyên bố “Tôi biết một giải pháp N cho phương trình F(x)=w” mà không tiết lộ giá trị thực sự của N.
2. Chuyển đổi số học và các vấn đề thỏa mãn ràng buộc (CSP): Sau khi Prover gửi nội dung, hệ thống tạo ra một mô hình hoặc chương trình toán học chuyên biệt thể hiện chính xác nội dung cần chứng minh. Điều này sau đó được chuyển đổi thành một định dạng mà hệ thống chứng minh có thể xử lý. Ví dụ, câu lệnh "I know a solution N to the equation F(x)=w" được chuyển đổi từ phương trình toán học ban đầu của nó thành một dạng được biểu diễn bằng logic Mạch cổng và đa thức.

1. Biên dịch thành ZKP: Tiếp theo, hệ thống chọn một hệ thống chứng minh phù hợp, như Halo hoặc Plonk, và biên dịch nội dung đã được tạo thành một chương trình ZKP. Sau đó, Người chứng minh sử dụng chương trình này để tạo ra một chứng minh, mà Người xác minh kiểm tra tính hợp lệ.

Đối với các hệ thống như zkEVM, thường được sử dụng trong các giải pháp Ethereum Layer 2, các hợp đồng thông minh được biên dịch thành bytecode EVM (Ethereum Virtual Machine) trước tiên. Mỗi opcode sau đó được chuyển đổi thành mạch logic Gate hoặc ràng buộc đa thức trước khi được xử lý tiếp bởi hệ thống ZK proof phía sau.

Điều quan trọng cần lưu ý là zk-SNARKs (Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Argument of Knowledge) là công nghệ ZKP phổ biến nhất trong blockchain ngày nay. Nhiều ZK Rollups tận dụng sự ngắn gọn của SNARKs thay vì tính chất không tưởng của chúng. Sự ngắn gọn đề cập đến khả năng nén dữ liệu lớn thành vài trăm byte của ZKP, giảm chi phí xác minh đáng kể. Điều này dẫn đến sự không đối xứng giữa công việc của Prover và Verifier: trong khi việc tạo ra ZKP tốn kém đối với Prover, thì việc xác minh nó lại tương đối rẻ tiền đối với Verifier. Bằng cách tận dụng sự không đối xứng này, một kịch bản với một Prover và nhiều Verifiers có thể giảm đáng kể chi phí tổng thể ở phía Verifier. Mô hình này đặc biệt thuận lợi cho việc xác minh phi tập trung, như được mường tượng bởi các giải pháp Layer 2 của Ethereum.

Tuy nhiên, mô hình chuyển gánh nặng chi phí xác minh lên quá trình tạo ra ZKP không phải là phương pháp chữa trị toàn diện. Đối với các dự án ZK Rollup, chi phí cao của việc tạo ra ZKP sẽ không thể tránh khỏi ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng và phí giao dịch, điều này có thể làm trở ngại cho việc áp dụng ZK Rollups trong dài hạn. Mặc dù ZK có tiềm năng trong việc xác minh không tin cậy và phân quyền, nhưng điều kiện kinh tế hiện tại không hỗ trợ triển khai quy mô lớn của zkEVM, zkVM, ZK Rollups, hoặc cầu nối ZK do ràng buộc thời gian liên quan đến việc tạo ra chứng minh. Điều này đã dẫn đến sự phát triển của các dự án tăng tốc ZK như Cysic, Ingonyama, và Irreducible, mỗi dự án đều đang làm việc để giảm chi phí tạo ra ZKP từ những góc độ khác nhau. Trong phần tiếp theo, chúng tôi sẽ tóm tắt ngắn gọn về các chi phí tính toán chính và các kỹ thuật tăng tốc cho việc tạo ra ZKP, và tại sao Cysic có tiềm năng đáng kể trong lĩnh vực tăng tốc ZK.

Thách thức tính toán: MSM và NTT

Nó được biết rộng rãi rằng việc tạo ra bằng chứng trong hệ thống ZK tốn thời gian cho Prover. Trong giao thức ZK-SNARK, một Bên xác minh có thể xác minh một bằng chứng chỉ trong một giây, nhưng nó có thể mất cho Prover nửa ngày hoặc thậm chí cả một ngày để tạo ra bằng chứng đó. Để tối ưu hóa việc tính toán ZKP, cần chuyển đổi định dạng tính toán từ lập trình cổ điển sang định dạng thân thiện với ZK.

Hiện tại có hai phương pháp chính để đạt được điều này: một phương pháp liên quan đến việc viết mạch bằng cách sử dụng các khung hệ thống chứng minh như Halo2, trong khi phương pháp còn lại liên quan đến việc sử dụng các ngôn ngữ dành riêng cho miền (DSL) như Cairo hoặc Circom, để dịch các tính toán sang định dạng trung gian sau đó có thể được gửi đến hệ thống chứng minh. Hệ thống chứng minh tạo ra các bằng chứng ZK dựa trên các mạch này hoặc các định dạng trung gian được biên soạn bởi DSL. Các hoạt động càng phức tạp, càng mất nhiều thời gian để tạo ra bằng chứng. Hơn nữa, một số hoạt động vốn không thân thiện với ZK và đòi hỏi nỗ lực bổ sung để thực hiện. Ví dụ: các hàm băm như SHA hoặc Keccak không thân thiện với ZKP, có nghĩa là sử dụng chúng làm tăng thời gian tạo bằng chứng. Ngay cả các hoạt động không tốn kém để thực hiện trên các máy tính cổ điển cũng có thể không hiệu quả đối với ZKP.

Loại trừ những tác vụ không thân thiện với ZK, các hạn chế trong quá trình tạo chứng minh tương tự nhau đối với các hệ thống chứng minh khác nhau. Có hai tác vụ tính toán chính tiêu tốn phần lớn tài nguyên trong quá trình tạo chứng minh ZK: MSM (Nhân đa số học) và NTT (Biến đổi số lý thuyết). Hai tác vụ này có thể chiếm 80-95% thời gian tạo chứng minh, tùy thuộc vào hệ thống cam kết ZKP và cài đặt cụ thể. MSM liên quan đến việc thực hiện phép nhân đa số trên các đường cong elip, trong khi NTT là một FFT (Biến đổi Fourier nhanh) trên các trường hữu hạn được sử dụng để tăng tốc nhân đa thức. Sự kết hợp khác nhau của những tác vụ này có thể dẫn đến phân phối tải khác nhau giữa FFT và MSM. Ví dụ, Stark sử dụng FRI, một hệ thống cam kết dựa trên băm không liên quan đến MSM, khác với các hệ thống dựa trên đường cong elip như KZG hoặc IPA. Nhìn chung, càng cần nhiều phép tính FFT, thì càng ít phép tính MSM và ngược lại.

Chiến lược tối ưu hóa

Các hoạt động MSM được đặc trưng bởi việc truy cập bộ nhớ dễ dự đoán, cho phép đa luồng cao nhưng đòi hỏi tài nguyên bộ nhớ đáng kể. Tuy nhiên, MSM cũng đặt ra thách thức về khả năng mở rộng; ngay cả với việc đa luồng, nó vẫn có thể chậm. Trong khi tăng tốc phần cứng có thể giúp tăng tốc MSM, nhưng nó đòi hỏi tài nguyên bộ nhớ và tính toán đa luồng đáng kể.

NTT, ång mặt khác, liên quan đến việc truy cập bộ nhớ ngẫu nhiên, khiến nó ít phù hợp cho việc tăng tốc phần cứng và khó xử lý trong các hệ thống phân tán. Điều này là do bản chất truy cập ngẫu nhiên của NTT thường đòi hỏi truy cập dữ liệu từ các nút khác trong môi trường phân tán. Khi tương tác mạng cần thiết, hiệu suất có thể giảm đáng kể.

Do đó, việc truy cập và di chuyển dữ liệu được lưu trữ trở thành những rào cản chính, hạn chế khả năng song song hóa các hoạt động NTT. Hầu hết các nỗ lực để tăng tốc NTT tập trung vào việc quản lý cách tính toán tương tác với bộ nhớ.

Trong thực tế, cách đơn giản nhất để giải quyết chướng ngại về hiệu suất của MSM và NTT là loại bỏ hoàn toàn các hoạt động này. Một số thuật toán mới được đề xuất, như Hyperplonk, sửa đổi Plonk để loại bỏ các hoạt động NTT, làm cho Hyperplonk dễ dàng tăng tốc hơn, tuy nhiên nó đưa ra các chướng ngại mới. Những ví dụ khác bao gồm giao thức sumcheck tốn nhiều tài nguyên tính toán hoặc thuật toán STARK, loại bỏ MSM nhưng thêm tính toán băm đáng kể thông qua giao thức FRI của nó.

Tăng tốc phần cứng ZK và mục tiêu cuối cùng của Cysic

Trong khi tối ưu hóa phần mềm và thuật toán là cần thiết và có giá trị, nhưng chúng có nhược điểm rõ ràng. Để tối ưu hoá hoàn toàn hiệu quả của việc tạo ra ZKP, việc tăng tốc phần cứng là rất quan trọng, tương tự như cách ASIC và GPU cuối cùng đã thống trị thị trường khai thác BTC và ETH.

Câu hỏi đặt ra là: phần cứng tốt nhất để tăng tốc thế hệ ZKP là gì? Hiện tại, có một số lựa chọn phần cứng để tăng tốc ZK như GPU, FPGA hoặc ASIC, mỗi cái đều có ưu nhược điểm riêng.

So sánh phần cứng GPU, FPGA và ASIC

Để hiểu rõ hơn về sự khác biệt trong quá trình phát triển trên phần cứng GPU, FPGA và ASIC, hãy xem xét một ví dụ đơn giản: triển khai phép nhân song song.

• GPU: Sử dụng SDK CUDA, các nhà phát triển có thể viết mã tận dụng tính toán song song, tương tự viết mã native.
• FPGA: Nhà phát triển cần học một ngôn ngữ mô tả phần cứng (HDL) để điều khiển kết nối cấp phần cứng và triển khai thuật toán song song.
• ASIC: Bố trí bóng bán dẫn của chip được cố định trong giai đoạn thiết kế và không thể được sửa đổi sau này.

Mỗi tùy chọn phần cứng đều có điểm mạnh và điểm yếu riêng, khiến chúng phù hợp cho các giai đoạn khác nhau của sự phát triển công nghệ ZK. Mục tiêu của Cysic là trở thành giải pháp cuối cùng cho việc tăng tốc phần cứng ZK, sử dụng chiến lược theo từng giai đoạn:

1. GPU: Phát triển một SDK để cung cấp giải pháp cho ứng dụng ZK và tích hợp tài nguyên GPU trên mạng.
2. FPGA: Tận dụng tính linh hoạt của FPGA để nhanh chóng tạo ra tăng tốc phần cứng ZK tùy chỉnh.
3. ASIC: Phát triển độc lập phần cứng ZK Depin dựa trên ASIC.
4. Cysic Network sẽ tích hợp toàn bộ sức mạnh tính toán của ZK Depin và GPU như một nền tảng SAAS/thu hoạch để cung cấp sức mạnh tính toán và giải pháp xác minh cho toàn bộ ngành công nghiệp ZK.

Hãy khám phá những lĩnh vực phụ khác nhau này để hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa các giải pháp tăng tốc ZK và phương pháp phát triển của Cysic.

Mỏ khai thác ZK và Nền tảng SaaS: Mạng Cysic

Cả Scroll và Polygon zkEVM đều đã đề xuất khái niệm “decentralized Prover” trong lộ trình của họ, điều này về cơ bản có nghĩa là xây dựng các hồ bơi khai thác ZK. Phương pháp dựa trên thị trường này giúp các dự án ZK Rollup giảm công việc của họ trong khi khuyến khích các thợ mỏ và người vận hành hồ bơi khai thác liên tục tối ưu hóa các giải pháp tăng tốc ZK. Lộ trình của Cysic bao gồm việc phát triển một hồ bơi khai thác ZK và nền tảng SaaS có tên Cysic Network, sẽ tích hợp công suất tính toán của Cysic và thu hút các nguồn lực của bên thứ ba thông qua các động cơ khai thác, bao gồm cả GPU không hoạt động và các thiết bị zk DePIN thuộc sở hữu của người tiêu dùng. Toàn bộ luồng làm việc xác minh hoạt động như sau:

1. Nhiệm vụ Nộp: Nhóm dự án zk nộp một nhiệm vụ tạo chứng minh cho một đại lý, người chuyển tiếp nhiệm vụ đến mạng lưới xác minh. Ban đầu, những đại lý này sẽ được vận hành bởi Cysic, nhưng sau này, việc đặt cược tài sản sẽ cho phép bất kỳ ai trở thành một đại lý.
2. Tạo chứng minh: Người chứng minh chấp nhận nhiệm vụ và sử dụng phần cứng để tạo ra chứng minh ZK. Người chứng minh phải đặt cược token để tham gia và sẽ được thưởng sau khi hoàn thành nhiệm vụ.
3. Xác minh: Hội đồng Xác minh kiểm tra tính hợp lệ của bằng chứng và bỏ phiếu về nó. Khi một số lượng bỏ phiếu nhất định được đạt đến, bằng chứng được coi là hợp lệ. Các Xác minh viên tham gia hội đồng bằng cách gửi cọc token, tham gia bỏ phiếu và nhận phần thưởng. Quá trình này có thể tích hợp khái niệm AVS của EigenLayer để tái sử dụng các cơ sở Restaking hiện có.

Quá trình tương tác chi tiết như sau

Trong quá trình này, một số hành động nhất định như đặt cược tài sản, phân phối động viên và nộp nhiệm vụ yêu cầu một nền tảng riêng được hỗ trợ bởi cơ sở hạ tầng blockchain. Để đáp ứng nhu cầu này, Cysic Network đã phát triển một chuỗi công khai riêng với thuật toán đồng thuận duy nhất được gọi là Proof of Compute (PoC). Thuật toán này sử dụng chức năng VRF và hiệu suất lịch sử của Prover, như tính sẵn có của thiết bị, số lượng bằng chứng đã nộp, độ chính xác của bằng chứng, v.v., để chọn những nhà sản xuất khối chịu trách nhiệm tạo khối (những khối này có thể ghi lại thông tin thiết bị và phân phối động lực token). Vượt qua mỏ khai thác ZK và nền tảng SaaS, Cysic đã triển khai rộng rãi các giải pháp tăng tốc ZK dựa trên phần cứng khác nhau. Hãy khám phá những thành tựu của Cysic trong công nghệ GPU, FPGA và ASIC.

GPU, FPGA, và ASIC: Một So sánh

Bản chất của tăng tốc phần cứng ZK (Zero-Knowledge) nằm ở việc tối đa hóa sự song song của các tính toán chính. Từ góc độ phần cứng, CPU được thiết kế để có tính linh hoạt tối đa và sử dụng cho mục đích chung. Tuy nhiên, một phần đáng kể diện tích chip của CPU được dành riêng cho các chức năng điều khiển và các mức bộ nhớ cache khác nhau, điều này hạn chế khả năng tính toán song song của nó. Ngược lại, một tỷ lệ lớn hơn diện tích chip của GPU được phân bổ cho tính toán, cho phép nó hỗ trợ xử lý song song quy mô lớn. GPU hiện đã có sẵn rộng rãi và các thư viện như Nvidia CUDA cho phép các nhà phát triển tận dụng tính song song của GPU mà không cần kiến thức sâu về phần cứng cơ bản. CUDA SDK cung cấp một khuôn khổ để tăng tốc tính toán MSM (Multi-Scalar Multiplication) và NTT (Number Theoretic Transform) bằng cách sử dụng thư viện CUDA ZK.

FPGA (Field-Programmable Gate Array) có một cách tiếp cận khác, bao gồm các mảng của nhiều đơn vị xử lý nhỏ. Để lập trình FPGA, các nhà phát triển phải sử dụng ngôn ngữ mô tả phần cứng chuyên dụng (HDL), sau đó được biên dịch thành các tổ hợp mạch bóng bán dẫn. Về cơ bản, FPGA thực hiện các thuật toán cụ thể trực tiếp thông qua các mạch bóng bán dẫn, bỏ qua quá trình biên dịch của hệ thống lệnh truyền thống. Cách tiếp cận này cung cấp khả năng tùy biến và tính linh hoạt cao hơn nhiều so với GPU. Hiện tại, giá FPGA bằng khoảng một phần ba giá GPU và chúng có thể tiết kiệm năng lượng hơn mười lần. Lợi thế hiệu quả năng lượng này một phần là do GPU cần được kết nối với thiết bị chủ, thường tiêu thụ rất nhiều năng lượng. FPGA có thể bổ sung nhiều mô-đun tính toán hơn để đáp ứng nhu cầu của MSM và NTT mà không làm tăng mức tiêu thụ năng lượng, làm cho nó đặc biệt phù hợp với các kịch bản chứng minh ZK chuyên sâu về mặt tính toán, yêu cầu thông lượng dữ liệu cao và cần thời gian phản hồi thấp. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất với FPGA là sự khan hiếm các nhà phát triển có kinh nghiệm lập trình cần thiết. Đối với các nhóm dự án ZK, việc tập hợp một nhóm có cả chuyên môn về mật mã và kiến thức kỹ thuật FPGA là vô cùng khó khăn.

ASIC (Mạch tích hợp Cụ thể Ứng dụng) là một trong ba loại mạch tích hợp cụ thể ứng dụng, thực chất thực hiện một chương trình hoàn toàn bằng phần cứng. Khi một ASIC được thiết kế, cấu hình phần cứng được cố định và không thể thay đổi, có nghĩa là nó chỉ có thể thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Các lợi ích của FPGA trong việc tăng tốc MSM và NTT cũng áp dụng cho ASIC, nhưng do ASIC được thiết kế cho một ứng dụng cụ thể, nó cung cấp hiệu suất cao nhất và tiêu thụ điện năng thấp nhất trong tất cả các tùy chọn phần cứng. Đối với mạch ZK thông thường ngày nay, Cysic nhằm đạt được thời gian chứng minh từ 1-5 giây, mà chỉ có ASIC mới có thể cung cấp. Mặc dù những lợi ích này rất hấp dẫn, công nghệ ZK đang phát triển nhanh chóng, và chu kỳ thiết kế và sản xuất ASIC thường mất từ 1-2 năm và chi phí từ 10 triệu đô la đến 20 triệu đô la. Do đó, sản xuất quy mô lớn phải chờ đợi cho đến khi công nghệ ZK ổn định để tránh sản xuất các vi mạch nhanh chóng trở nên lỗi thời.

Để giải quyết những thách thức này, Cysic đã đầu tư toàn diện vào cả ba loại phần cứng: GPU, FPGA và ASIC. Trong tăng tốc GPU, Cysic đã thích nghi với sự xuất hiện của nhiều hệ thống bằng chứng ZK mới thông qua SDK tăng tốc CUDA tự phát triển. Bằng cách hợp nhất các nguồn lực cộng đồng, Cysic đã kết nối hàng chục nghìn GPU hàng đầu vào mạng điện toán GPU của mình, đạt được sự cải thiện tốc độ từ 50% -80% trở lên so với các khung mã nguồn mở mới nhất. Trong không gian FPGA, Cysic đã phát triển các giải pháp thiết lập các tiêu chuẩn hiệu suất toàn cầu cho các mô-đun cây MSM, NTT và Poseidon Merkle, bao gồm các thành phần quan trọng nhất của tính toán ZK. Những giải pháp này đã được thử nghiệm và xác nhận nguyên mẫu bởi một số dự án ZK hàng đầu. SolarMSM độc quyền của Cysic có thể hoàn thành các tính toán MSM quy mô 2 ^ 30 chỉ trong 0,195 giây, trong khi SolarNTT có thể thực hiện các tính toán NTT quy mô 2 ^ 30 trong 0,218 giây, khiến chúng trở thành kết quả tăng tốc phần cứng FPGA hiệu suất cao nhất hiện có.

Trong lĩnh vực ASIC, trong khi việc áp dụng rộng rãi của ZK ASICs có thể còn một thời gian, Cysic đã định vị mình trên thị trường mới nổi này bằng cách phát triển các chip và thiết bị ZK DePIN của riêng mình. Để thu hút người dùng cá nhân và đáp ứng yêu cầu hiệu suất và chi phí đa dạng của các dự án ZK khác nhau, Cysic dự định giới thiệu hai sản phẩm phần cứng ZK: ZK Air và ZK Pro.

• ZK Air: Thiết bị này gọn nhẹ, kích thước tương tự như một ngân hàng điện hoặc sạc laptop, cho phép người dùng thông thường kết nối nó thông qua giao diện Type-C với laptop, iPad, hoặc thậm chí là điện thoại thông minh. Nó cung cấp hỗ trợ tính toán cho các dự án ZK cụ thể trong khi kiếm được phần thưởng cho người dùng. Mặc dù kích thước nhỏ, sức mạnh tính toán của ZK Air vượt qua cả GPU dành cho người tiêu dùng, khiến nó có khả năng tăng tốc cho các nhiệm vụ tạo chứng minh ZK quy mô nhỏ hơn.
• ZK Pro: Được thiết kế cho các ứng dụng cần nhiều tài nguyên hơn, ZK Pro giống như các máy đào truyền thống và cung cấp sức mạnh tính toán tương đương với một máy chủ multi-GPU. Nó tăng tốc đáng kể quá trình tạo ra chứng minh ZK cho các dự án quy mô lớn như ZK-Rollup và ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning).

Thông qua hai thiết bị này, Cysic nhằm tạo ra một mạng lưới ZK-DePIN ổn định và đáng tin cậy. Cả ZK Air và ZK Pro đang được phát triển, dự kiến ​​sẽ ra mắt vào năm 2025. Ngoài ra, Mạng lưới Cysic sẽ cho phép người dùng tiêu dùng tham gia vào thị trường gia tốc phần cứng ZK với rất ít rào cản đầu vào. Kết hợp với nhu cầu cao về sức mạnh tính toán từ các nhóm dự án ZK, điều này có thể kích hoạt một làn sóng mới của sự hăng hái tương tự như cơn sốt khai thác Bitcoin, có thể dẫn đến sự phát triển bùng nổ trên thị trường tính toán ZK.

Tham chiếu

https://medium.com/amber-group/need-for-speed-zero-knowledge-1e29d4a82fcdhttps://figmentcapital.medium.com/accelerating-zero-knowledge-proofs-cfc806de611b

免责声明：

1. Bài viết này được sao chép từ Geek Web3. Bản quyền thuộc về các tác giả gốc, [Nickqiao & Wuyue]. Nếu có bất kỳ ý kiến ​​nào về việc sao chép, vui lòng liên hệ Gate Họcđội, và đội sẽ xử lý nhanh chóng theo các quy trình liên quan.
2. Bản quyền: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ là của tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Các phiên bản ngôn ngữ khác của bài viết đã được dịch bởi nhóm Gate Learn. Các bài viết dịch có thể không được sao chép, phân phối hoặc đạo văn mà không đề cập đến Gate.io.