Polyhedra telah merilis sebuah pergeseran paradigma dari Expander, sebuah sistem yang digunakan untuk mendukung pembelajaran mesin zero-knowledge (zkML), sebuah mesin yang penting. Pembaruan ini menyediakan kompatibilitas CUDA 13.0, optimisasi memori bersama hingga bandwidth 1 TB/s, dan komitmen KZG yang dipercepat GPU yang menghasilkan hingga 9000 zk proof per detik pada kurva eliptik m31ext3.
Mengapa Kompatibilitas dengan CUDA 13.0 Penting?
Pembaruan ini memungkinkan fungsionalitas tanpa kesalahan pada fasilitas berbasis GPU yang lebih baru, terutama dalam heuristik Fiat-Shamir. Optimisasi ini memungkinkan sistem zkML untuk secara efektif mengubah protokol kriptografi interaktif menjadi non-interaktif, sehingga memperkuat baik keamanan maupun kinerja. Kompatibilitas CUDA 13.0 memberikan Polyhedra kemampuan untuk mempersiapkan masa depan Expander dan menarik lebih banyak pelanggan di sektor industri yang bersedia mengadopsi teknologi ini sebagai sistem komputasi yang aman, cepat, dan dapat diverifikasi.
Bandwidth 1 TB/detik Terbuka
Polyhedra juga menangani salah satu hambatan terbesar dari zkML dalam mengakses memori. Optimisasi ini menunjukkan apa yang dapat dicapai oleh kombinasi kriptografi kurva eliptik (ECC) dan percepatan GPU dalam waktu pembuktian. SNARK dan sistem bukti nol lainnya didasarkan pada komitmen polinomial KZG, yang biasanya mengalami hambatan komputasi.
Tulang Punggung zkML
Semua peningkatan ini digabungkan untuk memberikan landasan bagi zkML yang tidak hanya lebih cepat tetapi juga lebih tangguh dalam menghadapi dunia nyata. Kemitraan yang diumumkan oleh Polyhedra dengan Berkeley RDI adalah bukti dari daya tarik akademis dan industri terhadap aplikasi zkML yang siap produksi. Seiring dengan kemajuan akselerasi GPU, komitmen polinomial, dan optimisasi kriptografi, zkML semakin menjadi metode utama untuk verifikasi aman AI.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Polyhedra Meningkatkan zkML dengan Expander: 9000 Bukti zk Per Detik
Polyhedra telah merilis sebuah pergeseran paradigma dari Expander, sebuah sistem yang digunakan untuk mendukung pembelajaran mesin zero-knowledge (zkML), sebuah mesin yang penting. Pembaruan ini menyediakan kompatibilitas CUDA 13.0, optimisasi memori bersama hingga bandwidth 1 TB/s, dan komitmen KZG yang dipercepat GPU yang menghasilkan hingga 9000 zk proof per detik pada kurva eliptik m31ext3.
Mengapa Kompatibilitas dengan CUDA 13.0 Penting?
Pembaruan ini memungkinkan fungsionalitas tanpa kesalahan pada fasilitas berbasis GPU yang lebih baru, terutama dalam heuristik Fiat-Shamir. Optimisasi ini memungkinkan sistem zkML untuk secara efektif mengubah protokol kriptografi interaktif menjadi non-interaktif, sehingga memperkuat baik keamanan maupun kinerja. Kompatibilitas CUDA 13.0 memberikan Polyhedra kemampuan untuk mempersiapkan masa depan Expander dan menarik lebih banyak pelanggan di sektor industri yang bersedia mengadopsi teknologi ini sebagai sistem komputasi yang aman, cepat, dan dapat diverifikasi.
Bandwidth 1 TB/detik Terbuka
Polyhedra juga menangani salah satu hambatan terbesar dari zkML dalam mengakses memori. Optimisasi ini menunjukkan apa yang dapat dicapai oleh kombinasi kriptografi kurva eliptik (ECC) dan percepatan GPU dalam waktu pembuktian. SNARK dan sistem bukti nol lainnya didasarkan pada komitmen polinomial KZG, yang biasanya mengalami hambatan komputasi.
Tulang Punggung zkML
Semua peningkatan ini digabungkan untuk memberikan landasan bagi zkML yang tidak hanya lebih cepat tetapi juga lebih tangguh dalam menghadapi dunia nyata. Kemitraan yang diumumkan oleh Polyhedra dengan Berkeley RDI adalah bukti dari daya tarik akademis dan industri terhadap aplikasi zkML yang siap produksi. Seiring dengan kemajuan akselerasi GPU, komitmen polinomial, dan optimisasi kriptografi, zkML semakin menjadi metode utama untuk verifikasi aman AI.