Polyhedra выпустила парадигму Expander, систему, используемую для поддержки нулевых знаний машинного обучения (zkML), важного движка. Обновление предоставляет совместимость с CUDA 13.0, оптимизацию общей памяти до 1 ТБ/с пропускной способности и ускоренные GPU KZG обязательства, что приводит к невероятным 9000 zk доказательствам в секунду на эллиптической кривой m31ext3.
Почему совместимость с CUDA 13.0 важна?
Обновление обеспечивает безупречную работу на более современных GPU-ориентированных устройствах, особенно в эвристике Фиата-Шамира. Эта оптимизация позволяет системам zkML эффективно превращать интерактивные криптографические протоколы в неинтерактивные, что делает как безопасность, так и производительность более сильными. Совместимость с CUDA 13.0 наделяет Polyhedra способностью защитить Expander на будущее и привлечь больше клиентов в промышленном секторе, которые будут готовы принять эту технологию как безопасную, быструю и проверяемую вычислительную систему.
Разблокированная пропускная способность 1 ТБ/с
Полиэдры также затронули одну из крупнейших узких мест zkML при доступе к памяти. Эта оптимизация демонстрирует, каких результатов можно добиться за счет сочетания эллиптической криптографии (ECC) и ускорения на GPU в времени доказательства. SNARK и другие системы нулевых доказательств основаны на полиномиальных обязательствах KZG, которые, однако, обычно сталкиваются с вычислительными узкими местами.
Основной компонент zkML
Все эти обновления объединяются, чтобы обеспечить основу для zkML, которая не только быстрее, но и более надежна в реальном мире. Партнерство, объявленное Polyhedra с Berkeley RDI, является доказательством академической и промышленной привлекательности готовых к производству приложений zkML. По мере того как состояние ускорения GPU, полиномиальных обязательств и криптографической оптимизации продвигается, zkML становится основным методом безопасной верификации ИИ.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Polyhedra усиливает zkML с помощью Expander: 9000 zk доказательств в секунду
Polyhedra выпустила парадигму Expander, систему, используемую для поддержки нулевых знаний машинного обучения (zkML), важного движка. Обновление предоставляет совместимость с CUDA 13.0, оптимизацию общей памяти до 1 ТБ/с пропускной способности и ускоренные GPU KZG обязательства, что приводит к невероятным 9000 zk доказательствам в секунду на эллиптической кривой m31ext3.
Почему совместимость с CUDA 13.0 важна?
Обновление обеспечивает безупречную работу на более современных GPU-ориентированных устройствах, особенно в эвристике Фиата-Шамира. Эта оптимизация позволяет системам zkML эффективно превращать интерактивные криптографические протоколы в неинтерактивные, что делает как безопасность, так и производительность более сильными. Совместимость с CUDA 13.0 наделяет Polyhedra способностью защитить Expander на будущее и привлечь больше клиентов в промышленном секторе, которые будут готовы принять эту технологию как безопасную, быструю и проверяемую вычислительную систему.
Разблокированная пропускная способность 1 ТБ/с
Полиэдры также затронули одну из крупнейших узких мест zkML при доступе к памяти. Эта оптимизация демонстрирует, каких результатов можно добиться за счет сочетания эллиптической криптографии (ECC) и ускорения на GPU в времени доказательства. SNARK и другие системы нулевых доказательств основаны на полиномиальных обязательствах KZG, которые, однако, обычно сталкиваются с вычислительными узкими местами.
Основной компонент zkML
Все эти обновления объединяются, чтобы обеспечить основу для zkML, которая не только быстрее, но и более надежна в реальном мире. Партнерство, объявленное Polyhedra с Berkeley RDI, является доказательством академической и промышленной привлекательности готовых к производству приложений zkML. По мере того как состояние ускорения GPU, полиномиальных обязательств и криптографической оптимизации продвигается, zkML становится основным методом безопасной верификации ИИ.