Polyhedra випустила парадигмальний зсув Expander, систему, що використовується для потужності нульових знань у машинному навчанні (zkML), важливого механізму. Оновлення забезпечує сумісність з CUDA 13.0, оптимізацію спільної пам'яті до 1 ТБ/с пропускної здатності та прискорені GPU KZG зобов'язання, що призводить до неймовірних 9000 zk доказів на секунду на еліптичній кривій m31ext3.
Чому важлива сумісність з CUDA 13.0?
Оновлення забезпечує безвідмовну роботу на більш сучасному GPU-орієнтованому обладнанні, особливо в евристичному методі Фіата-Шаміра. Ця оптимізація дозволяє системам zkML ефективно перетворювати інтерактивні криптографічні протоколи в неінтерактивні, що зміцнює як безпеку, так і продуктивність. Сумісність з CUDA 13.0 надає Polyhedra можливість забезпечити майбутнє Expander і залучити більше клієнтів у промисловому секторі, які будуть готові впроваджувати цю технологію як безпечну, швидку та перевірену обчислювальну систему.
Розблоковано 1 ТБ/с пропускної здатності
Polyhedra також вирішила одну з найбільших вузьких місць zkML, що стосується доступу до пам'яті. Ця оптимізація демонструє, що може досягти комбінація еліптичної кривої криптографії (ECC) та прискорення GPU у часі доказування. SNARKs та інші системи нульових знань ґрунтуються на KZG полігональних зобов'язаннях, які, однак, зазвичай стикаються з обчислювальними вузькими місцями.
Спинальний хребет zkML
Усі ці оновлення поєднуються, щоб надати основі zkML не лише швидкість, але й більшу надійність у реальному світі. Партнерство, оголошене Polyhedra з Berkeley RDI, є свідченням академічного та промислового інтересу до готових до виробництва застосувань zkML. Оскільки стан прискорення GPU, поліноміальні зобов'язання та криптографічна оптимізація розвиваються, zkML стає основним методом безпечної верифікації ШІ.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Polyhedra підвищує zkML за допомогою Expander: 9000 zk доказів на секунду
Polyhedra випустила парадигмальний зсув Expander, систему, що використовується для потужності нульових знань у машинному навчанні (zkML), важливого механізму. Оновлення забезпечує сумісність з CUDA 13.0, оптимізацію спільної пам'яті до 1 ТБ/с пропускної здатності та прискорені GPU KZG зобов'язання, що призводить до неймовірних 9000 zk доказів на секунду на еліптичній кривій m31ext3.
Чому важлива сумісність з CUDA 13.0?
Оновлення забезпечує безвідмовну роботу на більш сучасному GPU-орієнтованому обладнанні, особливо в евристичному методі Фіата-Шаміра. Ця оптимізація дозволяє системам zkML ефективно перетворювати інтерактивні криптографічні протоколи в неінтерактивні, що зміцнює як безпеку, так і продуктивність. Сумісність з CUDA 13.0 надає Polyhedra можливість забезпечити майбутнє Expander і залучити більше клієнтів у промисловому секторі, які будуть готові впроваджувати цю технологію як безпечну, швидку та перевірену обчислювальну систему.
Розблоковано 1 ТБ/с пропускної здатності
Polyhedra також вирішила одну з найбільших вузьких місць zkML, що стосується доступу до пам'яті. Ця оптимізація демонструє, що може досягти комбінація еліптичної кривої криптографії (ECC) та прискорення GPU у часі доказування. SNARKs та інші системи нульових знань ґрунтуються на KZG полігональних зобов'язаннях, які, однак, зазвичай стикаються з обчислювальними вузькими місцями.
Спинальний хребет zkML
Усі ці оновлення поєднуються, щоб надати основі zkML не лише швидкість, але й більшу надійність у реальному світі. Партнерство, оголошене Polyhedra з Berkeley RDI, є свідченням академічного та промислового інтересу до готових до виробництва застосувань zkML. Оскільки стан прискорення GPU, поліноміальні зобов'язання та криптографічна оптимізація розвиваються, zkML стає основним методом безпечної верифікації ШІ.