Polyhedra đã phát hành một sự thay đổi mô hình của Expander, một hệ thống được sử dụng để cung cấp năng lượng cho machine learning zero-knowledge (zkML), một động cơ quan trọng. Cập nhật này cung cấp khả năng tương thích CUDA 13.0, tối ưu hóa bộ nhớ chia sẻ lên đến băng thông 1 TB/s, và cam kết KZG tăng tốc GPU dẫn đến 9000 zk proof mỗi giây trên đường cong elliptic m31ext3.
Tại sao tính tương thích với CUDA 13.0 lại quan trọng?
Bản cập nhật cho phép chức năng không lỗi trên cơ sở hạ tầng GPU hiện đại hơn, đặc biệt trong phương pháp Fiat-Shamir. Tối ưu hóa này cho phép các hệ thống zkML biến đổi các giao thức mật mã tương tác thành không tương tác, làm cho cả tính bảo mật và hiệu suất đều mạnh mẽ hơn. Tính tương thích CUDA 13.0 trang bị cho Polyhedra khả năng bảo vệ tương lai cho Expander và thu hút nhiều khách hàng hơn trong lĩnh vực công nghiệp, những người sẽ sẵn sàng áp dụng công nghệ như một hệ thống tính toán an toàn, nhanh chóng và có thể xác minh.
Băng thông 1 TB/s đã được mở khóa
Polyhedra cũng đã giải quyết một trong những điểm nghẽn lớn nhất của zkML khi truy cập vào bộ nhớ. Tối ưu hóa này cho thấy sự kết hợp giữa mã hóa đường cong ellip (ECC) và tăng tốc GPU có thể đạt được trong thời gian chứng minh. SNARK và các hệ thống chứng minh không kiến thức khác dựa trên các cam kết đa thức KZG, tuy nhiên thường gặp phải các điểm nghẽn tính toán.
Xương sống của zkML
Tất cả những nâng cấp này kết hợp lại để mang đến một nền tảng cho zkML không chỉ nhanh hơn mà còn mạnh mẽ hơn khi đối mặt với thế giới thực. Sự hợp tác được công bố bởi polyhedra với Berkeley RDI là bằng chứng cho sự thu hút của các ứng dụng zkML sẵn sàng sản xuất trong lĩnh vực học thuật và công nghiệp. Khi công nghệ tăng tốc GPU, cam kết đa thức và tối ưu hóa mật mã tiến bộ, zkML đang trở thành một phương pháp chính thống để xác minh an toàn cho AI.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Polyhedra Tăng cường zkML với Expander: 9000 Chứng minh zk mỗi giây
Polyhedra đã phát hành một sự thay đổi mô hình của Expander, một hệ thống được sử dụng để cung cấp năng lượng cho machine learning zero-knowledge (zkML), một động cơ quan trọng. Cập nhật này cung cấp khả năng tương thích CUDA 13.0, tối ưu hóa bộ nhớ chia sẻ lên đến băng thông 1 TB/s, và cam kết KZG tăng tốc GPU dẫn đến 9000 zk proof mỗi giây trên đường cong elliptic m31ext3.
Tại sao tính tương thích với CUDA 13.0 lại quan trọng?
Bản cập nhật cho phép chức năng không lỗi trên cơ sở hạ tầng GPU hiện đại hơn, đặc biệt trong phương pháp Fiat-Shamir. Tối ưu hóa này cho phép các hệ thống zkML biến đổi các giao thức mật mã tương tác thành không tương tác, làm cho cả tính bảo mật và hiệu suất đều mạnh mẽ hơn. Tính tương thích CUDA 13.0 trang bị cho Polyhedra khả năng bảo vệ tương lai cho Expander và thu hút nhiều khách hàng hơn trong lĩnh vực công nghiệp, những người sẽ sẵn sàng áp dụng công nghệ như một hệ thống tính toán an toàn, nhanh chóng và có thể xác minh.
Băng thông 1 TB/s đã được mở khóa
Polyhedra cũng đã giải quyết một trong những điểm nghẽn lớn nhất của zkML khi truy cập vào bộ nhớ. Tối ưu hóa này cho thấy sự kết hợp giữa mã hóa đường cong ellip (ECC) và tăng tốc GPU có thể đạt được trong thời gian chứng minh. SNARK và các hệ thống chứng minh không kiến thức khác dựa trên các cam kết đa thức KZG, tuy nhiên thường gặp phải các điểm nghẽn tính toán.
Xương sống của zkML
Tất cả những nâng cấp này kết hợp lại để mang đến một nền tảng cho zkML không chỉ nhanh hơn mà còn mạnh mẽ hơn khi đối mặt với thế giới thực. Sự hợp tác được công bố bởi polyhedra với Berkeley RDI là bằng chứng cho sự thu hút của các ứng dụng zkML sẵn sàng sản xuất trong lĩnh vực học thuật và công nghiệp. Khi công nghệ tăng tốc GPU, cam kết đa thức và tối ưu hóa mật mã tiến bộ, zkML đang trở thành một phương pháp chính thống để xác minh an toàn cho AI.