Polyhedra 发布了 Expander 的范式转变，这是一个用于支持零知识机器学习 (zkML) 的系统，一个重要的引擎。此次更新提供了对 CUDA 13.0 的兼容性，优化的共享内存带宽高达 1 TB/s，以及 GPU 加速的 KZG 承诺，这使得在 m31ext3 椭圆曲线上实现了每秒 9000 个 zk 证明。## 为什么与 CUDA 13.0 兼容很重要？该更新允许在更现代的基于GPU的设施上实现无故障功能，特别是在Fiat-Shamir启发式方面。这一优化使得zkML系统能够有效地将交互式密码协议转变为非交互式，从而增强安全性和性能。CUDA 13.0的兼容性使Polyhedra具备未来证明Expander的能力，并吸引更多愿意采用该技术作为安全、快速和可验证计算系统的工业客户。## 一TB/s带宽解锁Polyhedra 还解决了 zkML 访问内存的最大瓶颈之一。这个优化展示了椭圆曲线密码学 (ECC) 和 GPU 加速在证明时间上可以达到的效果。SNARKs 和其他零知识证明系统基于 KZG 多项式承诺，但通常会遇到计算瓶颈。## zkML的支柱所有这些升级结合在一起，为 zkML 提供了一个不仅更快而且在现实世界中更强大的基础。Polyhedra 与伯克利 RDI 宣布的合作伙伴关系证明了生产就绪的 zkML 应用在学术界和工业界的吸引力。随着 GPU 加速、多项式承诺和密码优化的进步，zkML 正在成为安全验证 AI 的主流方法。
Polyhedra 使用 Expander 提升 zkML：每秒 9000 zk 证明
Polyhedra 发布了 Expander 的范式转变，这是一个用于支持零知识机器学习 (zkML) 的系统，一个重要的引擎。此次更新提供了对 CUDA 13.0 的兼容性，优化的共享内存带宽高达 1 TB/s，以及 GPU 加速的 KZG 承诺，这使得在 m31ext3 椭圆曲线上实现了每秒 9000 个 zk 证明。
为什么与 CUDA 13.0 兼容很重要？
该更新允许在更现代的基于GPU的设施上实现无故障功能，特别是在Fiat-Shamir启发式方面。这一优化使得zkML系统能够有效地将交互式密码协议转变为非交互式，从而增强安全性和性能。CUDA 13.0的兼容性使Polyhedra具备未来证明Expander的能力，并吸引更多愿意采用该技术作为安全、快速和可验证计算系统的工业客户。
一TB/s带宽解锁
Polyhedra 还解决了 zkML 访问内存的最大瓶颈之一。这个优化展示了椭圆曲线密码学 (ECC) 和 GPU 加速在证明时间上可以达到的效果。SNARKs 和其他零知识证明系统基于 KZG 多项式承诺，但通常会遇到计算瓶颈。
zkML的支柱
所有这些升级结合在一起，为 zkML 提供了一个不仅更快而且在现实世界中更强大的基础。Polyhedra 与伯克利 RDI 宣布的合作伙伴关系证明了生产就绪的 zkML 应用在学术界和工业界的吸引力。随着 GPU 加速、多项式承诺和密码优化的进步，zkML 正在成为安全验证 AI 的主流方法。