ZK-сопроцессор: переработка новых парадигм приложений Блокчейн

Исторические корни сопроцессоров

Копроцессоры существуют в области компьютеров давно и в основном выполняют роль разгрузки CPU от определенных задач. Например, выпущенный Apple в 2013 году сопроцессор M7 значительно повысил возможности устройств в области восприятия движений, а широко известный GPU был предложен Nvidia в 2007 году как графический сопроцессор. Эта архитектура обычно называется "гетерогенные вычисления" или "гибридные вычисления".

Основное преимущество сопроцессора заключается в том, что он может выполнять некоторые сложные задачи с высокими требованиями к производительности, что позволяет ЦПУ сосредоточиться на более гибкой и изменчивой вычислительной работе.

Проблемы, с которыми сталкивается Эфириум

Эфириум в настоящее время сталкивается с двумя основными проблемами:

1. Высокие расходы на газ ограничивают разработку сложных приложений. Обычный перевод требует 21000 газа, а более сложные операции стоят дороже, что серьезно препятствует широкому принятию приложений и пользователей.

2. Умные контракты могут получать доступ только к ограниченным данным о недавних блоках. Будущие обновления сети могут еще больше ограничить хранение исторических данных, что делает реализацию многих инновационных приложений, зависящих от большого объема данных, сложной.

Эти проблемы возникли из-за того, что при первоначальном проектировании Эфириума не учитывались задачи с большими объемами вычислений и данных. Для совместимости с этими приложениями необходимо ввести концепцию сопроцессоров. Основная цепочка Эфириума выступает в роли "ЦПУ", тогда как сопроцессоры подобны "ГПУ", которые могут гибко обрабатывать вычислительные и данные, насыщенные задачи. В сочетании с технологией нулевых знаний сопроцессоры могут выполнять надежные вычисления вне цепи.

Перспективы применения сопроцессоров

Применение ZK-ко-процессоров весьма разнообразно и охватывает практически все реальные сценарии децентрализованных приложений, включая, но не ограничиваясь:

• Социальное приложение
• Игра
• DeFi-протокол
• Система управления рисками на основе данных Блокчейна
• Оракул
• Хранение данных
• Обучение и вывод больших языковых моделей

Теоретически, любое Web2 приложение может быть реализовано на Блокчейне с помощью ZK сопроцессоров, одновременно используя Эфириум в качестве безопасного расчетного уровня.

Обзор основных проектов процессоров для согласования

В настоящее время известные в отрасли проекты сопроцессоров в основном сосредоточены на трех основных областях применения:

1. Индекс данных на Блокчейн
2. Оракул
3. ZKML ( нулевое знание машинного обучения )

Универсальный ZK сопроцессор ( General-ZKM) проект может охватывать все три сценария. Архитектура базовой виртуальной машины, используемая в различных проектах, также различается, например, Delphinus сосредоточен на zkWASM, тогда как Risc Zero основан на архитектуре RISC-V.

Техническая архитектура типичного проекта сопроцессора

Risc Zero

ZK-копроцессор Risc Zero называется Bonsai, и его цель - стать универсальным копроцессором, независимым от цепочки. Bonsai основан на архитектуре набора инструкций RISC-V и поддерживает различные языки программирования, такие как Rust, C++, Solidity, Go и другие.

Основные компоненты Bonsai включают:

• Сеть доказателей: получать и генерировать ZK-доказательства
• Запросный пул: хранит запросы на доказательство, инициированные пользователями
• Rollup движок: собирает и отправляет результаты доказательств в основную сеть
• Image Hub: Визуальная платформа для разработчиков
• Хранение состояния: внецепочечная база данных ключ-значение
• Доказательство рынка: платформа для сопоставления спроса и предложения вычислительной мощности

Лагранж

Lagrange нацелен на создание сопроцессора и проверяемой базы данных, содержащей исторические данные на Блокчейне, для поддержки разработки вычислительных и требовательных к данным приложений.

Его основные функции включают:

1. Проверяемая база данных: Индекс состояния смарт-контрактов на Блокчейне
2. Параллельные вычисления на основе принципов MapReduce

Lagrange использует новую структуру данных для хранения состояния контрактов, состояния счетов и данных блоков, чтобы удовлетворить потребности в нулевых знаниях. Его виртуальная машина ZKMR реализует распределенные вычисления и объединение доказательств через два шага: Map и Reduce.

Сжато

Цель Succinct Network заключается в интеграции программируемых фактов на всех этапах разработки Блокчейн. Его оффчейн ZKVM называется Succinct Processor (SP) и поддерживает такие языки, как Rust и другие языки LLVM.

Основные характеристики SP включают:

1. Рекурсивные доказательства на основе STARKs
2. Обертка SNARKs до STARKs
3. Архитектура zkVM, ориентированная на предварительную компиляцию

Сравнение проектов сопроцессоров

При сравнении проектов общих ZK сопроцессоров, следует учитывать следующие аспекты:

1. Способность индексирования/синхронизации данных
2. Базовая технологическая линия ( SNARKs против STARKs )
3. Поддерживает ли рекурсивные доказательства
4. Эффективность системы доказательства
5. Состояние экологического сотрудничества
6. Финансовый контекст

В целом, технологические пути основных проектов довольно близки, все они используют упаковщики STARKs до SNARKs, поддерживают рекурсивные доказательства и строят свои сети доказателей. В условиях серьезной гомогенизации экосистемное сотрудничество и способность к получению ресурсов могут стать ключевыми факторами конкуренции.

Различия между сопроцессором и Layer2

В отличие от ориентированных на пользователя Layer2, сопроцессор в основном ориентирован на разработку приложений. Он может использоваться в качестве компонента ускорения или модульного компонента в следующих сценариях:

1. Как компонент виртуальной машины вне цепи ZK Layer2
2. Обеспечение вычислительной мощности вне цепи для приложений на публичном блокчейне
3. Как проверяемый оракул для кросс-цепочных данных
4. Служит мостом для межцепочечного обмена сообщениями

Потенциал сопроцессора далеко не ограничивается этим; он обещает реконструировать различные промежуточные слои в экосистеме Блокчейна, включая оракулы, запросы данных, кроссчейн-мосты и т.д.

Проблемы, с которыми сталкиваются сопроцессоры

1. Высокий порог разработки: Технология ZK сложная, требуется знание определенных языков и инструментов
2. Трасса все еще на ранней стадии: проекты все еще исследуют оптимальные технологические решения
3. Недостаточная поддержка оборудования: специализированное ZK оборудование еще не было массово внедрено в коммерцию.
4. Техническая гомогенизация: трудно сформировать значительное техническое преимущество, конкуренция может перейти к способности добычи ресурсов

Будущее

Технология ZK обещает изменить парадигму разработки приложений на Блокчейн. Применение универсального ZK сопроцессора имеет широкие перспективы, теоретически оно может реализовать любую версию приложения Web2 на Блокчейн.

Два ключевых показателя для достижения "массового принятия": это полностью доказуемая база данных в реальном времени по всей цепочке и низкие затраты на вычисления вне цепи. Эта цель требует поэтапной итеративной реализации, а коммерциализация ZK-вычислительных чипов также является важным предварительным условием.

В текущем цикле не хватает истинных инноваций, что создает окно возможностей для разработки технологий и приложений следующего поколения, ориентированных на "массовое принятие". Ожидается, что в следующем цикле индустрия ZK осуществит коммерциализацию, заложив основу для взаимодействия на блокчейне для миллиардов пользователей Web3.