Cysic: ZK 산업에서 zkVM는 어떻게 새로운 패러다임이 되는가? -(6)

지난 몇 년 동안, 커뮤니티는 이러한 공통 모듈을 가속화하기 위한 유망한 기술을 제안해 왔습니다(Ulvetanna, Ingonyama 및 기타 팀의 작업 참조). 여기서는 이러한 기술을 반복하지 않겠습니다.

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이 모듈들은 더 이상 성능 측면에서 병목 현상이 아니지만, 종단 간 증명 가속화는 만족스럽지 못합니다. 이 반제품 가속기는 일부 성능 개선이 있는 전용 GPU 버전으로 볼 수 있습니다. 대략적인 비교는 다음과 같습니다:

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· 장점: 전통적인 GPU 스타일의 SIMD/SIMT 병렬 컴퓨팅 모델 외에도 ZK 컴퓨팅이 특별히 지원됩니다. 이를 통해 최첨단 CUDA 프로그래밍 기술(예: CUDA로 큰 정수 연산을 작성하는 것)에 의존하지 않고도 전체 성능으로 ZK 작업을 구현할 수 있습니다.

· 단점: 프로그래밍 복잡성

· 가속기에 대해, 우리는 AI에서 PyTorch 스타일과 유사한 고급 프로그래밍 모델을 제공하며, 이는 증명자의 일부가 가속기에 배치될 때 "논문에서 직접 번역된 것처럼" 코딩 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다. 하드웨어 수준에서 유연한 스케줄링과 제어 기능을 제공하긴 하지만, 이는 하드웨어 설계의 기본을 이해해야 합니다.

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· CUDA를 사용하는 GPU 사용자는 직접 사용할 때 상대적으로 완전한 제어 자유를 가집니다. 그들은 임의의 최적화를 수행할 수 있습니다. 그러나 이는 모든 것을 처음부터 시작해야 한다는 것을 의미합니다.

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분명히, 이 반제품 가속기는 최상의 종단 간 증명 가속화나 사용자 친화적인 프로그래밍 인터페이스를 달성하지 못합니다. 우리는 분명히 우리의 솔루션에 몇 가지 새로운 요소를 추가할 필요가 있습니다.

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이 새로운 요소는 zkVM입니다!

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