В области традиционных компьютеров сопроцессор является единицей обработки, которая берет на себя сложные задачи, разгружая ЦП. Эта технология очень распространена в компьютерной индустрии, например, сопроцессор M7, выпущенный компанией Apple в 2013 году, значительно повысил чувствительность детекции движения в умных устройствах. Широко известная концепция сопроцессора GPU была предложена Nvidia в 2007 году и в основном отвечает за задачи графической визуализации. GPU ускоряет выполнение приложений, работающих на ЦП, обрабатывая ресурсоемкий код; такая архитектура называется "гетерогенной" или "гибридной" вычислительной.
Основная функция сопроцессора заключается в выполнении сложных задач с высокими требованиями к производительности, позволяя ЦПУ сосредоточиться на более гибкой и разнообразной работе.
В сети Ethereum есть две серьезные проблемы, сдерживающие развитие приложений:
Высокие затраты на Gas ограничивают сферу разработки приложений на блокчейне. Обычная операция перевода требует 21000 Gas, что уже является нижней границей затрат на Gas в сети Ethereum. Другие операции, такие как хранение данных, потребляют больше Gas, что серьезно препятствует массовому внедрению приложений и пользователей.
Умные контракты могут получить доступ только к данным последних 256 блоков, и в будущем, с обновлением Pectra и реализацией предложения EIP-4444, полные узлы перестанут хранить данные о прошлых блоках. Это отсутствие данных затрудняет появление инновационных приложений на основе данных и влияет на развитие таких приложений с высокой плотностью данных, как Tiktok и Instagram, на блокчейне.
Эти проблемы показывают, что вычислительная мощность и доступность данных являются основными причинами, ограничивающими массовое внедрение новых вычислительных парадигм. Блокчейн Ethereum сам по себе не был разработан для обработки больших объемов вычислительных и данных, требующих интенсивной обработки. Для совместимости с этими приложениями необходимо ввести концепцию сопроцессоров. Блокчейн Ethereum сам по себе выступает в роли ЦП, а сопроцессоры подобны ГПУ, обрабатывающим вычислительные и данные, требующие интенсивной обработки.
С развитием технологии нулевых знаний, чтобы гарантировать надежность вычислений вспомогательных процессоров вне цепочки, большинство проектов вспомогательных процессоров основываются на технологии нулевых знаний.
Область применения ZK-совместимых процессоров очень широка, охватывая практически все реальные сценарии децентрализованных приложений, включая социальные сети, игры, DeFi, системы управления рисками на основе данных с блокчейна, оракулы, хранение данных, обучение и вывод больших языковых моделей и т.д. Теоретически, функции, которые могут быть реализованы в Web2 приложениях, могут быть реализованы с помощью ZK-совместимых процессоров на блокчейне, при этом Ethereum служит окончательным слоем расчетов для обеспечения безопасности приложений.
В настоящее время в отрасли определение ZK-кооперативного процессора еще не полностью унифицировано. ZK-Query, ZK-Oracle, ZKM и другие могут рассматриваться как кооперативные процессоры, которые могут помочь в запросах на полные данные на блокчейне, надежные данные вне блокчейна и результаты вычислений вне блокчейна. С этой точки зрения Layer2 по сути также является кооперативным процессором Ethereum.
! [Почему ZK — это конец игры?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-eea519e979a6ccccd6b2be8ae28e1200.webp)
Обзор проекта сопроцессора
На данный момент известные проекты сопроцессоров в основном сосредоточены на трех областях применения: индексирование данных на цепочке, оракулы и ZKML. Среди универсальных проектов ZK-виртуальных машин, таких как Delphinus, акцент сделан на zkWASM, в то время как Risc Zero сосредоточен на архитектуре Risc-V.
Архитектура технологии сопроцессора
Рассмотрим универсальный ZK сопроцессор на примере трех проектов: Risc Zero, Lagrange и Succinct. Мы сосредоточим внимание на их технической архитектуре, чтобы понять сходства и различия в технологическом и механическом дизайне таких универсальных виртуальных машин, что позволит оценить тенденции будущего развития сопроцессоров.
Risc Zero
ZK-копроцессор Risc Zero называется Bonsai, он создает набор компонентов нулевых знаний, не зависящих от блокчейна. Bonsai основан на архитектуре набора команд Risc-V и обладает высокой универсальностью, поддерживая множество языков программирования, таких как Rust, C++, Solidity, Go.
Основные функции Bonsai включают:
Универсальная zkVM, которая может выполнять любые виртуальные машины в среде с нулевым знанием/доказуемой.
Система генерации ZK-доказательств, которая может быть напрямую интегрирована в смарт-контракты или блокчейн.
Универсальный роллап, который распределяет результаты расчетов, подтвержденные на Bonsai, на цепочку.
Основные компоненты Bonsai включают:
Сеть доказателей: принимает и проверяет ZK-код, генерирует ZK-доказательство.
Запросный пул: хранит запросы на доказательства, инициированные пользователями.
Rollup-движок: сбор результатов доказательства и пакетная загрузка в основную сеть Ethereum.
Image Hub: визуальная платформа для разработчиков для хранения функций и приложений.
State Store: Хранение состояния вне цепочки.
Пробный рынок: рынок вычислительной мощности цепочки поставок ZK.
! [Почему ZK — это конец игры?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f740bf9900d7fb63300faaa8fea3bc6f.webp)
Лагранж
Lagrange нацелен на создание сопроцессоров и проверяемых баз данных, содержащих исторические данные на блокчейне, что поддерживает разработку приложений без доверия. Его основные функции включают:
Проверяемая база данных: хранение индексируемых смарт-контрактов на блокчейне, сохранение состояния в базе данных.
Вычисления на основе принципа MapReduce: архитектура zkMR, поддерживающая параллельное выполнение.
Дизайн базы данных Lagrange включает три части: хранение данных контрактов, состояние EOA и данные блоков. Он создает структуру блоков, дружелюбную к SNARK-доказательствам, где каждый листовой узел является заголовком блока.
Вычисление виртуальной машины ZKMR Лагранжа делится на два этапа:
Карта: распределённые машины отображают данные, создавая пары ключ-значение.
Уменьшить: распределенные компьютеры вычисляют доказательства отдельно, а затем объединяют.
ZKMR может комбинировать доказательства небольших вычислений в доказательства общего вычисления, эффективно расширяя возможности доказательства сложных вычислений.
Кратко
Цель Succinct Network заключается в интеграции программируемых фактов на всех этапах разработки блокчейна. Он поддерживает множество языков кода, включая Solidity и специализированные языки нулевых знаний, которые могут выполняться в оффлайн сопроцессорах.
Succinct оффлайн ZKVM называется SP (Succinct Processor), поддерживает Rust и другие языки LLVM. Его основные характеристики включают:
Рекурсивная доказательная технология на основе STARKs.
Поддержка оберток от SNARKs до STARKs.
Архитектура zkVM, основанная на предварительной компиляции.
Сравнение проектов сопроцессоров
При сравнении универсальных ZK сопроцессоров мы в основном учитываем следующие аспекты:
Способность к индексации/синхронизации данных
Используемая технологическая линия (SNARKs против STARKs)
Поддерживает ли рекурсивные доказательства
Эффективность системы доказательства
Ситуация с экологическим сотрудничеством
Финансовый фон
В настоящее время технологические пути основных проектов склонны к единству, так как все они используют обертки от STARKs до SNARKs, а также технологии рекурсивного доказательства. Учитывая, что генерация доказательства алгоритмов ZK является самой затратной по времени и ресурсам, все проекты работают над созданием сети доказателей и рынка облачных вычислений.
В условиях схожести технологических путей прорыв проекта может больше зависеть от силы команды и поддержки экосистемы венчурного капитала, чтобы добиться большей доли рынка.
Различия между сопроцессором и Layer2
В отличие от Layer2, ориентированного на пользователей, сопроцессор в основном ориентирован на разработку приложений. Он может использоваться как компонент ускорения или модульный компонент в следующих сценариях:
Как компонент виртуальной машины вне цепи для ZK Layer2
Обеспечение вычислительной мощности вне цепи для приложений на публичных блокчейнах
Оракул для получения проверяемых данных с других цепочек в качестве приложения публичной цепочки
Выступать в качестве кросс-чейн моста для передачи сообщений
Копроцессор принес потенциальные возможности для синхронизации данных в реальном времени по всей цепочке и высокопроизводительных вычислений с низкими затратами, что позволяет реконструировать большинство промежуточных слоев блокчейна, включая оракулы, запросы данных, кросс-чейн мосты и т. д.
! [Почему ZK — это конец игры?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-aee8cc5ffbc1570ac8b60e3b9e0cd5e1.webp)
Проблемы, с которыми сталкивается сопроцессор
Высокий порог входа для разработчиков, необходимо овладеть определенными языками и инструментами.
Отрасль находится на ранней стадии, производительность zkVM затрагивает несколько сложных измерений.
Аппаратное обеспечение и другая основная инфраструктура еще не достигли зрелости, коммерческая реализация все еще требует времени.
Технические пути различных проектов схожи, трудно создать значительное преимущество, поэтому фокус конкуренции смещается на ресурсы и экологическое сотрудничество.
Итоги и перспективы
Технология ZK обладает высокой универсальностью и способствует переходу экосистемы Ethereum от децентрализации к деструктивной доверенности. ZK-копроцессоры, как важный инструмент внедрения технологии ZK, теоретически могут реализовать любую блокчейн-версию приложения Web2.
Массовое использование ZK сопроцессоров в значительной степени зависит от двух факторов: базы данных с полной цепочкой и возможностью реального времени с доказуемостью, а также низких затрат на вычисления вне цепочки. Эта цель требует поэтапной итерации для достижения. Коммерческое применение ZK чипов вычислительной мощности является ключевым условием для массового внедрения сопроцессоров.
Текущий рыночный цикл испытывает нехватку инноваций, что создает окно возможностей для разработки технологий следующего поколения масштабных приложений. Ожидается, что в следующем цикле цепочка ZK сможет реализовать коммерческое применение. Сейчас лучшее время для того, чтобы обратить внимание на ключевые технологии, которые могут поддерживать взаимодействие на цепочке для 1 миллиарда пользователей.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
ZK-копроцессор: новая парадигма, преодолевающая瓶颈 производительности Ethereum
Историческая справка и развитие сопроцессоров
В области традиционных компьютеров сопроцессор является единицей обработки, которая берет на себя сложные задачи, разгружая ЦП. Эта технология очень распространена в компьютерной индустрии, например, сопроцессор M7, выпущенный компанией Apple в 2013 году, значительно повысил чувствительность детекции движения в умных устройствах. Широко известная концепция сопроцессора GPU была предложена Nvidia в 2007 году и в основном отвечает за задачи графической визуализации. GPU ускоряет выполнение приложений, работающих на ЦП, обрабатывая ресурсоемкий код; такая архитектура называется "гетерогенной" или "гибридной" вычислительной.
Основная функция сопроцессора заключается в выполнении сложных задач с высокими требованиями к производительности, позволяя ЦПУ сосредоточиться на более гибкой и разнообразной работе.
В сети Ethereum есть две серьезные проблемы, сдерживающие развитие приложений:
Высокие затраты на Gas ограничивают сферу разработки приложений на блокчейне. Обычная операция перевода требует 21000 Gas, что уже является нижней границей затрат на Gas в сети Ethereum. Другие операции, такие как хранение данных, потребляют больше Gas, что серьезно препятствует массовому внедрению приложений и пользователей.
Умные контракты могут получить доступ только к данным последних 256 блоков, и в будущем, с обновлением Pectra и реализацией предложения EIP-4444, полные узлы перестанут хранить данные о прошлых блоках. Это отсутствие данных затрудняет появление инновационных приложений на основе данных и влияет на развитие таких приложений с высокой плотностью данных, как Tiktok и Instagram, на блокчейне.
Эти проблемы показывают, что вычислительная мощность и доступность данных являются основными причинами, ограничивающими массовое внедрение новых вычислительных парадигм. Блокчейн Ethereum сам по себе не был разработан для обработки больших объемов вычислительных и данных, требующих интенсивной обработки. Для совместимости с этими приложениями необходимо ввести концепцию сопроцессоров. Блокчейн Ethereum сам по себе выступает в роли ЦП, а сопроцессоры подобны ГПУ, обрабатывающим вычислительные и данные, требующие интенсивной обработки.
С развитием технологии нулевых знаний, чтобы гарантировать надежность вычислений вспомогательных процессоров вне цепочки, большинство проектов вспомогательных процессоров основываются на технологии нулевых знаний.
Область применения ZK-совместимых процессоров очень широка, охватывая практически все реальные сценарии децентрализованных приложений, включая социальные сети, игры, DeFi, системы управления рисками на основе данных с блокчейна, оракулы, хранение данных, обучение и вывод больших языковых моделей и т.д. Теоретически, функции, которые могут быть реализованы в Web2 приложениях, могут быть реализованы с помощью ZK-совместимых процессоров на блокчейне, при этом Ethereum служит окончательным слоем расчетов для обеспечения безопасности приложений.
В настоящее время в отрасли определение ZK-кооперативного процессора еще не полностью унифицировано. ZK-Query, ZK-Oracle, ZKM и другие могут рассматриваться как кооперативные процессоры, которые могут помочь в запросах на полные данные на блокчейне, надежные данные вне блокчейна и результаты вычислений вне блокчейна. С этой точки зрения Layer2 по сути также является кооперативным процессором Ethereum.
! [Почему ZK — это конец игры?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-eea519e979a6ccccd6b2be8ae28e1200.webp)
Обзор проекта сопроцессора
На данный момент известные проекты сопроцессоров в основном сосредоточены на трех областях применения: индексирование данных на цепочке, оракулы и ZKML. Среди универсальных проектов ZK-виртуальных машин, таких как Delphinus, акцент сделан на zkWASM, в то время как Risc Zero сосредоточен на архитектуре Risc-V.
Архитектура технологии сопроцессора
Рассмотрим универсальный ZK сопроцессор на примере трех проектов: Risc Zero, Lagrange и Succinct. Мы сосредоточим внимание на их технической архитектуре, чтобы понять сходства и различия в технологическом и механическом дизайне таких универсальных виртуальных машин, что позволит оценить тенденции будущего развития сопроцессоров.
Risc Zero
ZK-копроцессор Risc Zero называется Bonsai, он создает набор компонентов нулевых знаний, не зависящих от блокчейна. Bonsai основан на архитектуре набора команд Risc-V и обладает высокой универсальностью, поддерживая множество языков программирования, таких как Rust, C++, Solidity, Go.
Основные функции Bonsai включают:
Основные компоненты Bonsai включают:
! [Почему ZK — это конец игры?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f740bf9900d7fb63300faaa8fea3bc6f.webp)
Лагранж
Lagrange нацелен на создание сопроцессоров и проверяемых баз данных, содержащих исторические данные на блокчейне, что поддерживает разработку приложений без доверия. Его основные функции включают:
Дизайн базы данных Lagrange включает три части: хранение данных контрактов, состояние EOA и данные блоков. Он создает структуру блоков, дружелюбную к SNARK-доказательствам, где каждый листовой узел является заголовком блока.
Вычисление виртуальной машины ZKMR Лагранжа делится на два этапа:
ZKMR может комбинировать доказательства небольших вычислений в доказательства общего вычисления, эффективно расширяя возможности доказательства сложных вычислений.
Кратко
Цель Succinct Network заключается в интеграции программируемых фактов на всех этапах разработки блокчейна. Он поддерживает множество языков кода, включая Solidity и специализированные языки нулевых знаний, которые могут выполняться в оффлайн сопроцессорах.
Succinct оффлайн ZKVM называется SP (Succinct Processor), поддерживает Rust и другие языки LLVM. Его основные характеристики включают:
Сравнение проектов сопроцессоров
При сравнении универсальных ZK сопроцессоров мы в основном учитываем следующие аспекты:
В настоящее время технологические пути основных проектов склонны к единству, так как все они используют обертки от STARKs до SNARKs, а также технологии рекурсивного доказательства. Учитывая, что генерация доказательства алгоритмов ZK является самой затратной по времени и ресурсам, все проекты работают над созданием сети доказателей и рынка облачных вычислений.
В условиях схожести технологических путей прорыв проекта может больше зависеть от силы команды и поддержки экосистемы венчурного капитала, чтобы добиться большей доли рынка.
Различия между сопроцессором и Layer2
В отличие от Layer2, ориентированного на пользователей, сопроцессор в основном ориентирован на разработку приложений. Он может использоваться как компонент ускорения или модульный компонент в следующих сценариях:
Копроцессор принес потенциальные возможности для синхронизации данных в реальном времени по всей цепочке и высокопроизводительных вычислений с низкими затратами, что позволяет реконструировать большинство промежуточных слоев блокчейна, включая оракулы, запросы данных, кросс-чейн мосты и т. д.
! [Почему ZK — это конец игры?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-aee8cc5ffbc1570ac8b60e3b9e0cd5e1.webp)
Проблемы, с которыми сталкивается сопроцессор
Итоги и перспективы
Технология ZK обладает высокой универсальностью и способствует переходу экосистемы Ethereum от децентрализации к деструктивной доверенности. ZK-копроцессоры, как важный инструмент внедрения технологии ZK, теоретически могут реализовать любую блокчейн-версию приложения Web2.
Массовое использование ZK сопроцессоров в значительной степени зависит от двух факторов: базы данных с полной цепочкой и возможностью реального времени с доказуемостью, а также низких затрат на вычисления вне цепочки. Эта цель требует поэтапной итерации для достижения. Коммерческое применение ZK чипов вычислительной мощности является ключевым условием для массового внедрения сопроцессоров.
Текущий рыночный цикл испытывает нехватку инноваций, что создает окно возможностей для разработки технологий следующего поколения масштабных приложений. Ожидается, что в следующем цикле цепочка ZK сможет реализовать коммерческое применение. Сейчас лучшее время для того, чтобы обратить внимание на ключевые технологии, которые могут поддерживать взаимодействие на цепочке для 1 миллиарда пользователей.