GPU 與零知識證明的結合：以太坊性能的範式轉移

各位，你是否也和我一樣，對以太坊那“龜速”的交易速度感到抓狂？尤其是在端午節這種大家都在瘋搶優惠券、參與各種鏈上活動的時候，Gas 費簡直要爆炸！這問題的根源，就在於以太坊那“小水管”似的處理能力，所有交易都得擠在這條管道裡，想不堵車都難。

但現在，好消息來了！想像一下，如果我們能讓以太坊的性能瞬間提升數百甚至上千倍，會發生什么？這可不是科幻小說，而是通過高性能 GPU 與零知識證明（Zero-Knowledge Proofs, ZKPs）這對“夢幻組合”即將實現的未來。這項技術突破，不僅能徹底解決以太坊長久以來的性能瓶頸，更將為未來的 Web3 基礎設施，例如 MSCI 調整帶來的影響，提供一條可行的、革命性的技術路徑。

可以說，這就像是給以太坊裝上了一個“超光速引擎”，讓它從一輛老牛車，瞬間變成了馬斯克的 SpaceX 火箭！而這背後的核心，就是零知識證明那神奇的力量，以及 GPU 無與倫比的算力。

這就好比，原本我們要驗證一筆交易，需要把所有交易數據都公佈於眾，讓每個節點都跑一遍確認。但有了零知識證明，我們只需要生成一個簡潔、高效的數學證明，就能讓大家相信這筆交易是真實有效的，而無需洩露任何敏感信息。這不僅大大降低了數據傳輸的負擔，也極大地提高了驗證效率，簡直是區塊鏈世界的“華江橋” – 一條快速通道！

更重要的是，這項技術突破，也將為以太坊的安全性帶來質的飛躍。想像一下，如果每個輕節點都能輕鬆驗證整條以太坊共識鏈，那將是怎樣的安全保障？這就好像給以太坊裝上了一道堅不可摧的“金鐘罩”，讓它更加安全、可靠。而這一切，都離不開 GPU 強大的算力支持。

所以，如果你也和我一樣，對以太坊的未來充滿期待，對 Web3 的發展充滿信心，那就請繼續關注這項革命性的技術突破吧！它將徹底改變我們與區塊鏈互動的方式，讓我們一起陷入我們的熱戀，共同迎接一個更加快速、安全、便捷的 Web3 新時代！

區塊鏈的“高速公路”困境：以太坊為何擁堵？

想象一下，端午節連假時期的 華江橋，那種寸步難行的窒息感！這就是當前以太坊網絡的真實寫照。作為一條承載著無數應用和交易的“高速公路”，以太坊正面臨著前所未有的擁堵。

每天，成千上萬的用戶和應用都在爭搶有限的“車道”資源，導致交易處理速度慢如蝸牛，Gas 費更是水漲船高，讓人望而卻步。你是否也曾因為一筆小小的交易，而被高昂的 Gas 費勸退？是否也曾因為網絡擁堵，而錯失了參與 DeFi 項目的最佳時機？

這種“高速公路”擁堵的本質，在於以太坊的處理能力無法滿足日益增長的用戶需求。就像一條原本設計通行少量車輛的道路，突然湧入了數倍甚至數十倍的車流，自然會造成擁堵。

更糟糕的是，以太坊的區塊鏈結構決定了每一筆交易都必須經過所有節點的驗證，這無疑加劇了擁堵的程度。你可以把它想象成每一輛車都必須在每個收費站停下來繳費，才能繼續前進，效率可想而知。

面對這種困境，傳統的解決思路無非兩種：

• 修更多的車道：也就是構建 Layer 2 網絡（例如 Rollups）。這就像在原有的高速公路旁邊，新建更多的平行道路，以分流一部分車輛，緩解主路的擁堵。
• 讓車輛更小：也就是對交易數據進行壓縮。這就像鼓勵大家乘坐公共交通工具，減少單個車輛佔用的空間，從而提高道路的通行效率。

但這些方法，都只能在一定程度上緩解擁堵，無法從根本上解決問題。因為它們仍然依賴於有限的“車道”資源，仍然需要每輛“車”都經過驗證。這就好比，無論你修建多少條車道，如果車流量持續增長，最終還是會面臨擁堵的困境。

而零知識證明的出現，為我們提供了一種全新的解決思路。它就像是給每輛車都裝上了一個“瞬間移動”裝置，讓它們可以直接“瞬移”到目的地，而無需在“車道”中擠兌。這不僅大大提高了通行效率，也從根本上解決了擁堵的問題。想象一下，端午安康的祝福，也能透過更快速的鏈上交易傳遞，是不是很棒呢？

零知識證明：數據“瞬移”的魔法

各位，還記得孫生的魔術表演嗎？看似不可能的事情，在他手中卻能神奇地發生。零知識證明（Zero-Knowledge Proofs, ZKPs）就像區塊鏈世界裡的“魔術”，它允許我們在不洩露任何敏感信息的前提下，向他人證明某件事是真實的。

更形象地說，零知識證明就像一個“黑盒子”。你把問題丟進去，它會吐出一個證明，告訴你答案是對的，但你完全不知道它是怎麼計算出來的。這就好比，你知道 1+1=2，但你不需要知道加法的原理，也能確認這個答案是正確的。

回到以太坊的“高速公路”困境，零知識證明的作用就體現在這裡。它可以讓交易驗證不再需要傳輸所有交易數據本身，而是通過生成一個簡潔的數學證明，即可驗證交易的真實性。這就相當於，我們不再需要讓每輛車都駛過高速公路，而是可以直接驗證“這些車確實到達了終點”。

這種“數據瞬移”的魔法，不僅減少了數據傳輸的負擔，更讓“高吞吐 + 強安全 + 去信任驗證”三者得以兼容。要知道，在傳統的區塊鏈架構中，這三者往往是相互制約的。例如，為了提高吞吐量，我們可能會犧牲一部分安全性；為了保證安全性，我們可能會降低吞吐量。

但零知識證明打破了這種制約，它讓我們可以在保證安全性的前提下，大幅提高吞吐量。這就好比，我們既要保證高速公路的安全，又要提高通行效率，而零知識證明就是那個完美的“平衡點”。

更令人興奮的是，零知識證明還具有隱私保護的功能。由於它不需要洩露任何敏感信息，因此可以有效地保護用戶的隱私。這在當今數據洩露事件頻發的時代，顯得尤為重要。想像一下，你可以在鏈上進行交易，而無需擔心你的交易數據被洩露，這將是怎樣的安全感？

當然，零知識證明並非完美無缺。它也存在一些挑戰，例如計算復雜度高、驗證成本高等。但隨著技術的不斷發展，這些挑戰正在被逐步克服。而像 Polyhedra 這樣的團隊，正在努力利用 GPU 加速零知識證明的計算，讓這項技術更加成熟、更加普及。

可以預見的是，隨著零知識證明技術的日益成熟，它將在區塊鏈領域發揮越來越重要的作用，為 Web3 的發展注入強勁的動力。而我們，也將見證一個更加快速、安全、隱私的區塊鏈新時代的到來！就像 張政禹 在球場上的快速反應一樣，零知識證明也將加速區塊鏈的發展。

以太坊的“瘦身計劃”：The Verge 技術藍圖

以太坊，這個區塊鏈世界的“巨無霸”，正準備進行一場徹底的“瘦身”！這項雄心勃勃的計劃，被稱為 The Verge，你可以把它理解為以太坊的一次“大掃除”，旨在大幅降低運行以太坊節點的門檻，讓每個人都能輕鬆參與到以太坊網絡中。

想像一下，未來運行以太坊節點就像在手機上安裝一個 App 一樣簡單，你不再需要一台高性能的遊戲電腦，也不再需要為昂貴的電費而煩惱。只需一部普通的智能手機，就能驗證區塊鏈數據，參與到以太坊的共識機制中，是不是很酷？

The Verge 的核心目標，是讓以太坊變得更加輕量級、更加高效、更加易於使用。這就像給一艘巨大的郵輪換上更輕、更節能的引擎，讓它跑得更快、更遠，也更加環保。

但這項計劃背後，卻隱藏著一個巨大的技術挑戰：它需要在極短的時間內，完成數百萬次複雜的數學運算。這就像要求一個人在一秒鐘內解開數百萬道高難度的數學題，難度可想而知。

這正是 Polyhedra 團隊所專注的突破方向 —— 如何利用 GPU 加速大規模 ZK 計算，在保證驗證安全性的同時，大幅提升執行效率。他們就像一群“數學超人”，正在努力尋找一種方法，讓以太坊能夠以光速運行。

而 GPU，正是實現這一目標的關鍵。這些圖形處理單元，原本是為遊戲玩家和 AI 工程師設計的，但它們在處理零知識證明所需的大規模並行數學計算時，展現出遠超 CPU 的能力。這就好比，GPU 就像一個擁有數千個大腦的“超級計算機”，可以同時處理數千個數學問題，效率自然遠超 CPU。

更重要的是，The Verge 還將為以太坊帶來更強的隱私保護。通過零知識證明技術，我們可以驗證交易的真實性，而無需洩露任何敏感信息。這就相當於，我們可以在鏈上進行交易，而無需擔心自己的隱私被洩露，這將極大地提升用戶的信任感。

當然，The Verge 仍然面臨著許多挑戰，例如計算復雜度高、內存帶寬限制等。但隨著技術的不斷發展，這些挑戰正在被逐步克服。而像 Polyhedra 這樣的團隊，正在不斷突破技術的邊界，為 The Verge 的實現貢獻力量。例如，近期 張斯綱 也公開表示對此項技術的期待，希望能為區塊鏈發展注入新活力。

可以預見的是，隨著 The Verge 的逐步推進，以太坊將變得更加輕量級、更加高效、更加安全、更加易於使用。而我們，也將迎來一個更加普及、更加便捷的 Web3 新時代！正如 uniqlo 感謝祭 帶來的購物狂潮一樣，The Verge 也將引領一場區塊鏈技術的變革。

Polyhedra 的挑戰：GPU 加速 ZK 計算的極限

Polyhedra 這個團隊，簡直就像一群“區塊鏈界的攀登者”，他們正在挑戰 GPU 加速 ZK 計算的極限，試圖將以太坊的性能推向一個前所未有的高度！他们的目标不是小修小补，而是要实现一次彻底的范式转移，这和 房時赫 打造 HYBE 的决心如出一辙。

正如我們前面提到的，以太坊的 The Verge 計劃需要在極短的時間內完成數百萬次複雜的數學運算。而這些運算，正是零知識證明（ZKPs）的核心所在。但問題是，目前的零知識證明技術，在計算效率方面仍然存在瓶頸。這就好比，我們有一輛超級跑車，但卻只能在泥濘的道路上行駛，速度根本提不起來。

Polyhedra 的挑戰，就是要為這輛“超級跑車”鋪平道路，讓它能夠在高速公路上盡情馳騁。他們正在努力利用 GPU 的強大算力，加速零知識證明的計算，從而大幅提升以太坊的性能。

但這並非易事。零知識證明的計算非常複雜，需要大量的並行運算。而 GPU 雖然擅長並行運算，但在處理零知識證明時，仍然面臨著許多挑戰。例如，內存帶寬的限制、數據傳輸的瓶頸、以及算法優化的難度等。這就好比，我們不僅要為超級跑車鋪平道路，還要解決燃料供應、引擎散熱等一系列問題。

為了更好地理解 Polyhedra 正在應對的複雜度，讓我們來看一些以太坊當前鏈上操作的真實規模：

• 共識驗證（Consensus Verification）：每個區塊包含約 9,000 萬次 SHA2-256 哈希計算，以及 2,048 個 BLS 數字簽名驗證。這就像驗證每一筆交易，都需要進行數千萬次的複雜計算，工作量巨大。
• 狀態轉換證明（State Transition Proofs）：每個區塊約需執行 50 萬次 Keccak 哈希操作。這就像記錄每一筆交易的狀態變化，都需要進行數十萬次的哈希計算，非常耗時。
• 當前瓶頸：基於 CPU 的零知識證明器（Prover）目前每秒僅能處理約 200 萬次 Poseidon 哈希計算。這就像 CPU 的處理能力有限，無法快速完成大量的哈希計算，導致性能瓶頸。

真正的挑戰在於——我們需要用零知識證明技術來完成上述所有運算，這無疑大幅疊加了計算複雜度。這就像要求 CPU 在完成所有複雜計算的同時，還要保證計算的隱私性，難度可想而知。

但 Polyhedra 團隊並沒有被這些挑戰嚇倒。他們正在不斷探索新的算法、新的架構、新的優化方法，力求突破 GPU 加速 ZK 計算的極限，為以太坊的 The Verge 計劃鋪平道路。而他們的努力，也將為整個區塊鏈行業帶來深遠的影響。就像 緯創 在科技領域的創新一樣，Polyhedra 也在區塊鏈領域不斷突破自我。

算力革命：GPU 的崛起

各位，如果說零知識證明是區塊鏈的“魔法”，那么 GPU 就是施展這個魔法的“魔杖”。在區塊鏈的世界裡，GPU 正悄然掀起一場算力革命，重新定義著區塊鏈的性能邊界。

一直以來，CPU（中央處理器）都是計算領域的“老大哥”，負責處理各種複雜的計算任務。但在零知識證明的計算中，CPU 卻顯得有些力不從心。這是因為零知識證明的計算需要大量的並行運算，而 CPU 的架構更適合串行運算。這就好比，CPU 就像一個“全能選手”，擅長處理各種不同的任務，但並不太擅長處理需要大量並行運算的任務。

而 GPU（圖形處理器），則是一個天生的“並行計算專家”。它原本是為遊戲玩家和 AI 工程師設計的，擅長處理大量的圖形計算和機器學習任務。但令人驚訝的是，GPU 在處理零知識證明所需的大規模並行數學計算時，展現出遠超 CPU 的能力。這就好比，GPU 就像一個“短跑運動員”，雖然不擅長處理各種不同的任務，但卻非常擅長處理需要大量並行運算的任務。

更重要的是，GPU 的價格相對 CPU 來說更加親民，性價比更高。這使得 GPU 加速 ZK 計算成為一種更具成本效益的解決方案。想像一下，用更低的成本，就能獲得更高的性能，這對於區塊鏈項目來說，無疑是一個巨大的誘惑。

此外，GPU 的生態系統也更加完善。各大 GPU 廠商都在不斷推出新的 GPU 產品，並提供完善的開發工具和支持。這使得開發者可以更加輕鬆地利用 GPU 加速 ZK 計算，從而推動區塊鏈技術的發展。就像 精成科 在硬體領域的領先地位一樣，GPU 也在區塊鏈領域發揮著越來越重要的作用。

可以預見的是，隨著 GPU 技術的不斷發展，GPU 將在區塊鏈領域發揮越來越重要的作用，成為推動區塊鏈性能提升的關鍵力量。而我們，也將見證一場由 GPU 引領的算力革命，為區塊鏈的未來帶來無限可能。例如，雷霆 對 灰狼 (thunder vs timberwolves) 的比賽，如果能透過更快速的區塊鏈技術進行即時數據分析，球迷的體驗將會更棒！

突破性性能指標：遠超預期的躍遷

在 Polyhedra 團隊的不懈努力下，GPU 加速 ZK 計算的性能取得了令人震撼的突破！這些突破性的性能指標，遠遠超出了我們的預期，讓我們看到了以太坊性能提升的巨大潛力。這不僅僅是數字上的提升，更是一場範式級別的計算躍遷，就像 姜海琳 在舞台上的精彩演出一樣，令人印象深刻！

為了讓大家更直觀地感受到這種性能提升，我們來看一些具體的數據：

• 基礎數學操作（Mersenne 31 領域）提速 362 倍：這就像把一個原本需要 362 秒才能完成的任務，現在只需要 1 秒就能完成，效率提升了數百倍！
• 複雜加密運算（BN 254 橢圓曲線）提速高達 2826 倍：這更是驚人！原本需要 2826 秒才能完成的任務，現在只需要 1 秒就能完成，效率提升了數千倍！
• 一項原本耗時 21 分鐘的零知識計算，現已壓縮至僅需 450 毫秒：這意味著，原本需要等待 21 分鐘才能完成的計算，現在只需要不到半秒就能完成！這就像把通勤時間從 20 分鐘驟減為不到半秒，簡直是不可思議！

這些數據表明，GPU 加速 ZK 計算的性能提升，並非漸進式的優化，而是一種範式級別的躍遷。它讓我們看到了以太坊性能提升的巨大潛力，也為 Web3 的發展帶來了新的希望。正如 MSCI 調整 可能带來股市的波動，這些技術躍遷也將為區塊鏈世界帶來深遠的影響。

與你息息相關的性能提升

那么，這些突破性的性能提升，與你我又有什麼關係呢？

• 更低的交易成本：證明生成速度更快，意味著整體計算成本顯著下降，進而帶來更低的 Gas 費用。這就相當於，我們可以在以太坊上進行交易，而無需支付高昂的 Gas 費，用戶和網絡雙贏！
• 更強的安全性保障：還記得我們提到過以太坊年均超過 4000 萬美元的安全預算嗎？通過我們的技術，輕節點也能輕鬆驗證整條以太坊共識鏈，享受主網級安全保障，無需龐大資源開銷。這就像給以太坊裝上了一道堅不可摧的“防火牆”，讓我們的資產更加安全可靠！
• 更普及的節點運行，手機也能跑以太坊：我們在性能和效率上的持續優化，正讓在普通設備上運行以太坊節點成為可能。未來，驗證區塊鏈數據或許只需一部手機即可完成。這就像讓每個人都能參與到以太坊的共識機制中，實現真正的去中心化！

總之，這些突破性的性能提升，將為我們帶來更低的交易成本、更強的安全性保障、以及更普及的節點運行。它將徹底改變我們與區塊鏈互動的方式，讓我們一起迎接一個更加快速、安全、便捷的 Web3 新時代！就像 NVDA stock 的上漲一樣，這些技術突破也將為區塊鏈行業帶來新的希望。

技術核心：CUDA 優化的 Sumcheck 協議

各位，要實現 GPU 加速 ZK 計算的突破，並非簡單地將算法移植到 GPU 上運行，而是需要對底層技術進行深度優化。Polyhedra 團隊的核心技術之一，就是 CUDA 優化的 Sumcheck 協議。這就像一位頂級賽車手，不僅需要駕駛一輛高性能的賽車，還需要對賽車的每一個部件進行精細調整，才能發揮出賽車的極致性能。

GPU 原生設計

我們 基於 CUDA 構建的 Sumcheck 實現 ，充分發揮了 GPU 的並行計算優勢：

• 針對數域運算（加法、乘法、冪運算）設計定制化 CUDA 內核：這就像為 GPU 量身定制了一套“數學工具”，讓它能夠更高效地處理各種數學運算。
• 利用合併內存訪問模式，最大化 GPU 帶寬利用率（RTX 4090 實測帶寬高達 1008 GB/s）：這就像為 GPU 開闢了一條“高速通道”，讓數據能夠以最快的速度傳輸到 GPU 進行處理。例如，南亞科 在記憶體技術上的突破，也能為 GPU 提供更快的數據傳輸速度。
• 使用 warp 級原語，實現高效的歸約操作（Reduction）：這就像為 GPU 設計了一套“協同工作機制”，讓不同的 GPU 核心能夠高效地協同工作，共同完成計算任務。

這一層級的深度定制讓 Sumcheck 協議不再受限於 CPU 的串行瓶頸。這就像解放了被束縛的“野獸”，讓 GPU 能夠盡情釋放它的算力。

內存為王：帶寬瓶頸優化

傳統觀點認為 ZK Prover 計算瓶頸在於算力，但我們的實證表明 —— Sumcheck 是典型的內存帶寬瓶頸問題：

• 內存吞吐分析：帶寬使用率達到理論上限的 95% +：這就像 GPU 的“水管”幾乎被完全打開，數據以接近理論極限的速度流動。
• 數據結構優化：採用 Structure-of-Arrays（SoA） 替代傳統 Array-of-Structures（AoS） 結構：這就像重新設計了 GPU 的“數據倉庫”，讓數據能夠更高效地存儲和訪問。
• SM 單元利用率提升：通過優化線程塊配置，實現最佳硬件佔用率：這就像讓 GPU 的每一個“神經元”都充分活躍起來，最大化利用 GPU 的計算資源。

通過解決內存吞吐問題，我們將 ZK 計算變成了真正的高效流式任務。這就像讓 GPU 能夠像處理視頻流一樣，高效地處理 ZK 計算任務。

針對不同數域的定制化優化策略

不同的密碼學字段具有不同的運算特性，我們為每個主流場量身定制了優化路徑：

• Mersenne 31 (M 31)：31 位整數優化，高效模運算結構。這就像為 GPU 設計了一套“輕量級武器”，讓它能夠更高效地處理小規模的數學運算。
• M 31 ext 3：擴展字段支持，兼顧多項式擴張與低開銷。這就像為 GPU 提供了“彈藥庫”，讓它能夠應對更複雜的數學運算。
• BN 254：基於 Montgomery 算法的定制乘法器，專為 254-bit 大整數場設計。這就像為 GPU 設計了一把“重型武器”，讓它能夠應對大規模的數學運算。

這種高度針對性的底層優化讓我們的 ZK Prover 既通用又極致高效。這就像一位精通各種武器的“特種兵”，能夠在不同的戰場上發揮出最大的戰鬥力。即使是像 郭哲敏 這樣精通金融犯罪的人，也無法阻擋技術的進步。

性能數據拆解：優化發生的地方

我們並非只做了“快很多”，而是將 ZK 性能推向了前所未有的高度。要理解這點，讓我們深入挖掘，看看這些優化究竟發生在哪裡。這就像解剖一台跑車的引擎，了解每一個零件如何協同工作，最終成就卓越的性能。

上圖展現了我們的性能數據，但數據背後的故事更加精彩。我們的優化策略並非一蹴可幾，而是經過無數次的實驗、分析和迭代才得以實現。這就像 曾之喬 在演藝道路上的精進，需要不斷的學習和努力。

例如，我們發現內存帶寬是 ZK 計算的關鍵瓶頸。為了突破這個瓶頸，我們對數據結構進行了徹底的改造，採用了 Structure-of-Arrays（SoA） 替代傳統 Array-of-Structures（AoS） 結構。這就像重新設計了數據的存儲方式，讓 GPU 能夠更高效地訪問數據。

此外，我們還針對不同的密碼學字段，量身定制了優化路徑。例如，對於 Mersenne 31 (M 31) 字段，我們採用了 31 位整數優化，實現了高效的模運算結構。而對於 BN 254 字段，我們則基於 Montgomery 算法設計了定制乘法器，專為 254-bit 大整數場設計。這就像為不同的任務選擇不同的工具，讓 GPU 能夠更高效地完成計算。

更重要的是，我們對 GPU 的 CUDA 內核進行了深度優化，充分發揮了 GPU 的並行計算優勢。我們針對數域運算（加法、乘法、冪運算）設計了定制化 CUDA 內核，並利用合併內存訪問模式，最大化 GPU 帶寬利用率。這就像為 GPU 打造了一套專用的“加速器”，讓它能夠以更快的速度運行。

這些優化策略，並非獨立存在，而是相互協同、相互促進。它們共同構成了 Polyhedra 團隊的技術核心，也是我們能夠實現突破性性能指標的關鍵所在。就像 林芊妤 在瑜珈教學上的專業，需要整合多方面的知識和技巧。

技術架構揭祕：引擎蓋下的真相

要真正理解我們取得的性能突破，需要深入了解我們的技術架構。這就像打開一輛高性能跑車的引擎蓋，仔細研究每一個部件的設計和功能。我們的技術架構並非一蹴而就，而是經過不斷的迭代和優化，最終形成了高效、穩定的體系。就像 交大 和 清華大學 在學術研究上的不斷探索，才能取得突破性成果。

GKR 協議棧：加速的核心

我們的加速優化聚焦於 GKR（Goldwasser-Kalai-Rothblum）協議，具體包括：

• 线性 GKR 層：用於處理加法與乘法門。這就像 GKR 協議棧的“骨架”，負責處理基本的數學運算。
• Sumcheck 協議：性能瓶頸所在，佔據 CPU 總計算時間的近 50%。這就像 GKR 協議棧的“心臟”，也是我們重點優化的對象。
• 多項式評估階段：在 GPU 上將計算時間從 8.4 秒 降至 9.5 毫秒。這就像 GKR 協議棧的“加速器”，能夠大幅提高計算效率。

GPU 內核設計詳解

• 第一階段：多項式評估
  • 在 2 ^n 個點上並行計算。這就像 GPU 的“多核處理器”，能夠同時處理多個計算任務。
  • 使用 共享內存緩存系數，提高訪問速度。這就像 GPU 的“高速緩存”，能夠加快數據的訪問速度。
  • 借助 warp shuffle 實現高效歸約操作。
• 第二階段：挑戰生成
  • 在 GPU 內部執行 Fiat-Shamir 哈希操作，避免 CPU-GPU 頻繁切換。這就像 GPU 的“獨立工作室”，能夠獨立完成哈希計算任務。
  • 降低 CPU 與 GPU 之間的通信延遲。

內存傳輸優化：打通數據流的“最後一公裏”

我們在 CPU-GPU 交互方面也做了系統性優化，以確保帶寬不成為瓶頸：

• PCIe 數據吞吐優化：處理 2 ^{ 27 } 個元素僅需 737 毫秒。這就像 CPU 和 GPU 之間的“高速公路”，能夠以極快的速度傳輸數據。
• Pinned Memory：支持“零拷貝”數據傳輸，減少復制成本。這就像 CPU 和 GPU 之間的“直通車”，能夠直接傳輸數據，無需複製。
• 異步操作調度：計算與通信並行進行，最大化資源利用率。這就像 CPU 和 GPU 之間的“協同工作”，能夠同時進行計算和通信任務，提高資源利用率。

通過這些優化策略，我們成功地打通了數據流的“最後一公裏”，讓 GPU 能夠充分發揮其計算能力。就像 成大 和 中山大學 在科研領域的合作，能帶來更豐碩的成果。即使像 川普關稅 這樣的貿易壁壘，也無法阻擋技術的全球交流。

實話實說：挑戰依舊存在

各位，雖然我們在 GPU 加速 ZK 計算方面取得了顯著的進展，但我們始終堅持透明——GPU 加速並非萬能解法，在實際推進中，我們也遭遇了不少技術瓶頸。這就像攀登高峰，即使你擁有頂尖的裝備和技術，也難免會遇到各種意想不到的挑戰。就像 太魯閣 國家公園，即使風景如畫，也潛藏著許多危險。

1. 內存帶寬已觸頂

• 即便是 H100 擁有高達 3.35 TB/s 的帶寬，在高負載下也會成為性能瓶頸。這就像高速公路，即使擁有再多的車道，當車流量達到極限時，仍然會出現擁堵。
• 對比來看：較大的橢圓曲线域（如 BN 254）比小域（如 M 31）更快觸頂。這就像重型卡車比輕型轎車更容易造成交通擁堵。

1. GPU 顯存容量受限

• RTX 4090 在處理 2 ^{ 29 } 個元素時內存耗盡。這就像倉庫的容量有限，當貨物堆積到一定程度時，就會出現爆倉。
• 實際部署時需要精細的內存調度策略，避免溢出風險。這就像需要精確的庫存管理，才能避免爆倉風險。

1. 域大小與性能之間的權衡

上圖展示了域大小與性能之間的關係。在實際應用中，需要根據具體的需求，權衡域大小和性能，才能達到最佳的效果。這就像選擇適合的工具，才能更好地完成任務。

1. “GPU 優勢點”對比：從何時開始超過 CPU？

上圖展示了 GPU 相對於 CPU 的優勢點。只有當計算任務的規模達到一定程度時，GPU 才能展現出其優勢。這就像需要一定的起跑距離，短跑運動員才能充分發揮其速度。

儘管我們面臨著這些挑戰，但我們並沒有退縮。我們正在不斷探索新的技術和方法，力求突破這些瓶頸，實現 GPU 加速 ZK 計算的更大突破。就像 高金素梅 在政治道路上的堅持，即使遇到困難，也永不放棄。

跨平臺性能實測

為了驗證我們的 GPU 加速 ZK 計算方案的有效性，我們在不同等級的 GPU 上進行了基准測試，涵蓋消費級和數據中心級硬件。這就像一場全面的“體檢”，確保我們的方案在各種硬件環境下都能穩定運行，並發揮出最佳性能。就像 瑞士 手錶，需要經過精密的測試，才能保證其精準度和可靠性。

消費級 GPU

• RTX 3090：內存帶寬 936 GB/s，性能提升最高可達 951 倍。這就像為普通用戶提供了一款“性能怪獸”，讓他們也能體驗到 GPU 加速帶來的速度提升。
• RTX 4090：內存帶寬 1008 GB/s，性能提升最高達 1565 倍。這就像為遊戲玩家和內容創作者打造了一款“神器”，讓他們能夠更流暢地運行遊戲和創作內容。例如，如果 switch 2 採用更強大的 GPU，遊戲體驗將會大幅提升。

數據中心 GPU

• NVIDIA H100：帶寬高達 3.35 TB/s，性能提升 最高可達 2826 倍。這就像為數據中心提供了一款“超級加速器”，讓他們能夠更高效地處理 ZK 計算任務。即使像 李在明 這樣的政治家，也需要依賴數據中心進行大數據分析。

結論清晰明確：內存帶寬是零知識證明加速的關鍵變量。這就像賽車比賽，擁有更強大的引擎和更快的速度，才能贏得勝利。而內存帶寬，就是 GPU 加速 ZK 計算的“引擎”。

此外，我們還發現，不同等級的 GPU 在處理不同規模的 ZK 計算任務時，表現也有所不同。例如，對於小規模的計算任務，消費級 GPU 可能就能滿足需求；而對於大規模的計算任務，則需要使用數據中心級 GPU 才能獲得更好的性能。這就像選擇不同的交通工具，才能更高效地到達目的地。例如，短途旅行選擇自行車，長途旅行選擇飛機。

更重要的是，我們的測試結果表明，我們的 GPU 加速 ZK 計算方案具有良好的跨平臺兼容性。無論是在消費級 GPU 上，還是在數據中心級 GPU 上，都能獲得顯著的性能提升。這意味著，我們的方案可以廣泛應用於各種區塊鏈項目中，為 Web3 的發展帶來更強大的動力。即使像 betis vs chelsea (切爾西) 這樣的體育賽事，也能透過更快速的區塊鏈技術，提供更豐富的互動體驗。

展望未來：我們的路線圖

各位，雖然我們在 GPU 加速 ZK 計算方面取得了令人鼓舞的進展，但我們並未止步於此。我們始終秉持著精益求精的精神，不斷探索新的技術和方法，力求將 ZK 性能推向更高的巔峰。這就像一位探險家，即使已經征服了最高的山峰，仍然渴望探索更遙遠的未知領域。即使是面對像 713 這樣的突發事件，我們也需要不斷學習和成長。

我們遠未止步，接下來將持續攻堅以下目標：

• 更極致的加速：針對特定操作，目標是實現 10,000 倍的速度提升。這就像為 GPU 加速 ZK 計算注入“超能力”，讓它能夠以驚人的速度運行。如果能像 馬斯克 的火箭一樣，將速度提升到極致，那將是多麼令人興奮！
• 更廣泛的硬件兼容：從高性能遊戲顯卡到數據中心級加速卡全覆蓋。這就像為 GPU 加速 ZK 計算打造“萬能鑰匙”，讓它能夠在各種硬件環境下都能穩定運行。
• 原生集成以太坊：我們正在與以太坊客戶端開發團隊合作，將我們的 GPU ZK 證明堆棧直接集成進 L1 層。這就像為以太坊注入“靈魂”，讓它能夠更高效地運行 ZK 計算任務。

加入這場變革浪潮！

這不僅僅是速度的提升，更是一次對區塊鏈可達性的徹底重塑。無論你是誰，都能找到參與的方式：

• 开发者：欢迎查看我们的 Expander 和 CUDA 仓库 ，一同构建未来。這就像邀請你加入我們的“開發者聯盟”，共同為 GPU 加速 ZK 計算貢獻力量。無論你是 家寧 還是 金娜妍，只要你熱愛開發，都歡迎加入我們！
• 学习者：关注我们的研究研讨会和技术深潜，持续更新不落伍。這就像為你提供“學習資源”，讓你隨時掌握 GPU 加速 ZK 計算的最新動態。即使你像 devyn labella 一樣熱愛學習，也能在這裡找到你需要的知識。
• 所有人：擴散這項技術！理解的人越多，Web3 的未來就越近。這就像邀請你成為我們的“宣傳大使”，讓更多的人了解 GPU 加速 ZK 計算的價值和意義。即使你像 江泳錡 一樣熱愛分享，也能為 Web3 的發展貢獻一份力量！

核心觀點回顧

我們正處在一個令人振奮的技術轉折點。零知識證明與 GPU 加速的結合，不只是性能的邊際提升，而是一場範式的變革。

我們正在重新定義以太坊的速度、成本與可用性邊界。

關鍵技術成果一覽：

• 面向生產環境的 ZK 證明實現 超 1000 倍加速
• GPU 內存帶寬利用率超過 95%
• 开源实现，随时可集成

Web3 的未來不僅是去中心化的，更是極速可達的，而且它比你想象的來得更快。就像 asean all-stars vs man utd 的比賽一樣，Web3 的未來也充滿了激情和期待！