显卡加速并非终极答案:AntChain OpenLabs 与 ZEROBASE 的联合发现

数码 0 8
数码资讯
IT之家 数码资讯 发布于 10:30
本条新闻为单纯事实消息的时事新闻,转载自IT之家,版权归源站所有,如有侵权,烦请联系我们

在一次联合基准测试中,AntChain OpenLabs 与 ZEROBASE 揭示了一个长期被忽视的硬件架构瓶颈:GPU 在加速零知识证明(ZKP)方面存在根本性限制,尤其是在当前广泛使用的 Groth16 证明系统中。

虽然 GPU 在 MSM(多标量乘法)与 NTT(数论变换)阶段可实现 百倍以上的加速性能提升,但在最终关键阶段 r1cs.Solve 中,由于该步骤无法并行,必须串行执行,GPU 的优势几乎完全失效。

这一发现击碎了 ZK 工程界一个流行假设:GPU 核心越多 ≠ 证明速度越快

为什么这件事重要?

当前大多数 ZK 电路(包括 zkSNARK 类应用)仍然依赖 Groth16 作为底层证明系统。尽管 GPU 在预处理环节效果显著,但在电路约束求解(r1cs.Solve)阶段,GPU 加速几乎无效,甚至被高频多核 CPU 轻松碾压

我们在实际电路测试中发现:

● MSM / NTT 阶段 → GPU 表现极其优秀

● r1cs.Solve 阶段 → CPU 在真实场景中性能大幅优于 GPU

这意味着:即使 GPU 架构继续扩展,ZKP 的瓶颈依然出现在最后的“拼图”阶段。

ZK 加速范式正在转变

与其继续在 GPU 上堆砌算力,不如正视问题本质,迈向下一代 ZK 加速模型:

● 面向并行的算法设计

● 更合理的电路结构划分

● 多核 CPU 优化的执行架构

● 尊重串行步骤特性的混合加速框架

这不仅仅是硬件侧的调整,更影响整个 ZK 体系结构的未来,包括 DSL 电路语言、证明器架构、调度引擎等核心环节。

ZEROBASE 的立场

作为专注于可验证计算基础设施的加密证明网络,ZEROBASE 致力于:

● 揭示隐藏在硬件加速背后的真相

● 推动 zkProver 下一代架构标准建设

● 深度研发基于 CPU 优化路径的可扩展 ZK 模型

我们坚信:基准测试公开透明 + 跨机构协作,才是构建高性能、可落地、可商用的 ZK 基础设施的关键。

广告声明:文内含有的对外跳转链接(包括不限于超链接、二维码、口令等形式),用于传递更多信息,节省甄选时间,结果仅供参考,IT之家所有文章均包含本声明。

点赞 0 收藏(0)  分享
0个评论
  • 消灭零评论