コプロセッサの歴史的背景
従来のコンピューターの分野では、コプロセッサーは、CPU 脳の他の複雑な処理を担当する処理ユニットです。たとえば、Apple は 2013 年に M7 モーション コプロセッサを発売し、スマート デバイスのモーション感度を大幅に向上させました。よく知られている GPU は、2007 年に Nvidia によって提案されたコプロセッサであり、CPU のグラフィック レンダリングなどのタスクを処理します。 GPU は、「ヘテロジニアス」/「ハイブリッド」コンピューティングとして知られるアーキテクチャーであるコードの一部の計算集約的で時間のかかる部分をオフロードすることにより、CPU 上で実行されるアプリケーションを高速化します。
コプロセッサは、単一のパフォーマンス要件または非常に高いパフォーマンス要件を持つ複雑なコードをオフロードできるため、CPU はより柔軟で変更可能な部分を処理できるようになります。
イーサリアム チェーンには、アプリケーションの開発を大きく妨げる 2 つの問題があります。
この操作には高額のガス料金が必要となるため、通常の転送は 21,000 ガス制限にハードコードされています。これは、ストレージを含む他の操作にはより多くのガス料金がかかり、オンチェーン アプリケーションが制限されることを示しています。開発範囲に関しては、ほとんどの契約コードはアセット操作を中心に記述されており、複雑な操作が含まれると大量のガスが必要となり、アプリケーションとユーザーの「大量導入」にとって重大な障害となります。
スマート コントラクトは仮想マシン内に存在するため、スマート コントラクトは実際には最近の 256 ブロックのデータにのみアクセスできます。特に来年の Pectra アップグレードと EIP-4444 提案の導入では、フル ノードは過去を保存しなくなります。結局のところ、Tiktok、Instagram、マルチデータ、LLM などの defi アプリケーションはすべてデータに基づいて構築されています。データ ソーシャル プロトコルがレイヤー 3 Momoka を開始する理由は、結局のところ、ブロックチェーンが非常にスムーズなデータ フローであると考えているためです。しかし実際には、これはそうではありません。この場合、トークン資産のデータはスムーズに流れますが、データ資産の基盤となるインフラストラクチャが依然として大きな障害となっているため、「大量導入」製品の出現も大幅に制限されます。
この事実を通じて、計算とデータの両方が、新しいコンピューティング パラダイム「大量導入」の出現を制限する理由であることがわかりました。ただし、これはイーサリアム ブロックチェーン自体の欠点であり、大量の計算やデータ集約型のタスクを処理するように設計されていません。しかし、これらのコンピューティングおよびデータ集約型アプリケーションとの互換性を実現するにはどうすればよいでしょうか?ここではコプロセッサを導入する必要があります。イーサリアム チェーン自体は CPU として機能し、コプロセッサは GPU に似ており、非コンピューティングでデータ集約型の資産データや単純な操作を処理できます。アプリケーションはデータや計算を柔軟に使用したい場合、リソースはコプロセッサを使用できます。 ZK テクノロジーの探求により、コプロセッサーが信頼性のないオフチェーンで計算を実行し、データを使用できるようにするために、ほとんどのコプロセッサーが ZK を基礎層として開発されるのは当然です。
ZK Coporcessor の場合、そのアプリケーション境界は非常に広いため、ソーシャル ネットワーキング、ゲーム、Defi ビルディング ブロック、オンチェーン データに基づくリスク管理システム、Oracle、データ ストレージ、大規模モデル言語トレーニングなど、あらゆる実際の DAPP アプリケーション シナリオをカバーできます。理論的には、Web2 アプリケーションで実行できることはすべて ZK コプロセッサで実現でき、イーサリアムはアプリケーションのセキュリティを保護するための最終決済層として機能します。
従来の世界では、タスクの完了を支援する補助として別個のチップを使用できる限り、コプロセッサーと呼ばれます。現在の業界における ZK コプロセッサの定義は、ZK-Query、ZK-Oracle、ZKM などすべて、チェーン上の完全なデータ、チェーン外の信頼できるデータのクエリを支援できるコプロセッサです。この定義から判断すると、レイヤー 2 は実際にはイーサリアムのコプロセッサーとみなされます。また、レイヤー 2 と一般的な ZK コプロセッサーの類似点と相違点も比較します。
コプロセッサプロジェクトのリスト
ZK コプロセッサのいくつかのプロジェクト、出典: Gate Ventures
現在、業界で比較的よく知られている共同処理は、オンチェーン データ インデックス作成、オラクル、ZKML の 3 つの主要な部分に分かれています。3 つのシナリオすべてに含まれるプロジェクトは、General-ZKM であり、仮想マシンが実行されます。たとえば、Delphinus は zkWASM に重点を置いているのに対し、Risc Zero は Risc-V アーキテクチャに重点を置いています。
コプロセッサ技術アーキテクチャ
一般的な ZK コプロセッサを例として、そのアーキテクチャを分析して、読者がこの汎用仮想マシンのテクノロジーとメカニズム設計の類似点と相違点を理解できるようにし、主にリスク 3 を中心としたコプロセッサの将来の開発トレンドを判断します。 Zero、Lagrange、Succinct などのプロジェクトが分析されました。
リスクゼロ
Risc Zero では、その ZK コプロセッサは Bonsai と呼ばれます。
盆栽建築、出典: Risc Zero
盆栽コンポーネント、出典: Risc Zero
Bonsai では、チェーンに依存しないゼロ知識証明コンポーネントの完全なセットが構築されており、Risc-V 命令セット アーキテクチャに基づいており、優れた汎用性とサポートされている言語を備えています。 Rust、C++、Solidity、Go などが含まれます。その主な機能は次のとおりです。
ユニバーサル zkVM。ゼロ知識/検証可能な環境で任意の仮想マシンを実行できます。
任意のスマートコントラクトまたはチェーンに直接統合できる ZK プルーフ生成システム
Bonsai 上のプルーフの計算をチェーンに分散し、ネットワーク マイナーがプルーフを生成できるようにする一般的なロールアップ。
そのコンポーネントには次のものが含まれます。
証明者ネットワーク: 証明者は、Bonsai API を通じて、ネットワーク内で検証する必要がある ZK コードを受け取り、証明アルゴリズムを実行して ZK 証明を生成します。このネットワークは、将来的には誰でも利用できるようになります。
リクエスト プール: このプールは、ユーザーによって開始された認証リクエストを保存します (イーサリアムのメモリ プールと同様、トランザクションを一時的に保存するために使用されます)。その後、このリクエスト プールはシーケンサーによってソートされ、ブロックが生成され、多くの認証リクエストが分割されます。証明効率を向上させます。
ロールアップ エンジン: このエンジンは証明者ネットワークで収集された証明結果を収集し、それを Root Proof にパッケージ化してイーサリアムのメイン ネットワークにアップロードして、チェーン上のバリデータがいつでも検証できるようにします。
Image Hub: これは、関数と完全なアプリケーションを保存できるビジュアルな開発者プラットフォームであるため、開発者はスマート コントラクトを介して対応する API を呼び出すことができ、チェーン上のスマート コントラクトはオフチェーン プログラムを呼び出すことができます。
ステート ストア: Bonsai は、キーと値のペアの形式でデータベースに保存されるオフチェーン ステート ストレージも導入しました。これにより、オンチェーン ストレージのコストが削減され、ImageHub プラットフォームと連携してスマート コントラクトの複雑さが軽減されます。
実証市場: ZK は業界チェーンの中流および上流域を実証しており、コンピューティング パワー市場はコンピューティング パワーの供給側と需要側をマッチングするために使用されます。
ラグランジュ
Lagrange の目標は、ブロックチェーン上の履歴データを含むコプロセッサと検証可能なデータベースを構築し、このデータをスムーズに使用してトラストレス アプリケーションを構築できるようにすることです。これにより、コンピューティングおよびデータ集約型アプリケーションの開発が可能になります。
これには次の 2 つの機能が含まれます。
検証可能なデータベース: チェーン上のスマート コントラクトのストレージにインデックスを付けることで、スマート コントラクトによって生成されたオンチェーンの状態がデータベースに入れられます。基本的に、ブロックチェーンのストレージ、状態、ブロックは再構築され、簡単に取得できるオフチェーン データベースに最新の方法で保存されます。
MapReduce 原則に基づくコンピューティング: MapReduce 原則は、大規模なデータベース上でデータ分離とマルチインスタンス並列コンピューティングを使用し、最終的に結果を統合することです。並列実行をサポートするこのアーキテクチャは、Lagrange によって zkMR と呼ばれています。
データベースの設計には、コントラクト ストレージ データ、EOA ステータス データ、ブロック データの合計 3 つのオンチェーン データが含まれます。
ラグランジュ データベース構造、出典:ラグランジュ
上記はコントラクトに格納されるデータのマッピング構造です。コントラクトの状態変数はここに格納され、各コントラクトは独立したストレージ トライを持ち、イーサリアムでは MPT ツリーの形式で格納されます。 MPT ツリーはシンプルですが、効率が非常に低いため、イーサリアム コア開発者は Verkel ツリーの開発を推進しています。 Lagrange では、各ノードは SNARK/STARK を使用して「証明」でき、親ノードには子ノードの証明が含まれており、これには再帰的証明テクノロジの使用が必要です。
アカウントのステータス、出典: Lagrange
アカウントは EOA と契約アカウントであり、アカウントのステータスを表すためにアカウント/ストレージ ルート (契約変数の記憶領域) の形式で保存できますが、Lagrange はこの部分を完全には設計していないようで、実際には追加する必要があります。 State Trie (外部アカウントの状態ストレージ スペースのルート)。
ブロック データ構造、出典: Lagrange
新しいデータ構造では、イーサリアムが 12 秒ごとにブロックを生成する場合、ラグランジュはこのツリーの各葉がブロック ヘッダーとなるブロック データ構造を作成しました。約25年続くでしょう。
ラグランジュの ZKMR 仮想マシンでは、計算には 2 つのステップがあります。
マップ: 分散マシンはデータ全体をマップし、キーと値のペアを生成します。
削減: 分散コンピュータはプルーフを個別に計算し、すべてのプルーフをマージします。
つまり、ZKMR は、より小規模な計算の証明を組み合わせて、計算全体の証明を作成できます。これにより、ZKMR を効率的に拡張して、複数のステップまたはレイヤーの計算を必要とする大規模なデータセットに対して複雑な計算証明を実行できるようになります。たとえば、Uniswap が 100 のチェーンにデプロイされている場合、100 のチェーン上の特定のトークンの TWAP 価格を計算するには、多くの計算と統合が必要になります。このとき、ZKMR は各チェーンを個別に計算してから実行できます。組み合わせて完全な計算証明を考え出します。
ラグランジュ コプロセッサの演算プロセス、出典: Lagrange
上記はその実行プロセスです。
開発者のスマート コントラクトは、最初に Lagrange に登録され、次に Lagrange のオンチェーン スマート コントラクトに証明リクエストを送信します。このとき、プロキシ コントラクトは開発者コントラクトと対話します。
オフチェーン ラグランジュは、リクエストを並列化可能な小さなタスクに分割し、それらをさまざまな証明者に分散することで共同検証します。
証明者は実際にはネットワークであり、そのネットワークのセキュリティは、EigenLayer の Resaking テクノロジーによって保証されています。
簡潔な
Succinct Network の目標は、プログラム可能なファクトをブロックチェーン開発スタックのあらゆる部分 (L2、コプロセッサ、クロスチェーン ブリッジなどを含む) に統合することです。
簡潔な操作プロセス、画像出典: Succinct
Succinct は、ゼロ知識フィールドで Solidity および特殊言語 (DSL) を含むコードを受け入れ、オフチェーンの Succinct コプロセッサに渡すことができ、Succinct はターゲット チェーンのデータ インデックスを完成させ、認証申請を認証機関に送信します。 CPU、GPU、ETC チップのマイナーをサポートできるマーケットは、プルーフ ネットワークにプルーフを提出します。将来的には様々な証明システムが共存する期間が長く続くため、証明市場は様々な証明システムに対応しているのが特徴です。
Succinct のオフチェーン ZKVM は SP (Succinct Processor) と呼ばれ、Rust 言語およびその他の LLVM 言語をサポートできます。そのコア機能は次のとおりです。
再帰 + 検証: STARKs テクノロジーに基づく再帰検証テクノロジーにより、ZK 圧縮効率が飛躍的に向上します。
SNARKs から STARKs ラッパーへのサポート: SNARKs と STARKs の両方の利点を活用し、証明サイズと検証時間の間のトレードオフを解決できます。
プリコンパイル中心の zkVM アーキテクチャ: SHA 256、Kecchak、ECDSA などの一部の一般的なアルゴリズムについては、事前にコンパイルして、実行時プルーフの生成時間と検証時間を短縮できます。
比較する
汎用 ZK コプロセッサを比較するときは、主に大量採用の第一原則を満たす比較を行います。また、それが重要である理由も説明します。
データのインデックス作成/同期の問題: 完全なオンチェーン データと同期されたインデックス作成機能のみがビッグ データ ベースのアプリケーションの要件を満たすことができます。そうでない場合、そのアプリケーションの範囲は比較的単一になります。
テクノロジーに基づく: SNARKs と STARKs テクノロジーには異なる決定ポイントがあります。中期的には SNARKs テクノロジーがメインとなり、長期的には STARKs テクノロジーがメインになります。
再帰をサポートするかどうか: 再帰をサポートすることによってのみ、より大きな範囲でデータを圧縮し、計算の並列証明を達成することができます。したがって、完全な再帰を達成することがプロジェクトの技術的なハイライトです。
プルーフ システム: プルーフ システムは、ZK テクノロジーの最も高価な部分であり、現在、自社構築の ZK クラウド コンピューティング パワー マーケットとプルーフ ネットワークが主なものです。
生態協力：技術的方向性がBエンドユーザーに認知されているかどうかを第三の実需面で判断できる。
VC のサポートと資金調達ステータス: その後のリソース サポートを示すことができる場合があります。
実際、全体的な技術パスは非常に明確であるため、ほとんどのテクノロジーは収束しています。たとえば、それらはすべて STARK から SNARK までのラッパーを使用しており、STARK と SNARK の利点を同時に利用でき、証明の生成時間と検証時間を短縮できます。 、量子攻撃に抵抗します。 ZK アルゴリズムの再帰性は ZK のパフォーマンスに大きく影響する可能性があるため、現在 3 つのプロジェクトすべてに再帰関数が含まれています。したがって、ZK アルゴリズムの証明の生成には、最も多くのコストと時間が費やされます。そのため、3 つのプロジェクトはすべて、証明者のネットワークとクラウド コンピューティングの電力市場を構築するために、ZK のコンピューティング能力に対する強い需要に依存しています。これを考慮すると、現在の技術的な道筋が非常に似ている場合、市場シェアを占めるためには、環境協力リソースを支援するためにチームとその背後にいるVCを突破することがより必要になる可能性があります。
コプロセッサとレイヤー 2 の類似点と相違点
レイヤ 2 とは異なり、コプロセッサはアプリケーション指向ですが、レイヤ 2 は依然としてユーザー指向です。コプロセッサーは、アクセラレーション コンポーネントまたはモジュラー コンポーネントとして使用して、次のアプリケーション シナリオを形成できます。
ZK レイヤ 2 のオフチェーン仮想マシン コンポーネントとして、これらのレイヤ 2 は独自の VM をコプロセッサに置き換えることができます。
パブリック チェーン上のアプリケーションのコプロセッサとして、コンピューティング能力をオフチェーンにオフロードします。
パブリック チェーン上のアプリケーションが他のチェーンから検証可能なデータを取得するためのオラクルとして。
2 つのチェーン間のクロスチェーン ブリッジとして機能し、メッセージを送信します。
これらのアプリケーション シナリオはリストの一部にすぎません。コプロセッサーについては、チェーン全体にわたってデータのリアルタイム同期と高性能かつ低コストの信頼できるコンピューティングの可能性がもたらされ、安全に再構築できることを理解する必要があります。ほとんどすべてのブロックがコプロセッサーを介して実行されます。 Chainlink や The Graph は現在、独自の ZK オラクルとクエリを開発しており、Wormhole、Layerzero などの主流のクロスチェーン ブリッジも、ZK トレーニングに基づいたクロスチェーン ブリッジ テクノロジーを開発しています。信頼できる推論など。
コプロセッサが直面する問題
ZK テクノロジーは理論的には実現可能ですが、まだ多くの技術的な問題があり、外部の理解も不明確です。そのため、新しい開発者がエコシステムに参入する場合、特定の言語と開発者ツールを習得する必要があります。より大きな抵抗となる可能性があります。
現在、zkVM のパフォーマンスは非常に初期段階にあり、複数の要素 (ハードウェア、単一ノードおよびマルチノードのパフォーマンス、メモリ使用量、再帰コスト、ハッシュ関数の選択など) が関係しています。さまざまな次元で建設中のプロジェクトがあり、トラックは非常に初期段階にあり、状況はまだ明らかではありません。
ハードウェアなどの前提条件はまだ実装されていません。ハードウェアの観点から見ると、現在主流のハードウェアは、Ingonyama や Cysic などを使用して構築されていますが、これらはまだ実験段階にあり、まだ製品化されていません。私たちは、大規模な実装にはハードウェアが ZK テクノロジーであると考えています。
技術的な道筋は似ており、世代を超えて技術的にリードするのは難しい。現時点での主な競争は、その背後にあるVCリソースとチームのBD能力、そして主流のアプリケーションとパブリックチェーンというエコロジカルなニッチを獲得できるかどうかだ。 。
概要と展望
ZK テクノロジーは非常に汎用性が高く、イーサリアム エコシステムが分散型の価値指向からトラストレスな価値へ移行するのにも役立ちました。 「信頼しないで確認してください」、この文は ZK テクノロジーのベスト プラクティスです。 ZK テクノロジーは、クロスチェーン ブリッジ、オラクル、オンチェーン クエリ、オフチェーン計算、仮想マシンなどの一連のアプリケーション シナリオを再構築でき、汎用 ZK コプロセッサーは ZK テクノロジーを実装するツールの 1 つです。 。 ZK コプロセッサの場合、そのアプリケーション境界は非常に広いため、実際の dapp アプリケーション シナリオをすべてカバーでき、理論上、Web2 アプリケーションで実行できることはすべて ZK コプロセッサで実現できます。
テクノロジーの普及曲線、出典: Gartner
古来より、テクノロジーの発展は人間のより良い生活への想像よりも遅れてきました（嫦娥が月に飛んだり、アポロが月に踏み込んだりなど）、何かが本当に革新的で、破壊的で、必要なものであれば、テクノロジーは必ず実現します。それは時間がかかるだけの質問です。私たちは、ユニバーサル ZK コプロセッサもこの開発傾向に従うものと考えています。 ZK コプロセッサーの「大量導入」には、チェーン全体にわたるリアルタイムの証明可能なデータベースと、低コストのオフチェーン コンピューティングという 2 つの指標があります。データ量が十分で、リアルタイム同期と低コストのオフチェーン検証可能な計算が組み合わされていれば、ソフトウェア開発パラダイムを完全に変えることができます。ただし、この目標はゆっくりと反復されるため、傾向や価値の方向性を見つけることに重点を置いています。これらの 2 つの点はプロジェクトと一致しており、ZK コンピューティング パワー チップの実装は ZK コプロセッサの大規模商用アプリケーションの前提条件です。このサイクルにイノベーションが存在しないことが、真に次世代のプロセッサを構築するための猶予期間となります。 「大量導入」テクノロジーとアプリケーションは、次のサイクル中に ZK 産業チェーンが商業化されると予想されます。そのため、Web3 で 10 億人のユーザーとのやり取りを真に可能にするいくつかのテクノロジーに再び焦点を当てる時期が来ています。鎖。
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