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Eine kritische Einsicht! Die Community jagt oft der GPU-Durchsatz, ohne zu fragen, wo Parallelität tatsächlich anwendbar ist. Das hebt einen lange übersehenen Engpass hervor: r1cs.Solve ist von Natur aus sequenziell. Keine Menge an GPU-Kernen kann das beheben.
Die Zukunft der zk-Beschleunigung könnte weniger von "brutaler GPU" abhängen und mehr von algorithmischem Umdenken + CPU-niveau Architekturdesign.
1. Juli, 11:47
🚀 AntChain OpenLabs @AntChainOpenLab & ZeroBase @zerobasezk 👀 Entdeckung: Der fatale Fehler von #GPUs bei der Groth16-Beschleunigung! ⚠️
⚡️ Während #MSM/#NTT über 100x Geschwindigkeit gewinnen, kann r1cs.Solve nicht parallelisiert werden und muss sequenziell ausgeführt werden. 🤯 Hochfrequenz-Multi-Core-CPUs übertreffen hier die GPUs. 💻🔥
Wenn wir nach vorne blicken, signalisiert diese Erkenntnis einen Wandel in unserem Ansatz zur Beschleunigung von Zero-Knowledge-Proofs – zugunsten intelligenter, parallelisierbarer Algorithmen und flexibler CPU-basierter Architekturen anstelle von GPU-Power. 💡
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