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Un'osservazione critica! La comunità spesso insegue il throughput delle GPU senza chiedersi dove si applica effettivamente il parallelismo. Questo evidenzia un collo di bottiglia a lungo trascurato: r1cs.Solve è intrinsecamente sequenziale. Nessun numero di core GPU può risolvere questo problema.
Il futuro dell'accelerazione zk potrebbe dipendere meno dalla "forza bruta delle GPU" e più da un ripensamento algoritmico + design architettonico a livello CPU.
1 lug, 11:47
🚀 AntChain OpenLabs @AntChainOpenLab & ZeroBase @zerobasezk 👀 Scoperta: il difetto fatale delle #GPU nell'accelerazione di Groth16! ⚠️
⚡️ Mentre #MSM/#NTT guadagnano oltre 100x di velocità, r1cs.Solve non può essere parallelizzato e deve essere eseguito in modo sequenziale. 🤯 Le CPU multi-core ad alta frequenza superano qui le GPU. 💻🔥
Guardando al futuro, questa scoperta segnala un cambiamento nel nostro approccio all'accelerazione delle prove a conoscenza zero—favorendo algoritmi intelligenti e parallelizzabili e architetture basate su CPU flessibili rispetto alla potenza delle GPU. 💡
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