"Bagaimana cara memakan seekor gajah? Satu gigitan pada satu waktu."
Dalam beberapa tahun terakhir, model pembelajaran mesin telah berkembang pesat dengan kecepatan yang mencengangkan. Seiring dengan meningkatnya kemampuan model, begitu pula kompleksitasnya—model canggih saat ini sering kali berisi jutaan atau bahkan miliaran parameter. Untuk mengatasi tantangan skala ini, berbagai sistem zero-knowledge proof telah muncul yang berusaha untuk menyeimbangkan waktu proof, waktu verifikasi, dan ukuran proof secara dinamis.
Tabel 1: Pertumbuhan eksponensial ukuran parameter model
Meskipun sebagian besar pekerjaan di bidang bukti nol pengetahuan saat ini berfokus pada pengoptimalan sistem bukti itu sendiri, satu dimensi kunci sering diabaikan—bagaimana membagi model besar menjadi submodul yang lebih kecil dan lebih mudah diolah untuk pembuktian. Anda mungkin bertanya, mengapa ini begitu penting?
Berikut ini kami akan menjelaskan secara rinci:
Jumlah parameter model pembelajaran mesin modern sering kali mencapai miliaran, bahkan dalam kasus yang tidak melibatkan pemrosesan kriptografi, telah menghabiskan sumber daya memori yang sangat tinggi. Dan dalam konteks bukti nol pengetahuan (Zero-Knowledge Proof, ZKP), tantangan ini semakin diperbesar.
Setiap parameter angka floating-point harus diubah menjadi elemen di dalam bidang aritmatika (Arithmetic Field), dan proses konversi ini sendiri akan menyebabkan peningkatan penggunaan memori sekitar 5 hingga 10 kali lipat. Selain itu, untuk mensimulasikan operasi floating-point dengan akurat di dalam bidang aritmatika, juga perlu diperkenalkan biaya operasi tambahan, yang biasanya juga sekitar 5 kali lipat.
Secara keseluruhan, kebutuhan memori model dapat meningkat hingga 25 hingga 50 kali lipat dari ukuran aslinya. Misalnya, sebuah model dengan 1 miliar parameter floating point 32-bit, hanya untuk menyimpan parameter yang telah diubah, mungkin memerlukan 100 hingga 200 GB memori. Jika kita juga mempertimbangkan nilai perhitungan sementara dan biaya sistem pembuktian itu sendiri, penggunaan memori secara keseluruhan dengan mudah melampaui tingkat TB.
Sistem pembuktian yang saat ini populer, seperti Groth 16 dan Plonk, biasanya mengasumsikan bahwa semua data yang relevan dapat dimuat ke dalam memori secara bersamaan dalam implementasi yang belum dioptimalkan. Asumsi ini, meskipun secara teknis mungkin, sangat menantang dalam kondisi perangkat keras yang sebenarnya, dan sangat membatasi sumber daya komputasi pembuktian yang tersedia.
Solusi Polyhedra: zkCuda
Apa itu zkCuda?
Seperti yang kami sebutkan dalam "Dokumen Teknologi zkCUDA":
zkCUDA yang diluncurkan oleh Polyhedra adalah lingkungan komputasi nol pengetahuan yang ditujukan untuk pengembangan sirkuit berkinerja tinggi, dirancang khusus untuk meningkatkan efisiensi penghasilan bukti. Tanpa mengorbankan kemampuan ekspresi sirkuit, zkCUDA dapat sepenuhnya memanfaatkan kemampuan paralel dari pembuktian dan perangkat keras, untuk menghasilkan bukti ZK dengan cepat.
Bahasa zkCUDA sangat mirip dalam sintaksis dan semantik dengan CUDA, sehingga sangat ramah bagi pengembang yang sudah berpengalaman dengan CUDA. Selain itu, dasar dari bahasa ini diimplementasikan dengan Rust, memastikan kombinasi keamanan dan kinerja yang baik.
Dengan zkCUDA, pengembang dapat:
Membangun sirkuit ZK berkinerja tinggi dengan cepat;
Penjadwalan yang efisien dan memanfaatkan sumber daya perangkat keras terdistribusi, seperti GPU atau lingkungan kluster yang mendukung MPI, untuk mencapai komputasi paralel skala besar.
Mengapa memilih zkCUDA?
zkCuda adalah rangkaian kerangka komputasi zero-knowledge berkinerja tinggi yang dirancang dengan inspirasi dari komputasi GPU, mampu membagi model pembelajaran mesin berskala besar menjadi unit komputasi yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola (kernels), dan mewujudkan kontrol yang efisien melalui bahasa front-end yang mirip dengan CUDA. Desain ini membawa keuntungan kunci berikut:
1. Sistem pembuktian pemilihan yang akurat
zkCUDA mendukung analisis granular untuk setiap kernel komputasi dan mencocokkan sistem bukti nol yang paling sesuai. Contohnya:
Untuk tugas komputasi yang sangat paralel, dapat memilih protokol seperti GKR yang ahli dalam menangani paralelisme terstruktur;
Untuk tugas yang lebih kecil atau tidak teratur, lebih baik menggunakan sistem bukti seperti Groth 16 yang memiliki biaya rendah dalam skenario komputasi yang kompak.
Dengan memilih backend yang disesuaikan, zkCUDA dapat memaksimalkan keunggulan kinerja berbagai protokol ZK.
2. Penjadwalan sumber daya yang lebih cerdas dan optimasi paralel
Permintaan sumber daya yang berbeda untuk kernel pembuktian menunjukkan perbedaan yang signifikan pada CPU, memori, dan I/O. zkCUDA dapat mengevaluasi konsumsi sumber daya setiap tugas dengan akurat dan menjadwalkan secara cerdas untuk memaksimalkan kapasitas throughput keseluruhan.
Lebih penting lagi, zkCUDA mendukung distribusi tugas di antara platform komputasi heterogen—termasuk CPU, GPU, dan FPGA—untuk mencapai pemanfaatan sumber daya perangkat keras yang optimal, secara signifikan meningkatkan kinerja tingkat sistem.
Kecocokan Alami antara zkCuda dan Protokol GKR
Meskipun zkCuda dirancang sebagai kerangka komputasi umum yang kompatibel dengan berbagai sistem bukti nol, ia memiliki kesesuaian arsitektur yang alami dan tinggi dengan protokol GKR (Goldwasser-Kalai-Rothblum).
Dalam desain arsitektur, zkCUDA menghubungkan berbagai sub-kernel komputasi dengan memperkenalkan mekanisme komitmen polinomial, memastikan semua sub-kalkulasi berjalan berdasarkan data bersama yang konsisten. Mekanisme ini sangat penting untuk menjaga integritas sistem, tetapi juga membawa biaya komputasi yang signifikan.
Sebagai perbandingan, protokol GKR menawarkan jalur alternatif yang lebih efisien. Berbeda dengan sistem nol-pengetahuan tradisional yang mengharuskan setiap kernel untuk membuktikan sepenuhnya batasan internalnya, GKR memungkinkan verifikasi kebenaran perhitungan untuk dilacak secara rekursif dari output kernel kembali ke input. Mekanisme ini memungkinkan kebenaran antar kernel untuk diteruskan, bukan sepenuhnya diperiksa dalam setiap modul. Ide inti ini mirip dengan propagasi balik gradien dalam pembelajaran mesin, dengan melacak dan menyampaikan klaim kebenaran melalui grafik perhitungan.
Meskipun menggabungkan "bukti gradien" semacam ini dalam multipath membawa kompleksitas tertentu, mekanisme inilah yang menjadi dasar kolaborasi mendalam antara zkCUDA dan GKR. Dengan menyelaraskan karakteristik struktural dalam proses pelatihan pembelajaran mesin, zkCUDA diharapkan dapat mencapai integrasi sistem yang lebih erat dan menghasilkan bukti nol pengetahuan yang lebih efisien dalam skenario model besar.
Hasil Awal dan Arah Masa Depan
Kami telah menyelesaikan pengembangan awal kerangka zkCuda dan berhasil mengujinya dalam berbagai skenario, termasuk fungsi hash kriptografi seperti Keccak dan SHA-256, serta model pembelajaran mesin berskala kecil.
Melihat ke depan, kami berharap dapat lebih jauh memperkenalkan serangkaian teknik rekayasa yang sudah matang dalam pelatihan pembelajaran mesin modern, seperti penjadwalan yang hemat memori (memory-efficient scheduling) dan optimasi tingkat grafik (graph-level optimization). Kami percaya bahwa mengintegrasikan strategi-strategi ini ke dalam proses pembuatan bukti tanpa pengetahuan akan sangat meningkatkan batas kinerja sistem dan fleksibilitas adaptasi.
Ini hanyalah titik awal, dan zkCuda akan terus bergerak menuju kerangka kerja bukti universal yang efisien, sangat terukur, dan sangat mudah beradaptasi.
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Mekanisme bukti tingkat kernel untuk model pembelajaran mesin
Penulis asli: Zhiyong Fang
"Bagaimana cara memakan seekor gajah? Satu gigitan pada satu waktu."
Dalam beberapa tahun terakhir, model pembelajaran mesin telah berkembang pesat dengan kecepatan yang mencengangkan. Seiring dengan meningkatnya kemampuan model, begitu pula kompleksitasnya—model canggih saat ini sering kali berisi jutaan atau bahkan miliaran parameter. Untuk mengatasi tantangan skala ini, berbagai sistem zero-knowledge proof telah muncul yang berusaha untuk menyeimbangkan waktu proof, waktu verifikasi, dan ukuran proof secara dinamis.
Tabel 1: Pertumbuhan eksponensial ukuran parameter model
Meskipun sebagian besar pekerjaan di bidang bukti nol pengetahuan saat ini berfokus pada pengoptimalan sistem bukti itu sendiri, satu dimensi kunci sering diabaikan—bagaimana membagi model besar menjadi submodul yang lebih kecil dan lebih mudah diolah untuk pembuktian. Anda mungkin bertanya, mengapa ini begitu penting?
Berikut ini kami akan menjelaskan secara rinci:
Jumlah parameter model pembelajaran mesin modern sering kali mencapai miliaran, bahkan dalam kasus yang tidak melibatkan pemrosesan kriptografi, telah menghabiskan sumber daya memori yang sangat tinggi. Dan dalam konteks bukti nol pengetahuan (Zero-Knowledge Proof, ZKP), tantangan ini semakin diperbesar.
Setiap parameter angka floating-point harus diubah menjadi elemen di dalam bidang aritmatika (Arithmetic Field), dan proses konversi ini sendiri akan menyebabkan peningkatan penggunaan memori sekitar 5 hingga 10 kali lipat. Selain itu, untuk mensimulasikan operasi floating-point dengan akurat di dalam bidang aritmatika, juga perlu diperkenalkan biaya operasi tambahan, yang biasanya juga sekitar 5 kali lipat.
Secara keseluruhan, kebutuhan memori model dapat meningkat hingga 25 hingga 50 kali lipat dari ukuran aslinya. Misalnya, sebuah model dengan 1 miliar parameter floating point 32-bit, hanya untuk menyimpan parameter yang telah diubah, mungkin memerlukan 100 hingga 200 GB memori. Jika kita juga mempertimbangkan nilai perhitungan sementara dan biaya sistem pembuktian itu sendiri, penggunaan memori secara keseluruhan dengan mudah melampaui tingkat TB.
Sistem pembuktian yang saat ini populer, seperti Groth 16 dan Plonk, biasanya mengasumsikan bahwa semua data yang relevan dapat dimuat ke dalam memori secara bersamaan dalam implementasi yang belum dioptimalkan. Asumsi ini, meskipun secara teknis mungkin, sangat menantang dalam kondisi perangkat keras yang sebenarnya, dan sangat membatasi sumber daya komputasi pembuktian yang tersedia.
Solusi Polyhedra: zkCuda
Apa itu zkCuda?
Seperti yang kami sebutkan dalam "Dokumen Teknologi zkCUDA": zkCUDA yang diluncurkan oleh Polyhedra adalah lingkungan komputasi nol pengetahuan yang ditujukan untuk pengembangan sirkuit berkinerja tinggi, dirancang khusus untuk meningkatkan efisiensi penghasilan bukti. Tanpa mengorbankan kemampuan ekspresi sirkuit, zkCUDA dapat sepenuhnya memanfaatkan kemampuan paralel dari pembuktian dan perangkat keras, untuk menghasilkan bukti ZK dengan cepat.
Bahasa zkCUDA sangat mirip dalam sintaksis dan semantik dengan CUDA, sehingga sangat ramah bagi pengembang yang sudah berpengalaman dengan CUDA. Selain itu, dasar dari bahasa ini diimplementasikan dengan Rust, memastikan kombinasi keamanan dan kinerja yang baik.
Dengan zkCUDA, pengembang dapat:
Mengapa memilih zkCUDA?
zkCuda adalah rangkaian kerangka komputasi zero-knowledge berkinerja tinggi yang dirancang dengan inspirasi dari komputasi GPU, mampu membagi model pembelajaran mesin berskala besar menjadi unit komputasi yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola (kernels), dan mewujudkan kontrol yang efisien melalui bahasa front-end yang mirip dengan CUDA. Desain ini membawa keuntungan kunci berikut:
1. Sistem pembuktian pemilihan yang akurat
zkCUDA mendukung analisis granular untuk setiap kernel komputasi dan mencocokkan sistem bukti nol yang paling sesuai. Contohnya:
Dengan memilih backend yang disesuaikan, zkCUDA dapat memaksimalkan keunggulan kinerja berbagai protokol ZK.
2. Penjadwalan sumber daya yang lebih cerdas dan optimasi paralel
Permintaan sumber daya yang berbeda untuk kernel pembuktian menunjukkan perbedaan yang signifikan pada CPU, memori, dan I/O. zkCUDA dapat mengevaluasi konsumsi sumber daya setiap tugas dengan akurat dan menjadwalkan secara cerdas untuk memaksimalkan kapasitas throughput keseluruhan.
Lebih penting lagi, zkCUDA mendukung distribusi tugas di antara platform komputasi heterogen—termasuk CPU, GPU, dan FPGA—untuk mencapai pemanfaatan sumber daya perangkat keras yang optimal, secara signifikan meningkatkan kinerja tingkat sistem.
Kecocokan Alami antara zkCuda dan Protokol GKR
Meskipun zkCuda dirancang sebagai kerangka komputasi umum yang kompatibel dengan berbagai sistem bukti nol, ia memiliki kesesuaian arsitektur yang alami dan tinggi dengan protokol GKR (Goldwasser-Kalai-Rothblum).
! Mekanisme pembuktian tingkat kernel untuk model pembelajaran mesin
Dalam desain arsitektur, zkCUDA menghubungkan berbagai sub-kernel komputasi dengan memperkenalkan mekanisme komitmen polinomial, memastikan semua sub-kalkulasi berjalan berdasarkan data bersama yang konsisten. Mekanisme ini sangat penting untuk menjaga integritas sistem, tetapi juga membawa biaya komputasi yang signifikan.
Sebagai perbandingan, protokol GKR menawarkan jalur alternatif yang lebih efisien. Berbeda dengan sistem nol-pengetahuan tradisional yang mengharuskan setiap kernel untuk membuktikan sepenuhnya batasan internalnya, GKR memungkinkan verifikasi kebenaran perhitungan untuk dilacak secara rekursif dari output kernel kembali ke input. Mekanisme ini memungkinkan kebenaran antar kernel untuk diteruskan, bukan sepenuhnya diperiksa dalam setiap modul. Ide inti ini mirip dengan propagasi balik gradien dalam pembelajaran mesin, dengan melacak dan menyampaikan klaim kebenaran melalui grafik perhitungan.
Meskipun menggabungkan "bukti gradien" semacam ini dalam multipath membawa kompleksitas tertentu, mekanisme inilah yang menjadi dasar kolaborasi mendalam antara zkCUDA dan GKR. Dengan menyelaraskan karakteristik struktural dalam proses pelatihan pembelajaran mesin, zkCUDA diharapkan dapat mencapai integrasi sistem yang lebih erat dan menghasilkan bukti nol pengetahuan yang lebih efisien dalam skenario model besar.
Hasil Awal dan Arah Masa Depan
Kami telah menyelesaikan pengembangan awal kerangka zkCuda dan berhasil mengujinya dalam berbagai skenario, termasuk fungsi hash kriptografi seperti Keccak dan SHA-256, serta model pembelajaran mesin berskala kecil.
Melihat ke depan, kami berharap dapat lebih jauh memperkenalkan serangkaian teknik rekayasa yang sudah matang dalam pelatihan pembelajaran mesin modern, seperti penjadwalan yang hemat memori (memory-efficient scheduling) dan optimasi tingkat grafik (graph-level optimization). Kami percaya bahwa mengintegrasikan strategi-strategi ini ke dalam proses pembuatan bukti tanpa pengetahuan akan sangat meningkatkan batas kinerja sistem dan fleksibilitas adaptasi.
Ini hanyalah titik awal, dan zkCuda akan terus bergerak menuju kerangka kerja bukti universal yang efisien, sangat terukur, dan sangat mudah beradaptasi.
Tautan asli