"Bir fili nasıl yersin? Her seferinde bir lokma alarak."
Son yıllarda, makine öğrenimi modelleri etkileyici bir hızla sıçramalı bir gelişim gösterdi. Model yeteneklerinin artmasıyla birlikte, karmaşıklıkları da eş zamanlı olarak patladı - günümüzün ileri düzey modelleri genellikle milyonlarca hatta milyarlarca parametre içermektedir. Bu tür ölçek zorluklarıyla başa çıkmak için, çeşitli sıfır bilgi kanıtlama sistemleri ortaya çıktı ve bu sistemler, kanıtlama süresi, doğrulama süresi ve kanıt boyutu arasında dinamik bir denge sağlamaya yönelik sürekli çaba sarf etmektedir.
Tablo 1: Model parametre ölçeğinin üstel artışı
Mevcut sıfır bilgi kanıtları alanındaki çalışmaların çoğu kanıt sisteminin kendisini optimize etmeye odaklansa da, genellikle göz ardı edilen bir ana boyut var - büyük ölçekli modellerin kanıt için daha küçük ve daha yönetilebilir alt modüllere nasıl mantıklı bir şekilde bölünebileceği. Bu konunun neden bu kadar önemli olduğunu sorabilirsiniz.
Aşağıda detaylı bir açıklama yapalım:
Modern makine öğrenimi modellerinin parametre sayısı genellikle milyarlarla ifade edilir, hatta herhangi bir kriptografik işlem içermediği durumlarda bile son derece yüksek bellek kaynakları tüketmektedir. Sıfır Bilgi Kanıtı (Zero-Knowledge Proof, ZKP) senaryosunda bu zorluk daha da büyümektedir.
Her bir ondalık sayı parametresi, cebirsel alandaki (Arithmetic Field) elemanlara dönüştürülmelidir; bu dönüşüm süreci, bellek kullanımında yaklaşık 5 ila 10 kat artışa neden olur. Ayrıca, cebirsel alanda ondalık işlemleri hassas bir şekilde simüle etmek için ekstra işlem maliyetleri de eklenmelidir; bu genellikle yaklaşık 5 kat civarındadır.
Genel olarak, modelin toplam bellek ihtiyacı orijinal ölçeğin 25 ila 50 katına çıkabilir. Örneğin, 1 milyar 32 bit kayan nokta parametresine sahip bir model, yalnızca dönüştürülmüş parametreleri depolamak için 100 ila 200 GB bellek gerektirebilir. Ara hesaplamalar ve kanıt sistemiyle ilgili maliyetleri de dikkate aldığımızda, toplam bellek kullanımı kolayca TB seviyesini aşabilir.
Mevcut ana akım kanıt sistemleri, örneğin Groth 16 ve Plonk, optimize edilmemiş uygulamalarda genellikle tüm ilgili verilerin aynı anda belleğe yüklenebileceğini varsayar. Bu varsayım teknik olarak mümkün olsa da, gerçek donanım koşulları altında oldukça zorludur ve mevcut kanıt hesaplama kaynaklarını büyük ölçüde kısıtlar.
Polyhedra'nın Çözümü: zkCuda
zkCuda nedir?
zkCUDA Teknik Belgelerinde belirttiğimiz gibi:
Polyhedra tarafından sunulan zkCUDA, yüksek performanslı devre geliştirme için tasarlanmış bir sıfır bilgi hesaplama ortamıdır ve ispat üretim verimliliğini artırmak için özel olarak tasarlanmıştır. Devre ifade yeteneğinden ödün vermeden, zkCUDA, temel ispatlayıcıların ve donanımın paralel yeteneklerinden tamamen yararlanarak hızlı ZK ispat üretimi sağlar.
zkCUDA dili, sözdizimi ve anlam bakımından CUDA ile son derece benzerdir, mevcut CUDA deneyimine sahip geliştiriciler için oldukça dostça bir yapı sunmakta ve alt yapısı Rust ile gerçekleştirilmiştir, güvenlik ve performansın bir arada sağlanmasını garanti etmektedir.
zkCUDA sayesinde geliştiriciler şunları yapabilir:
Yüksek performanslı ZK devreleri hızlı bir şekilde oluşturun;
Dağıtık donanım kaynaklarını, örneğin GPU veya MPI destekli küme ortamlarını verimli bir şekilde kullanarak büyük ölçekli paralel hesaplama gerçekleştirin.
Neden zkCUDA'yı Seçmelisiniz?
zkCuda, GPU hesaplamasından ilham alarak tasarlanmış yüksek performanslı sıfır bilgi hesaplama çerçevesidir. Bu çerçeve, devasa ölçekli makine öğrenimi modellerini daha küçük ve yönetilmesi daha kolay hesaplama birimlerine (kernels) ayırabilir ve CUDA benzeri bir ön yüz dili aracılığıyla verimli kontrol sağlar. Bu tasarım aşağıdaki temel avantajları sunmaktadır:
1. Hassas eşleşme kanıtı sistemi seçimi
zkCUDA, her bir hesaplama çekirdeğinin ayrıntılı analizini sağlar ve bunu en uygun sıfır bilgi kanıtı sistemiyle eşleştirir. Mesela:
Yüksek paralel hesaplama görevleri için, yapılandırılmış paralellikle başa çıkmada uzmanlaşmış GKR gibi protokoller tercih edilebilir;
Daha küçük ölçekli veya düzensiz yapıya sahip görevler için, kompakt hesaplama senaryolarında düşük maliyetli olan Groth 16 gibi kanıtlama sistemlerinin kullanılması daha uygundur.
Özelleştirilmiş arka uç seçimi ile zkCUDA, çeşitli ZK protokollerinin performans avantajlarını en üst düzeye çıkarabilir.
2. Daha akıllı kaynak yönetimi ve paralel optimizasyon
Farklı kanıtlama çekirdekleri CPU, bellek ve G/Ç için önemli ölçüde farklı kaynak gereksinimlerine sahiptir. zkCUDA, her görevin kaynak tüketimini doğru bir şekilde değerlendirir ve genel verimi en üst düzeye çıkarmak için akıllı bir şekilde planlar.
Daha önemlisi, zkCUDA, donanım kaynaklarının optimal kullanımını sağlamak ve sistem düzeyindeki performansı önemli ölçüde artırmak için CPU, GPU ve FPGA gibi heterojen hesaplama platformları arasında görev dağıtımını destekler.
zkCuda ve GKR Protokolü'nün Doğal Uyumluğu
ZkCuda, çeşitli sıfır bilgi kanıtı sistemleriyle uyumlu evrensel bir hesaplama çerçevesi olarak tasarlanmış olmasına rağmen, mimarisi açısından GKR (Goldwasser-Kalai-Rothblum) protokolü ile doğal bir uyum içindedir.
Mimari tasarımında, zkCUDA, çeşitli alt hesaplama çekirdeklerini bir araya getirmek için çok terimli taahhüt mekanizmasını tanıtarak, tüm alt hesaplamaların tutarlı paylaşılan verilere dayanarak çalışmasını sağlar. Bu mekanizma, sistemin bütünlüğünü korumak için hayati öneme sahiptir, ancak önemli hesaplama maliyetleri de getirmektedir.
Buna karşılık, GKR protokolü daha verimli bir alternatif yol sunar. Geleneksel sıfır bilgi sistemlerinin her çekirdeğin iç kısıtlamalarını tamamıyla kanıtlamasını gerektiren yönteminin aksine, GKR, hesaplama doğruluğunun doğrulanmasını çekirdek çıktısından girişe geri izlemeye izin verir. Bu mekanizma, çekirdekler arasındaki doğruluğun iletilmesini sağlar, her modülde tamamen doğrulama yapmaktan ziyade. Temel fikir, makine öğrenimindeki gradyan geri yayılımına benzer, doğruluk iddialarını takip etmek ve iletmek için hesaplama grafiğini kullanır.
Bu tür "kanıt gradyanlarını" çok olarak birleştirmek bazı karmaşıklıklara yol açsa da, zkCUDA ve GKR arasındaki derin sinerjinin temelini oluşturan bu mekanizmadır. Makine öğrenimi eğitim sürecindeki yapısal özellikleri uyumlu hale getirerek, zkCUDA'nın büyük model senaryolarında daha sıkı sistem entegrasyonu ve daha verimli sıfır bilgi kanıtı üretimi elde etmesi bekleniyor.
İlk Sonuçlar ve Gelecek Yönler
zkCuda çerçevesinin ilk geliştirmesini tamamladık ve Keccak ve SHA-256 gibi kriptografik hash fonksiyonları ile küçük ölçekli makine öğrenimi modelleri dahil olmak üzere çeşitli senaryolarda başarılı bir şekilde test ettik.
Geleceğe bakarken, modern makine öğrenimi eğitiminde hafıza verimli zamanlama (memory-efficient scheduling) ve grafik düzeyinde optimizasyon (graph-level optimization) gibi bir dizi olgun mühendislik tekniğini daha da benimsemeyi umuyoruz. Bu stratejilerin sıfır bilgi kanıtı üretim sürecine entegre edilmesinin, sistemin performans sınırlarını ve uyumluluk esnekliğini büyük ölçüde artıracağına inanıyoruz.
Bu sadece bir başlangıç, zkCuda verimli, yüksek ölçeklenebilirlikte ve yüksek uyumlu genel kanıtlama çerçevesine doğru sürekli ilerleyecektir.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Makine öğrenimi modelinin çekirdek düzeyindeki kanıtlama mekanizması
Orijinal yazar: Zhiyong Fang
"Bir fili nasıl yersin? Her seferinde bir lokma alarak."
Son yıllarda, makine öğrenimi modelleri etkileyici bir hızla sıçramalı bir gelişim gösterdi. Model yeteneklerinin artmasıyla birlikte, karmaşıklıkları da eş zamanlı olarak patladı - günümüzün ileri düzey modelleri genellikle milyonlarca hatta milyarlarca parametre içermektedir. Bu tür ölçek zorluklarıyla başa çıkmak için, çeşitli sıfır bilgi kanıtlama sistemleri ortaya çıktı ve bu sistemler, kanıtlama süresi, doğrulama süresi ve kanıt boyutu arasında dinamik bir denge sağlamaya yönelik sürekli çaba sarf etmektedir.
Tablo 1: Model parametre ölçeğinin üstel artışı
Mevcut sıfır bilgi kanıtları alanındaki çalışmaların çoğu kanıt sisteminin kendisini optimize etmeye odaklansa da, genellikle göz ardı edilen bir ana boyut var - büyük ölçekli modellerin kanıt için daha küçük ve daha yönetilebilir alt modüllere nasıl mantıklı bir şekilde bölünebileceği. Bu konunun neden bu kadar önemli olduğunu sorabilirsiniz.
Aşağıda detaylı bir açıklama yapalım:
Modern makine öğrenimi modellerinin parametre sayısı genellikle milyarlarla ifade edilir, hatta herhangi bir kriptografik işlem içermediği durumlarda bile son derece yüksek bellek kaynakları tüketmektedir. Sıfır Bilgi Kanıtı (Zero-Knowledge Proof, ZKP) senaryosunda bu zorluk daha da büyümektedir.
Her bir ondalık sayı parametresi, cebirsel alandaki (Arithmetic Field) elemanlara dönüştürülmelidir; bu dönüşüm süreci, bellek kullanımında yaklaşık 5 ila 10 kat artışa neden olur. Ayrıca, cebirsel alanda ondalık işlemleri hassas bir şekilde simüle etmek için ekstra işlem maliyetleri de eklenmelidir; bu genellikle yaklaşık 5 kat civarındadır.
Genel olarak, modelin toplam bellek ihtiyacı orijinal ölçeğin 25 ila 50 katına çıkabilir. Örneğin, 1 milyar 32 bit kayan nokta parametresine sahip bir model, yalnızca dönüştürülmüş parametreleri depolamak için 100 ila 200 GB bellek gerektirebilir. Ara hesaplamalar ve kanıt sistemiyle ilgili maliyetleri de dikkate aldığımızda, toplam bellek kullanımı kolayca TB seviyesini aşabilir.
Mevcut ana akım kanıt sistemleri, örneğin Groth 16 ve Plonk, optimize edilmemiş uygulamalarda genellikle tüm ilgili verilerin aynı anda belleğe yüklenebileceğini varsayar. Bu varsayım teknik olarak mümkün olsa da, gerçek donanım koşulları altında oldukça zorludur ve mevcut kanıt hesaplama kaynaklarını büyük ölçüde kısıtlar.
Polyhedra'nın Çözümü: zkCuda
zkCuda nedir?
zkCUDA Teknik Belgelerinde belirttiğimiz gibi: Polyhedra tarafından sunulan zkCUDA, yüksek performanslı devre geliştirme için tasarlanmış bir sıfır bilgi hesaplama ortamıdır ve ispat üretim verimliliğini artırmak için özel olarak tasarlanmıştır. Devre ifade yeteneğinden ödün vermeden, zkCUDA, temel ispatlayıcıların ve donanımın paralel yeteneklerinden tamamen yararlanarak hızlı ZK ispat üretimi sağlar.
zkCUDA dili, sözdizimi ve anlam bakımından CUDA ile son derece benzerdir, mevcut CUDA deneyimine sahip geliştiriciler için oldukça dostça bir yapı sunmakta ve alt yapısı Rust ile gerçekleştirilmiştir, güvenlik ve performansın bir arada sağlanmasını garanti etmektedir.
zkCUDA sayesinde geliştiriciler şunları yapabilir:
Neden zkCUDA'yı Seçmelisiniz?
zkCuda, GPU hesaplamasından ilham alarak tasarlanmış yüksek performanslı sıfır bilgi hesaplama çerçevesidir. Bu çerçeve, devasa ölçekli makine öğrenimi modellerini daha küçük ve yönetilmesi daha kolay hesaplama birimlerine (kernels) ayırabilir ve CUDA benzeri bir ön yüz dili aracılığıyla verimli kontrol sağlar. Bu tasarım aşağıdaki temel avantajları sunmaktadır:
1. Hassas eşleşme kanıtı sistemi seçimi
zkCUDA, her bir hesaplama çekirdeğinin ayrıntılı analizini sağlar ve bunu en uygun sıfır bilgi kanıtı sistemiyle eşleştirir. Mesela:
Özelleştirilmiş arka uç seçimi ile zkCUDA, çeşitli ZK protokollerinin performans avantajlarını en üst düzeye çıkarabilir.
2. Daha akıllı kaynak yönetimi ve paralel optimizasyon
Farklı kanıtlama çekirdekleri CPU, bellek ve G/Ç için önemli ölçüde farklı kaynak gereksinimlerine sahiptir. zkCUDA, her görevin kaynak tüketimini doğru bir şekilde değerlendirir ve genel verimi en üst düzeye çıkarmak için akıllı bir şekilde planlar.
Daha önemlisi, zkCUDA, donanım kaynaklarının optimal kullanımını sağlamak ve sistem düzeyindeki performansı önemli ölçüde artırmak için CPU, GPU ve FPGA gibi heterojen hesaplama platformları arasında görev dağıtımını destekler.
zkCuda ve GKR Protokolü'nün Doğal Uyumluğu
ZkCuda, çeşitli sıfır bilgi kanıtı sistemleriyle uyumlu evrensel bir hesaplama çerçevesi olarak tasarlanmış olmasına rağmen, mimarisi açısından GKR (Goldwasser-Kalai-Rothblum) protokolü ile doğal bir uyum içindedir.
Mimari tasarımında, zkCUDA, çeşitli alt hesaplama çekirdeklerini bir araya getirmek için çok terimli taahhüt mekanizmasını tanıtarak, tüm alt hesaplamaların tutarlı paylaşılan verilere dayanarak çalışmasını sağlar. Bu mekanizma, sistemin bütünlüğünü korumak için hayati öneme sahiptir, ancak önemli hesaplama maliyetleri de getirmektedir.
Buna karşılık, GKR protokolü daha verimli bir alternatif yol sunar. Geleneksel sıfır bilgi sistemlerinin her çekirdeğin iç kısıtlamalarını tamamıyla kanıtlamasını gerektiren yönteminin aksine, GKR, hesaplama doğruluğunun doğrulanmasını çekirdek çıktısından girişe geri izlemeye izin verir. Bu mekanizma, çekirdekler arasındaki doğruluğun iletilmesini sağlar, her modülde tamamen doğrulama yapmaktan ziyade. Temel fikir, makine öğrenimindeki gradyan geri yayılımına benzer, doğruluk iddialarını takip etmek ve iletmek için hesaplama grafiğini kullanır.
Bu tür "kanıt gradyanlarını" çok olarak birleştirmek bazı karmaşıklıklara yol açsa da, zkCUDA ve GKR arasındaki derin sinerjinin temelini oluşturan bu mekanizmadır. Makine öğrenimi eğitim sürecindeki yapısal özellikleri uyumlu hale getirerek, zkCUDA'nın büyük model senaryolarında daha sıkı sistem entegrasyonu ve daha verimli sıfır bilgi kanıtı üretimi elde etmesi bekleniyor.
İlk Sonuçlar ve Gelecek Yönler
zkCuda çerçevesinin ilk geliştirmesini tamamladık ve Keccak ve SHA-256 gibi kriptografik hash fonksiyonları ile küçük ölçekli makine öğrenimi modelleri dahil olmak üzere çeşitli senaryolarda başarılı bir şekilde test ettik.
Geleceğe bakarken, modern makine öğrenimi eğitiminde hafıza verimli zamanlama (memory-efficient scheduling) ve grafik düzeyinde optimizasyon (graph-level optimization) gibi bir dizi olgun mühendislik tekniğini daha da benimsemeyi umuyoruz. Bu stratejilerin sıfır bilgi kanıtı üretim sürecine entegre edilmesinin, sistemin performans sınırlarını ve uyumluluk esnekliğini büyük ölçüde artıracağına inanıyoruz.
Bu sadece bir başlangıç, zkCuda verimli, yüksek ölçeklenebilirlikte ve yüksek uyumlu genel kanıtlama çerçevesine doğru sürekli ilerleyecektir.
Orijinal makaleye bağlantı