Polyhedra 使用 Expander 提升 zkML：每秒 9000 zk 證明

Polyhedra 發布了 Expander 的範式轉變，這是一個用於支持零知識機器學習 (zkML) 的系統，一個重要的引擎。此次更新提供了對 CUDA 13.0 的兼容性，優化的共享內存帶寬高達 1 TB/s，以及 GPU 加速的 KZG 承諾，這使得在 m31ext3 橢圓曲線上實現了每秒 9000 個 zk 證明。

爲什麼與 CUDA 13.0 兼容很重要？

該更新允許在更現代的基於GPU的設施上實現無故障功能，特別是在Fiat-Shamir啓發式方面。這一優化使得zkML系統能夠有效地將交互式密碼協議轉變爲非交互式，從而增強安全性和性能。CUDA 13.0的兼容性使Polyhedra具備未來證明Expander的能力，並吸引更多願意採用該技術作爲安全、快速和可驗證計算系統的工業客戶。

一TB/s帶寬解鎖

Polyhedra 還解決了 zkML 訪問內存的最大瓶頸之一。這個優化展示了橢圓曲線密碼學 (ECC) 和 GPU 加速在證明時間上可以達到的效果。SNARKs 和其他零知識證明系統基於 KZG 多項式承諾，但通常會遇到計算瓶頸。

zkML的支柱

所有這些升級結合在一起，爲 zkML 提供了一個不僅更快而且在現實世界中更強大的基礎。Polyhedra 與伯克利 RDI 宣布的合作夥伴關係證明了生產就緒的 zkML 應用在學術界和工業界的吸引力。隨着 GPU 加速、多項式承諾和密碼優化的進步，zkML 正在成爲安全驗證 AI 的主流方法。