[Thread Longo] Relatório da Cysic: O Caminho do ComputeFi com Aceleração de Hardware ZK

Chainfeeds Introdução:

A prova de conhecimento zero (ZK), como uma nova geração de infraestrutura de criptografia e escalabilidade, já demonstrou amplo potencial em aplicações emergentes como escalabilidade de blockchain, computação privada, zkML e verificação cross-chain. No entanto, o processo de geração de provas exige grande capacidade computacional e alta latência, tornando-se o maior gargalo para a adoção industrial.

Fonte:

Jacob Zhao

Opinião:

Jacob Zhao: A GPU tornou-se o principal recurso de poder computacional tanto para IA quanto para ZK. No campo da inteligência artificial (IA), a GPU, apoiada por sua poderosa arquitetura de computação paralela e ecossistema maduro, tornou-se praticamente o hardware dominante e insubstituível. Especialmente em tarefas de aprendizado profundo e treinamento e inferência de redes neurais, a GPU demonstra vantagens incomparáveis. Durante o treinamento, as redes neurais exigem grande quantidade de operações matriciais e alto grau de paralelismo, tarefas nas quais a GPU é especialista. Por meio do modelo de programação CUDA (Compute Unified Device Architecture) e frameworks de aprendizado profundo como PyTorch e TensorFlow, a GPU pode alcançar altíssima eficiência computacional. Isso faz da GPU a escolha ideal para grandes modelos de IA (como GPT, BERT, etc.), tanto no treinamento quanto na inferência durante a implantação. No campo de ZK, a GPU também desempenha um papel importante. A prova de conhecimento zero (Zero-Knowledge Proof, ou ZK) é um algoritmo criptográfico que permite a uma parte provar a veracidade de uma informação sem revelar a própria informação. Nas tarefas computacionais de ZK, a GPU, com seu alto paralelismo e grande throughput, tornou-se atualmente o principal recurso computacional, especialmente em seus estágios iniciais, devido ao seu baixo custo e fácil acesso, tornando-se a escolha ideal. No entanto, as limitações da GPU também são evidentes. Apesar das vantagens em muitos algoritmos de prova ZK, em tarefas específicas como operações modulares de grandes inteiros, MSM (multiplicação de polinômios) e FFT/NTT (transformada rápida de Fourier / transformada de número teórico), a largura de banda de armazenamento e memória da GPU tornam-se gargalos. Essas tarefas exigem alta largura de banda e armazenamento, e a arquitetura da GPU não está totalmente otimizada para esses gargalos. Portanto, embora a GPU domine o campo de ZK atualmente, a longo prazo, soluções de hardware mais especializadas ainda são inevitáveis. O FPGA (Field Programmable Gate Array), como um hardware programável, há muito é considerado uma solução intermediária entre GPU e ASIC. Em comparação com a GPU, o FPGA oferece maior flexibilidade, permitindo que desenvolvedores programem e personalizem o hardware conforme necessário. Essa flexibilidade permite que o FPGA tenha desempenho excelente em muitos cenários de aplicação, especialmente nas fases de desenvolvimento e otimização de algoritmos. A programabilidade de hardware do FPGA o torna ideal para validação e iteração de algoritmos de prova ZK, prototipagem e cenários que exigem baixa latência (como trading de alta frequência e estações base 5G). No campo de ZK, o uso de FPGA tem grande potencial. Como os algoritmos de prova ZK estão em constante evolução, muitas equipes de pesquisa ajustam e otimizam os algoritmos conforme as necessidades, e a flexibilidade do FPGA atende perfeitamente a essa demanda. Os desenvolvedores podem personalizar a arquitetura de hardware para diferentes algoritmos ZK, maximizando o desempenho. Além disso, o FPGA também apresenta vantagens em consumo de energia e latência, especialmente em cenários de computação de borda de baixo consumo com alta demanda de recursos computacionais. A Cysic Network é uma rede descentralizada baseada no conceito de ComputeFi, que visa financiar recursos computacionais (como GPU, ASIC e mineradoras), quebrando as limitações tradicionais desses recursos e permitindo que sejam programáveis, verificáveis e negociáveis. Essa rede, baseada no Cosmos SDK (Software Development Kit) e no mecanismo Proof-of-Compute (PoC), construiu um mercado descentralizado de matching de tarefas e validação múltipla, suportando de forma unificada demandas computacionais como provas ZK, inferência de IA, mineração e computação de alto desempenho (HPC). O objetivo da Cysic é fornecer uma nova infraestrutura para o ecossistema Web3, especialmente no campo de poder computacional, promovendo a liquidez e descentralização desses recursos. Uma das principais vantagens da Cysic Network é sua capacidade única de integração vertical: com ASICs ZK próprios, clusters de GPU e mineradoras portáteis, a Cysic pode fornecer recursos computacionais eficientes. Ao combinar as vantagens de GPU e ASIC, a equipe da Cysic pode oferecer suporte computacional personalizado para diferentes cenários de aplicação, aumentando ainda mais a flexibilidade e escalabilidade da rede. Além disso, a Cysic adota um mecanismo de duplo token, CYS e CGT, sendo o CYS utilizado principalmente para governança da rede e mecanismos de recompensa, enquanto o CGT é usado para negociação de poder computacional e suporte à liquidez.