作者：Nickqiao & 霧月，極客web3

今年4月，Vitalik造訪香港區塊鏈峰會，發表了題為《Reaching the Limits of Protocol Design》的演講，其中再次提到ZK-SNARKs在以太坊Danksharding路線圖中彰顯出的潛力，並展望了ASIC晶片對ZK加速的巨大幫助。

先前Scroll聯創張燁也曾指出，ZK在傳統領域的應用空間可能比Web3內的還大，可信賴運算、資料庫、可驗證性硬體、內容防偽及zkML等領域都有對ZK的龐大需求，如果ZK證明即時生成可以落地，Web3和傳統產業都有望迎來範式級的變革，但從效率和經濟成本角度來看，目前要讓ZK投入大規模採用還尚且遙遠。

其實，早在2022年，頂級創投機構a16z和Paradigm就公開發表報告，明確表達了對ZK硬體加速的重視，Paradigm甚至斷言：未來ZK礦工的收入可能比肩比特幣或以太坊礦工，基於GPU和FPGA、ASIC的硬體加速方案將具備龐大的市場空間。此後，隨著Scroll和Starknet等主流ZK Rollup的火熱，硬體加速一度成為市場追捧的熱點概念，這種熱度隨著Cysic等項目的臨近上線而變得愈發濃重。

我們有理由認為，基於ZK的巨大需求空間，ZK礦池及實時ZKP生成的SaaS模式可以開闢出嶄新的產業鏈，在這片頗具潛力的新大陸中，有實力支撐且具備先發優勢的ZK硬件廠商完全可能成為下一代的比特大陸，雄踞硬體加速的沃土。

而在硬體加速領域中，Cysic可能是最受關注的勁旅之一，該團隊曾獲得知名ZKP技術競賽平台ZPrize的重要獎項，並在2023年開始作為ZPrize的導師；其路線圖中囊括的ToB端ZK礦池與ToC ZK-Depin硬體更是吸引了Polychain、ABCDE、OKX Ventures和Hashkey等頂級VC的垂青，完成了總計近2,000萬美元的大融資。

隨著7月底Cysic測試網即將上線，以及其ZK礦池的開放在即，各大社區中關於Cysic的討論漸趨熱烈，本文旨在讓更多人了解Cysic的產品原理與業務模式，並對ZK硬體加速原理進行簡單科普。在下文中，我們將對Cysic的相關知識進行簡要概括，幫助更多人降低理解門檻。

從工作流程理解ZK證明系統

ZK證明系統其實是很複雜的，但如果要對其大體構造有個簡單理解，可以從職能和工作流程角度進行分解。對於一個把普通計算ZK化的系統而言，其核心流程概括如下：

首先我們要透過前端與ZK系統交互，向其提交待證明的內容，前端會將這些內容進行格式轉換，以便於被ZK證明系統處理。之後，系統會透過特定的證明系統或框架（如Halo2、Plonk等）產生ZK Proof。這個過程可以細分為以下幾個步驟：

1. 問題設定：首先我們要確定待證明的內容是什麼。例如，證明者Prover聲明自己掌握/知道某樣數據，“我知道方程式F(x)=w的一個解N”，但他又不想讓人看到N的數值。

2.算術化與CSP：證明者提交待證明的內容後，系統會建立專門的數學模型/程序，等價的表達出待證明內容，然後進行格式轉換，以便於被證明系統處理。具體而言，前述聲明「我知道方程式F(x)=w的一個解N」將從原始的數學等式，轉化為邏輯閘電路和多項式的形態。

3. 之後，系統將選擇適當的證明系統如Halo、Plonk等，將前面幾步產生的內容編譯為可用的ZKP程式。證明者使用此ZKP程式產生證明，交由驗證者做驗證。

像zkEVM等頻繁在以太坊二層當中被採用的ZK系統，本質是先將智能合約編譯為EVM的底層操作碼，然後對每個操作碼進行格式轉換，轉化為邏輯閘電路/多項式約束的形式，再交由後端的ZK證明系統做進一步處理。

值得一提的是，目前在區塊鏈中被廣泛使用的ZKP技術方案主要是zk-SNARK（零知識簡潔非互動式知識論證），而ZK Rollup大多利用了SNARK的簡潔性而非零知識性。簡潔性意味著ZKP佔用的空間很小，可以把大量的內容壓縮到幾百個位元組，驗證成本非常低。

這樣一來，Prover和Verifier之間的工作量是不對稱的，Prover生成ZKP的成本很高，Verifier的驗證成本卻很低，只要利用好這種不對稱性，在“單一Prover，多個Verifier 「的場景下採用ZK，可以將整體的成本集中在Prover側，極大程度降低Verifier的成本，這種模式對去中心化驗證極其有利，以太坊二層的思路便是如此。

但這種將驗證成本轉嫁到ZK生成端的模式並不是銀彈，對於ZK Rollup專案方而言，生成ZKP付出的高昂成本最終必然會再度轉嫁到UX和手續費上，這並不利於ZK Rollup的長期發展。

縱使ZK在去信任和去中心化驗證的場景下有很大的用武之地，但受限於生成時間上的瓶頸，無論是zkEVM還是zkVM或ZK Rollup和ZK橋，目前都不具備大規模採用的經濟基礎。

對此，以Cysic、Ingonyama、Irreducible等為代表的ZK加速計畫應運而生，分別從不同的方向嘗試降低ZKP的生成成本。下文中，我們將從技術角度簡要介紹ZKP生成的主要開銷與加速方式，以及為何Cysic在ZK加速賽道具備巨大的潛力。

運算開銷：MSM和NTT

很多人都知道，ZKP的Prover產生證明的時間開銷非常的大。在ZK-SNARK協議中經常會出現這樣一種情況：Verifier只需要一秒鐘就可以驗證證明，但是證明的生成可能需要花費Prover半天甚至一天的時間。為了高效的使用ZKP證明計算，有必要將計算格式從經典程式轉換為ZK友善。

目前有兩種方法可以做到這一點：一種是使用一些證明系統框架編寫電路，例如Halo2；另一種是使用領域特定語言(DSL)，如Cairo或Circom，將計算轉換為中間表達形式，以便後續提交給證明系統。證明系統會根據所寫的電路或DSL編譯的中間表達形式來產生ZK證明。

程式操作越複雜，產生證明所需的時間就越長。另外，某些操作在本質上對ZK不友好，實現它們需要額外的工作。例如，SHA或Keccak雜湊函數是ZKP不友善的，使用這些函數將導致證明產生時間延長。而即便在經典電腦上執行成本很低的操作，也可能是ZKP不友善的。

而拋開ZK不友善的計算任務不說，雖然ZK證明生成過程可能因選用的證明系統而異，但其瓶頸本質上都是相似的。在ZK證明的生成中，有兩種​​計算任務最消耗計算資源：MSM(Multi-Scalar Multiplication)和NTT(Number Theoretic Transform)。這兩種計算任務可以佔據證明產生時間的80-95%，取決於ZKP 的承諾方案和具體實現。

MSM主要處理橢圓曲線上的多標量乘法，而NTT則是在有限域上的FFT（快速傅立葉變換），用於加速處理多項式乘法。使用不同的方案組合將帶來不同的FFT/MSM負載比例。

以Stark為範例，其PCS (Polynomial Commitment Scheme，多項式承諾方案)使用的是FRI，一種基於哈希的承諾，而不是像KZG或IPA所使用的橢圓曲線，因此完全沒有MSM的計算。表中越靠上意味著需要越多的FFT運算，越靠下則需要越多的MSM運算。

最佳化方案

由於MSM運算涉及可預測的記憶體訪問，雖可以大量並行化，但需要消耗大量的記憶體資源。另外，MSM還存在可擴展性挑戰，即使並行化的前提下，也可能很慢，因此，雖然MSM有可能在硬體上加速，但它們需要龐大的記憶體和平行運算資源。

NTT往往涉及隨機內存訪問，這使得它們對硬體不友好，而且在分佈式基礎設施上難以處理，這是因為NTT隨機訪問的特點，其如果在分佈式環境下運行，不可避免地要訪問其他節點的數據，一旦涉及到網絡交互，性能就會大大下降。

因此，儲存資料的存取和資料移動成為一個主要的瓶頸，限制了NTT運算並行化的能力，加速NTT的大部分工作，都集中在管理運算如何與記憶體互動上。

其實，解決MSM和NTT效率瓶頸最簡單的方法，就是要徹底消除這些操作。一些新提出的演算法，例如Hyperplonk，對Plonk進行了修改，消除了NTT操作。這使得Hyperplonk更易於加速，但引入了新的瓶頸；再如計算成本較高的sumcheck協議。還有STARK演算法， 它不需要MSM，但其FRI協定引入了大量雜湊計算。

ZK硬體加速與Cysic的終極目標

儘管軟體和演算法層面的最佳化非常重要且具有價值，但存在明顯的限制。為了充分優化ZKP的生成效率，必須使用硬體加速，這就像ASIC和GPU最終稱霸BTC和ETH挖礦市場。

那麼問題是：加速ZKP產生的最佳硬體是什麼？目前有多種硬體可以實現ZK加速，如GPU、FPGA或ASIC，當然他們各有優劣.

我們可以比較一下這幾種硬體：

首先我們透過一個簡單的例子來說明它們在開發層面的差異。例如，現在我們要實作一個簡單的平行乘法：

• 在GPU上，利用CUDA SDK提供的API，我們可以像寫原生程式碼一樣開發，從而獲得平行運算的能力；

• 在FPGA上，我們需要重新學習硬體描述語言，使用這種語言來控制硬體層級的連接，以實現平行演算法；

• 在ASIC上，晶片設計階段硬體層面便直接固定好電晶體的連接排布，之後無法再進行修改。

這幾種方案各有優劣，適用在ZK賽道的不同發展階段。而Cysic致力於成為ZK硬體加速的終極解決方案，逐步策略為：

1. 基於GPU開發SDK為ZK應用提供解決方案，並整合全網GPU資源；

2. 利用FPGA的靈活性和各項平衡的特點，快速實現客製化的ZK硬體加速。

3. 自主研發基於ASIC的ZK Depin硬體

4. 而Cysic Network則將以SAAS平台/礦池的身份，整合ZK Depin與GPU的所有算力，為整個ZK產業提供算力與驗證解決方案

以下讓我們透過對多個細分賽道展開解讀，來充分理解ZK加速方案的細分差異與Cysic的發展思維。

ZK礦池與SaaS平台：Cysic Network

其實，無論是Scroll或Polygon zkEVM等知名ZK Rollup，都曾在其路線圖中明確提出了「去中心化Prover」的概念，而這其實就是建構ZK礦池。這種市場化的方式可以讓ZK Rollup專案方減輕包袱，激勵礦工和礦池營運方持續對ZK加速方案進行最佳化。

而在Cysic的路線圖中，已明確提出名為Cysic Network的ZK礦池與SaaS平台計畫。它不但會整合Cysic自有算力，還將透過挖礦激勵的方式吸收第三方算力資源，包括閒散的GPU和一般用戶手上的zk DePIN設備。

其整個驗證工作流程示意圖如下：

1. zk項目方將證明產生任務提交給代理人(Agent)，後者的工作是將證明任務轉送至驗證網路。這些Agent在一開始將由Cysic官方運行，後續將引入資產質押，讓任何人都能成為Agent；

2. Prover接受證明任務，並使用硬體產生ZK證明，證明者需要質押Token來參與證明任務的承包，完成證明任務後將獲得獎勵；

3. 驗證者委員會負責檢查Prover產生證明的有效性並進行投票，當達到一定的票數後，證明將被認為有效。驗證者透過質押Token加入委員會，參與投票並獲得獎勵，這個過程可以結合EigenLayer的AVS概念，復用現有的Restaking設施。

其詳細交互過程如下：

其實上面的流程中有個點，無論是資產質押還是激勵分發，以及計算任務的提交等動作都需要依賴某個專屬平台，這就需要有區塊鏈作為專用設施。

為此Cysic Network搭建了一條專屬公鏈，採用了一種獨特的共識演算法，稱為Proof of Compute (PoC)，其基本原理是基於VRF函數和Prover的歷史表現，例如設備的可用性、提交證明次數、Proof正確率等等，來選擇出塊人負責出塊（註：它這裡的區塊應該是用來記錄各台設備的資訊和分發Token激勵）。

當然，在ZK礦池和SaaS平台之外，Cysic基於不同硬體的ZK加速方案上都進行了大量佈局。接下來讓我們分別了解在GPU、FPGA和ASIC三條路線上的成果。

GPU、FPGA和ASIC

ZK硬體加速的核心在於盡可能將一些關鍵運算並行化。而從硬體的功能特性來看，CPU為了實現最大的靈活和通用，晶片中很大一部分面積都用來提供控制功能和各級緩存，這導致其並行運算能力較弱。

在GPU當中，用作運算的晶片面積比例大大提高，這使其能夠支援大規模的並行處理。現在GPU已經非常普及，例如Nvidia Cuda等函式庫可以幫助開發人員利用GPU的並行性，而無需了解底層硬件，透過CUDA SDK可以封裝CUDA ZK函式庫加速MSM和NTT運算。

而FPGA則由大量小型處理單元組成的陣列，要對FPGA進行編程，需使用專門的硬體描述語言，再編譯為電晶體電路組合。所以FPGA其實是直接用電晶體電路實作特定演算法，而不需要經過指令系統的編譯。這種客製化性和靈活性遠勝於GPU。

目前FPGA價格大約僅是GPU的三分之一，且能源效率可以比GPU高出十倍以上。這種顯著的能源效率優勢部分原因在於GPU需要連接到主機設備，而主機設備通常消耗大量電力。可以說，FPGA可以在不增加能耗的情況下，增加更多的運算模組來應付MSM和NTT的需求。這使得FPGA特別適合計算密集、需要高資料吞吐量和低迴應時間的ZK證明場景。

然而，FPGA最大的問題是鮮少有開發人員具備程式設計經驗，對於ZK專案方而言，組織一個既擁有密碼學專業知識、同時擁有FPGA工程專業知識的團隊極為困難。

而ASIC則相當於完全用硬體來實現某個程序，一旦設計完畢，硬體就無法更改，相應地，ASIC能夠執行的程序自然也無法更改，只能用作特定任務。上述的FPGA在MSM和NTT方面的硬體加速優點，ASIC同樣也具備。而由於是專用電路設計，ASIC在所有方案裡是效能最高、能耗最小的。

對於目前主流的ZK Circuit，Cysic希望證明時間能達到1 – 5 秒的速度，想要達到這個目標，只有ASIC能夠實現。

雖然這些優點聽起來非常吸引人，但ZK技術正在快速發展，而ASIC的設計和生產週期通常需要1-2年，並且成本高達1000-2000萬美元。因此，必須要等到ZK技術夠穩定，才能投入大規模的生產，以避免生產出的晶片很快就過時。

對此，在GPU和FPGA、ASIC這三個領域，Cysic都做了充分佈局；

在GPU加速方案層面，隨著各種新型ZK證明系統的誕生，Cysic基於自研CUDA加速SDK對它們進行了適配，並透過聚攏社區資源的方式，在Cysic的GPU算力網絡中連結了數十萬張頂級算力顯示卡，同時Cysic CUDA SDK比最新的開源框架提速了50%-80%甚至以上。

在FPGA上，Cysic透過自研方案，完成了全球最快的MSM、NTT、Poseidon Merkle tree等模組的實現，涵蓋了ZK計算最主要的部分，而且該方案經過了多個頂級ZK項目的原型驗證。

Cysic自研的SolarMSM可以在0.195秒內完成2^30規模的MSM計算，而SolarNTT能在0.218秒內完成2^30規模的NTT計算，是目前所有公開的FPGA硬體加速結果中性能最高的。

而在ASIC領域，雖然距離ZK ASIC的大規模應用還有一段距離，但Cysic已經提前佈局了這條賽道，並推出了自主研發的ZK DePIN晶片和設備。

為了吸引C端用戶，並滿足不同ZK專案方對效能和成本的要求，Cysic將推出兩款ZK硬體產品：ZK Air和ZK Pro。

ZK Air的大小與行動電源、筆記型電腦電源相近，一般用戶可以直接透過Type-C介面連接到筆電、iPad甚至手機上，為特定ZK專案提供算力支援並獲得獎勵。目前ZK Air算力仍超越消費級顯示卡，可以加速小規模的ZK證明生成任務。

ZK Pro則類似於傳統礦機，算力達到了多塊頂級消費級顯示卡互聯GPU伺服器的效果，能夠大幅加速ZK證明的生成，適用於大型ZK項目，如ZK-Rollup和ZKML(Zero knowledge machine learning )。

透過這兩款設備，Cysic最終將建立一個穩定可靠的ZK-DePIN網路。目前這兩款設備還在研發中，預計2025年上市。

此外，透過Cysic Network，C端用戶能夠以非常低的門檻加入到zk硬體加速市場，加上ZK專案方對算力的大量需求，這可能使市場再次掀起一波如同比特幣挖礦一樣的熱潮，ZK計算領域的市場規模可能將再次迎來爆發式成長。

reference

https://medium.com/amber-group/need-for-speed-zero-knowledge-1e29d4a82fcd

https://figmentcapital.medium.com/accelerating-zero-knowledge-proofs-cfc806de611b