A avaliação neutra de diversas implementações de #zkVM revela insights sobre seu design e desempenho. Análise do ZisK concluída. @jbaylina @ziskvm 🧐 Além do incrível emulador, o ZisK possui as seguintes características: 🔹 Paralelismo CPU/GPU: a #CPU lida com a geração de testemunhas enquanto a #GPU gerencia a geração de provas, funcionando em conjunto. 💻✨ 🔹 Utilização de GPU quase 100%: graças a circuitos independentes (principal, mem, ram, etc.) e distribuição de tarefas via multi-threading + multi-streaming. 🚀 Top 3 Kernels de GPU (Consumo de Tempo): 🔹 computeExpressions: 40%. ⏱️ 🔹 br_ntt_8_steps: ~20%. ⏱️ 🔹 linear_hash_gpu_coalesced_2: ~15%. ⏱️ Oportunidades de Otimização: 🔹 Para br_ntt_8_steps: · Reutilizar fatores twiddle entre kernels (atualmente regenerados a cada vez). ♻️ · Adicionar um kernel NTT nativo para bit-reverse para eliminar etapas redundantes de bit-reverse durante os commits. ⚙️ 🔹 Para computeExpressions: · Os recursos da GPU estão totalmente utilizados. Ganhos futuros podem exigir a otimização das operações da chave de prova para eficiência. 🔍 Adivinhe qual zkVM analisaremos a seguir? 🤔 @eth_proofs