Neutral utvärdering av olika #zkVM implementeringar ger insikter om deras design och prestanda. ZisK-analysen är klar. @jbaylina @ziskvm 🧐 Förutom den fantastiska emulatorn har ZisK följande funktioner: 🔹 CPU/GPU-parallellitet: #CPU hanterar vittnesgenerering medan #GPU hanterar bevisgenerering som körs samtidigt. 💻✨ 🔹 Nära 100 % GPU-användning: Tack vare oberoende kretsar (huvud, mem, ram, etc.) och uppgiftsfördelning via multi-threading + multi-streaming. 🚀 Topp 3 GPU-kärnor (tidsåtgång): 🔹 computeExpressions: 40 %. ⏱️ 🔹 br_ntt_8_steps: ~20%. ⏱️ 🔹 linear_hash_gpu_coalesced_2: ~15%. ⏱️ Optimeringsmöjligheter: 🔹 För br_ntt_8_steps: · Återanvänd vridningsfaktorer mellan kernels (som för närvarande återskapas varje gång). ♻️ · Lägg till en inbyggd NTT-kernel för att eliminera redundanta bit-reverse-steg under incheckningar. ⚙️ 🔹 För computeExpressions: · GPU-resurserna utnyttjas fullt ut. Framtida vinster kan kräva att man optimerar den provande nyckelns operationer för effektivitet. 🔍 Gissa vilken zkVM vi kommer att analysera härnäst? 🤔 @eth_proofs