Nel campo dello zkML (apprendimento automatico a conoscenza zero), le prestazioni sono sempre state il maggior ostacolo per portare questa tecnologia rivoluzionaria a un'applicazione su larga scala. Il motivo per cui DeepProve si distingue, raggiungendo una velocità sorprendente quasi 1000 volte superiore rispetto alle soluzioni simili, è dovuto a diverse innovazioni di livello "arma nucleare" nella tecnologia di base.
Arma nucleare uno: parallelizzazione estrema
La generazione di prove ZK tradizionali è spesso un processo a thread singolo e seriale. La filosofia di design di DeepProve è stata concepita fin dall'inizio per essere "parallela". Essa è in grado di suddividere un enorme compito di calcolo di un modello AI in innumerevoli piccole sotto-attività e distribuirle in una rete distribuita composta da centinaia e migliaia di processori (ossia la rete dei dimostratori ZK di Lagrange), calcolando simultaneamente. È come passare da "lavoro di un singolo" a "un esercito di mille uomini che collaborano", con un aumento esponenziale dell'efficienza.
Arma nucleare due: accelerazione hardware profonda
L'ottimizzazione del software ha i suoi limiti, e DeepProve ha rivolto la sua attenzione a hardware di base più profondo. Lagrange collabora strettamente con giganti dei chip come NVIDIA e Intel, utilizzando hardware dedicato come GPU e FPGA per accelerare la parte di calcolo crittografico più centrale e dispendiosa in termini di tempo nelle prove ZK (come impegni polinomiali, NTT, ecc.). Questa ottimizzazione combinata di hardware e software ha portato a un balzo prestazionale di ordini di grandezza.
Arma nucleare tre: primitive crittografiche più efficienti
DeepProve non si è accontentata di utilizzare i sistemi di prova ZK esistenti, ma ha effettuato innovazioni profonde a livello crittografico. Ha adottato schemi di impegno (Commitment Schemes) più avanzati e ha ottimizzato protocolli di prova a conoscenza zero come il GKR. Questi miglioramenti sono paragonabili a sostituire le gomme e la carrozzeria di una macchina da corsa con modelli più leggeri e aerodinamici; anche se non facilmente percepibili dall'esterno, portano a un reale miglioramento delle prestazioni.
Arma nucleare quattro: progettazione di circuiti ottimizzati per modelli AI
DeepProve ha progettato circuiti ZK altamente ottimizzati per i modelli AI comuni (come i modelli di linguaggio di grandi dimensioni LLM e le reti neurali convoluzionali CNN). Essa esprime le operazioni standard nei modelli AI (come la moltiplicazione di matrici, funzioni di attivazione, ecc.) utilizzando il linguaggio di circuito più efficiente, riducendo notevolmente i calcoli ridondanti e rendendo le prove finali più piccole e più veloci.
È proprio questa innovazione a tutto tondo, che va dall'hardware al software, dalla crittografia all'architettura dei modelli AI, a forgiare le prestazioni estreme di Lagrange DeepProve. Non è solo un cambiamento quantitativo, ma anche qualitativo; ha effettivamente avvicinato lo zkML da un concetto accademico lontano alla realtà concreta che possiamo toccare.
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