概要: 新しい最適化計画は、元の分散型かつ市場主導型の ZK 計算価格設定メカニズムを維持しながら、マイナーの費用を大幅に削減し、ZKP 生成の効率をさらに高めます。 モジュラーコンピューティングレイヤーとRaaSプラットフォームLumozは 同社は最近終了した第3回インセンティブテストネットで、このテストネットが100万人以上のユーザーを魅了し、30以上の主要なエコシステムプロジェクトから注目と支持を集めました。このイベントは、市場の関心、議論、コミュニティの成長の点で新記録を樹立しました。技術面では、LumozチームがZK-PoWアルゴリズムを大幅に最適化し、ZKP生成効率を約50％向上させる画期的な成果を達成しました。 重要なマイルストーン 主要な ZK および AI モジュラー コンピューティング レイヤーである Lumoz は、PoW マイニングを使用して、ロールアップ、ZK-ML、および ZKP 検証の計算能力を効果的に提供します。コア技術チームは、これらのイノベーションに精力的に取り組んでいます。この最近の技術的進歩は、競争の激しい Web3 ZK コンピューティング分野で Lumoz が際立つだけでなく、今後の Lumoz ZK-PoW メインネットの準備にも役立ちます。 以下は、Lumoz ZK-PoW アルゴリズムの最適化の具体的な詳細です。 既存の検証プロセスの改善 まず、Lumoz が提案した 2 段階の送信アルゴリズムと最適化された ZKP 生成スキームにより、ZK-PoW メカニズムの分散化を維持しながら、ZK 証明の生成と検証の効率が大幅に向上します。このアプローチは、アルファ テストネットで徹底的に検証されました。 現在、Lumoz チームは多大な努力の末、元の 2 段階の送信モデルをさらに最適化しました。検証プロセスを合理化することで、オンチェーン リソースの消費を削減し、全体的な検証時間を短縮しました。現在のプロセスでは、証明検証スキームは元の送信ウィンドウとインセンティブ メカニズムを保持していますが、2 段階の検証プロセスを 1 回の契約呼び出しに置き換えています。この簡素化されたプロセスでは、ワーカーは証明ハッシュを使用して ID とタスク情報を認証する必要がなくなりました。代わりに、個人情報とタスク情報の両方を含む証明 ID が生成された zk 証明に集約され、1 回の契約呼び出しで検証されます。 このアプローチにより、コンピューティング プロバイダーは、1 回の契約呼び出しだけで元の 2 段階検証プロセスを完了できるため、オンチェーン コストが 50% ～ 60% 削減されます。さらに、オンチェーンの証明検証は送信ウィンドウの開始時に行われるようになり、信頼できる状態に到達するまでの時間が約 30% 短縮されます。  再帰的かつ集約的な証明 Plonky シリーズのアルゴリズムにヒントを得て、Lumoz は再帰を導入して ZK-PoW の証明生成スキームを最適化し、全体的な証明生成効率を向上させました。この新しいアプローチでは、複数の証明タスクの生成ステップを並行して実行でき、再帰によって 1 つの証明に段階的に集約されます。これにより、より合理化された証明による ZK 検証が可能になり、システム全体の検証コストが削減されます。 さらに、再帰的な方法により、より細かいタスク分割が可能になり、計算能力をより効率的かつ合理的に割り当てるための基盤が築かれます。 計算能力のより効率的な割り当て ZK-PoW のインセンティブ メカニズムにより、Lumoz は安定した数の ZK 計算ノードを維持することができました。したがって、計算能力のより合理的な割り当てメカニズムを設計することで、ネットワーク全体の証明計算効率が大幅に向上します。Lumoz チームは、この分野でも研究と改善を行っています。 計算結果の再利用 以前のバージョンでは、各証明タスクの計算プロセスは比較的独立しており、システムの特定の現在の状態パラメータのみに依存していました。その結果、多くの計算プロセスが反復的で冗長でした。新しいアプローチでは、再帰を使用して個々の証明タスクをより細かい粒度に分割し、比較的独立した証明タスク間で類似のモジュールを識別できるようにします。これらのモジュールについては、新しいスキームは一部の計算結果をキャッシュして後続のプロセスで再利用するため、大量の冗長な計算を回避し、計算能力の利用率を大幅に向上させます。 一方、より細かい粒度では、ノードは計算プロセス中に中間値をより適切に保存できるため、例外的なシナリオでブレークポイントから計算を迅速に回復できます。 事前計算 分散化の性質上、ZK-PoW の計算能力は供給と完全に一致するとは限りません。余分な計算能力を無駄にしないために、ノードは計算を開始する前に証明タスクが生成されるまで待つ必要はありません。最適化されたスキームでは、新しい証明タスクがまだリリースされていない場合でも、ノードは現在のシステム状態に基づいていくつかの予備計算を実行するかどうかを決定し、計算にアイドル リソースを利用できます。証明タスクが公開されると、ノードは最小限のオーバーヘッドで事前計算された結果を検証し、通常の計算プロセスを続行できます。このアイドル計算能力を活用することで、証明生成の速度が 25% 向上しました。 まとめ Lumoz チームは、3 つの角度から ZK-PoW ソリューションを最適化しました。上位層の検証プロセスの改善により、オンチェーン検証コストが削減され、信頼できる状態に到達するのに必要な時間も短縮されました。基盤となる証明生成と計算能力の利用方法の最適化により、証明生成に必要な時間が大幅に短縮されました。新しい最適化スキームは、ZK 計算能力の元の分散型および市場主導型の価格設定メカニズムを維持しながら、マイナーのコストを大幅に削減し、ZKP 生成の効率をさらに高めます。

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Lumoz: 最先端の ZK-PoW アルゴリズム、ZK 計算効率が 50% 向上

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