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zkT私募现在什么价格?ZKT矿机多少钱一台?

zkTube团队声明:作为早期的zkTubeLabs团队开发的zkTube协议在网站上显示有关zkTube项目的信息,我们就从未进行过任何形式的私募以及公募营销。至始至终,我们都在…

zkTube团队声明:作为早期的zkTubeLabs团队开发的zkTube协议在网站上显示有关zkTube项目的信息,我们就从未进行过任何形式的私募以及公募营销。至始至终,我们都在致力于技术端的研发,不希望受到任何商业化的影响,我们只有的国际域名官网,并且基金会建议将我们的技术成果捐赠给公众,使之成为第2层伸缩解决方案中最具发展潜力的最杰出的明星项目之一。

但是 zk Tube最核心的防伪机制是POR(拥有资源),其价值在于需要贡献近百分之八十的资源(其中包括计算资源,存储资源,网络资源,带宽资源,)给真正使社会进步的科研机构及各类学术研究院,只使用百分之二十左右的资源进行挖矿,所以其矿机绝不会是目前市面上某些出售令牌币的机构发售的CPU矿机或者硬盘矿机,因为以上矿机无法做到贡献大量资源。 请大家明辨真伪,声称自己有POR机制,却又不断出售令牌币和CPU矿机或硬盘矿机,原本就是逻辑不通的行为。

不管是zkTube还是zksync,都是基于zkrollup方案来设计的,共同的目的是解决layer1上面碰到的吞吐量低和手续费高的问题。

zkrollup技术是由Barry Whitehat 在Github 中提出了「Rollup」的概念,试图以「SNARK」对进行扩容。后来Vitalik将该方案进行了完善和补充之后,发布于Twitter。在这期间,世界各地的团队也对rollup技术进行不同尝试,诞生了Optimistic Rollup、zkrollup等各种rollups技术。

凡是基于zkrollup来搭建的协议,都会面临着这三个核心问题:

1.零知识消耗时长问题

2.零知识压缩处理问题

3.支持通用合约性问题

zkTube技术改进

批量打包与状态根隔离

zkTube采用了独立批量打包的方式,将提交到二层交易的batch和提交状态根的过程进行分离:

与以往方式不同的是,zkTube将batches分离出来,根据时间将他们进行排序,当他们提交到一层的时候再进行及验证和更新跟状态,这样操作者一次可以提交多个batches,多个操作者也可以同时提交不同的batches。这样优势在于

使得多个排序者能够同时发布 batches,以提高扛审查性,而避免了因为一些 batches 被首先打包而导致其他 batches 无效的问题。

如果某个状态根是无效的,我们不需要回滚整个 batch,可以只回滚状态根,并等待他人提供该 batch 的新状态根。这保障了交易发送方的交易不会被回滚。

操作员审计机制

确保网络的时效性、稳定性及安全性,同时提升的zkTube操作员的积极性,zkTube设计了一套复杂的算法机制操作员不作恶的情况下,根据操作员提交的频次,提交的时长、抵押数量等等参数来进行加权来评判,合格的操作员即可以通过zkTube奖励机制中获得ZKT作为回馈。

基于PLONK算法优化

zkTube在Layer2层采用的是零知识PLONK算法,从理论上面来讲,STARKs算法是最安全的,他不依赖配对和指数知识的假设,完全基于哈希值和信息论来计算的,具有抗量子计算机攻击。相应的它增加了字节数,由原来的288 字节(b)上升到几千字节(kb),这对于zkTube搭建通用Layer2协议来说不太适合,其次,STARKs有一个的问题就是它不通用,针对不同的问题或者场景,需要不同的算术化方案,目前对zkTube不太实用,或许将来等2.0上线,应用在Layer2分片技术上是一个不错的选择。

SNARKs是算法里面所使用字节数最少的算法,使用最多的是Groth16,首先Groth16是非通用的,它依赖于一次性不可升级的设置,假如系统有改动或者碰到什么小bug,都是需要新的仪式来部署修复,其次针对不同的问题需要不同的CRS(the Common Reference String),这样就相当于碰到不同的场景需要设计不同的电路,所以该算法使用于特定的场景,像去中心化dex,支付等简单的场景电路设计上。

PLONK算法使用的字节数比SNARKs大,但是比STARKs要小,但是PLONK好处在于支持通用、可升级的参考字符串,而且电路设计中大小只要不超过SRS上限阈值,其中一些场景和功能其实可以共用一个SRS,这点对zkTube帮助非常之大,zkTube利用这一特性,在deposit、 withdraw、transfer、 buy和sell等特定的场景中,将该特性发挥到了,原本其时间较SNARKs缩短了5倍左右,但是zkTube优化之后,时间缩短了15-20倍左右。为了使cpu发挥,我们从减小占用内存和合理分配内存的这两点来优化的,在电路设计中尽可能满足一个通用的SRS,所以在默克尔树中,我们将不同的SRS进行了不同的分组,并且并行,尽可能介绍重复数据计算来减少内存的使用,同时我们使用了一个机制,来调整内存的分配,比如某个电路这段时间太高频,由一个专门的线程去处理预存方案,以此来达到分配内存的效果。

zkTube为了提供一个更好的layer2方案,我们已经从上述几个方面优化并做了改进,但是从长远发展来看,我们还需要持续的不断从优化电路方案,让其达到所消耗时短和费用降低的目的,当然从我们优化的效果来看,这也是我们比zksync先进的地方,为了促进这个行业的发展,我们计划在主网上线之后,将我们源码公布,希望对这个行业有借鉴之处。

 

 

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作者: 杨利伟

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