2022年,再出发,2.0!
2022年底到现在一直很忙,年终总结一直拖到现在。最近有点时间,回顾并总结一下2022。先闲话几句,2022年的疫情,让人在上海,魔幻地封闭几个月。封闭在家,相对封闭独处的环境对身体以及心理都有影响。在解封之前,我似乎已经适应封闭的生活,接受现实,每天也忙忙碌碌。感叹环境变化对人产生了潜移默化的影响,努力创造自由宽松的学习工作环境。
2022年都做了些啥?
ZPrize
零知识证明计算性能的优化有趣又有挑战。ZPrize推动了零知识证明计算性能前进。MSM是目前零知识证明中计算量相对较大的模块。2022年,Trapdoor Tech赞助了ZPrize的MSM的GPU/FPGA奖项,也参于其他一些有趣的奖项,并获得了不错的成绩。
https://www.zprize.io/blog/announcing-zprize-results
ZPrize各种奖项的成果几乎代表了目前零知识证明计算性能的最高水平。各种奖项的独特的优化思路也让人大开眼界。MSM的GPU/FPGA的优化成果比较有趣。从性价比的角度看,在2^26的规模下MSM的FPGA的性能比GPU差了差不多一个数量级。2022年也写了一篇文章详细分析MSM的GPU/FPGA性能预测:
零知识证明 – FPGA vs. GPU
ZKHack III
ZKHack一直是零知识证明入门推荐的活动。2022年的zkWhiteBoard清晰明了地介绍了SNARK的整体框架,并结合具体的应用场景深入设计或者应用的细节。ZKHack III的题目比以往的活动都简单些。ZKHack的每条题目都是一个独立的测试环境,开发人员除了深入理解零知识证明外,可以快速的上手零知识证明的开发环境。
https://zkhack.dev/zkhackIII/
零知识证明技术总结
零知识证明技术在最近几年发展迅速。前几年系统地学习了Groth16/PLONK/HALO/Marlin等等零知识证明协议。学习这些零知识证明协议的同时,一直想系统性梳理零知识证明的底层原理和结构。去年,陆陆续续地整理一些资料,尝试回答一些问题,比如零知识证明的底层原理是什么?零知识证明协议的迭代路线是什么?从工程应用的角度,零知识证明协议还有哪些可能性?可能还要花一段时间梳理,稍晚些分享理解和认识。
再出发,Trapdoor Tech 2.0
创业三年多,算是活下来了。技术人员早期创业,可能聚焦在某个技术本身,有清晰的技术难点和明确的客户。在进入市场后,往往需要再次明确市场需求,重新调整定位,明确产品价值,而不是技术难点。往往,确定产品价值和市场定位是个挑战。产品价值本身也随着市场的变化会做迭代。如何找到切合市场和团队的产品路径是个开放性问题,也是有挑战的问题。
三年创业不易,是时候和志同道合的小伙伴一起稍做休整,重新出发。下一个阶段是积极探索,共同成长。2.0,会更有趣,会玩,会干活。
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