#dusk $DUSK @Dusk Ich bin immer wieder zu einem Aspekt in Dusk’ jüngster Entwicklung zurückgekommen – und es geht dabei nicht um die Kryptografie selbst.
Es geht um den Aufwand, dieselbe Kryptografie wirkungsvoller zu machen.
Die PLONK-Performance-Arbeiten haben die zugrunde liegende Mathematik, den Transcript oder das Beweisformat nicht ersetzt. Stattdessen hat Dusk sich die verschwendete Arbeit darum herum vorgenommen: deterministische Daten cachen, Inversionen und MSM-Operationen bündeln, unabhängige FFT-Aufgaben parallelisieren und wiederholte Berechnungen vermeiden.
Das Ergebnis hat meine Aufmerksamkeit erregt: Die Beweiszeit sank um 58%, ungefähr 2,4× höhere Beweisdurchsatzrate, die Verifikation wurde 44% schneller und die Kompilierung 25% schneller.
Aber ehrlich gesagt sind die Zahlen fast zweitrangig.
Mich interessiert, was sie über das nächste Problem verraten.
Privatsphäre kann mathematisch stark sein und trotzdem unpraktisch werden, wenn Beweisen, Verifizieren oder Ausführen nicht mitkommen.
Ich sehe eine ähnliche Frage im DuskEVM × DuskDS-Testing.
Dort werden unterschiedliche Ausführungs- und Zustandsmodelle durch gemischte Workloads gedrückt, statt getrennt beurteilt zu werden.
Das fühlt sich näher an der eigentlichen Herausforderung an: nicht ob jedes einzelne Teil funktioniert, sondern ob sie weiterhin zusammenspielen, wenn das System ausgelastet ist.
Deshalb fange ich an zu vermuten, dass Dusk’ härtestes Engineering-Problem nicht mehr darin besteht, Privatsphäre beweisbar funktionieren zu lassen.
Es geht darum, Privatsphäre, Ausführung und Koordination für den Nutzer nahezu unsichtbar zu machen.
Das ist wahrscheinlich der spannendere Test.
#dusk
Es geht um den Aufwand, dieselbe Kryptografie wirkungsvoller zu machen.
Die PLONK-Performance-Arbeiten haben die zugrunde liegende Mathematik, den Transcript oder das Beweisformat nicht ersetzt. Stattdessen hat Dusk sich die verschwendete Arbeit darum herum vorgenommen: deterministische Daten cachen, Inversionen und MSM-Operationen bündeln, unabhängige FFT-Aufgaben parallelisieren und wiederholte Berechnungen vermeiden.
Das Ergebnis hat meine Aufmerksamkeit erregt: Die Beweiszeit sank um 58%, ungefähr 2,4× höhere Beweisdurchsatzrate, die Verifikation wurde 44% schneller und die Kompilierung 25% schneller.
Aber ehrlich gesagt sind die Zahlen fast zweitrangig.
Mich interessiert, was sie über das nächste Problem verraten.
Privatsphäre kann mathematisch stark sein und trotzdem unpraktisch werden, wenn Beweisen, Verifizieren oder Ausführen nicht mitkommen.
Ich sehe eine ähnliche Frage im DuskEVM × DuskDS-Testing.
Dort werden unterschiedliche Ausführungs- und Zustandsmodelle durch gemischte Workloads gedrückt, statt getrennt beurteilt zu werden.
Das fühlt sich näher an der eigentlichen Herausforderung an: nicht ob jedes einzelne Teil funktioniert, sondern ob sie weiterhin zusammenspielen, wenn das System ausgelastet ist.
Deshalb fange ich an zu vermuten, dass Dusk’ härtestes Engineering-Problem nicht mehr darin besteht, Privatsphäre beweisbar funktionieren zu lassen.
Es geht darum, Privatsphäre, Ausführung und Koordination für den Nutzer nahezu unsichtbar zu machen.
Das ist wahrscheinlich der spannendere Test.
#dusk