首页
/ 【亲测免费】 gnark项目推荐

【亲测免费】 gnark项目推荐

2026-01-29 12:16:24作者:廉彬冶Miranda

1. 项目基础介绍和主要编程语言

gnark是一个快速且高效的zk-SNARK库,提供了一个高层次的API来设计电路。该项目是开源的,并且遵循Apache 2.0许可证。gnark主要使用Go语言进行开发,适合那些希望在Go环境中实现零知识证明的开发者。

2. 项目的核心功能

gnark的核心功能包括:

  • 高层次API:提供了一个易于使用的API,使得开发者可以轻松地设计和实现零知识证明电路。
  • 多种zk-SNARK方案支持:支持Groth16和PlonK等多种zk-SNARK方案,并且可以在不同的曲线(如BN254、BLS12-381等)上进行实例化。
  • 性能优化:针对64位架构(如x86 amd64)进行了优化,使用汇编操作来提高性能。
  • 安全性:经过多次安全审计,确保了库的安全性和可靠性。

3. 项目最近更新的功能

gnark最近的更新包括:

  • GPU支持:引入了Ingonyama的Icicle GPU库,支持在低层次zk-SNARK原语(如MSM、NTT和多项式操作)中使用GPU加速。
  • 新的证明方案和曲线支持:增加了对更多证明方案和曲线的支持,如BLS24-315和BW6-633等。
  • 性能改进:进一步优化了库的性能,特别是在大规模计算和复杂电路的处理上。
  • 文档和示例更新:更新了用户文档和示例代码,帮助开发者更快地上手和使用gnark。

通过这些更新,gnark不仅在功能上得到了扩展,还在性能和易用性上有了显著提升,使其成为零知识证明领域的一个强大工具。

登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
暂无描述
Markdown
827
5.48 K
kernelkernel
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
494
515
ops-nnops-nn
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
783
1.57 K
pytorchpytorch
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
800
1.14 K
ops-transformerops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
970
2.28 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
32
16
AscendNPU-IRAscendNPU-IR
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
480
312
jiuwenswarmjiuwenswarm
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.01 K
766
cannbot-skillscannbot-skills
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Markdown
1.26 K
808
cann-learning-hubcann-learning-hub
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
647
284