zksync-era项目prover组件v20.2.0版本技术解析
zksync-era是一个基于零知识证明技术的Layer 2扩容解决方案,其核心组件prover负责生成零知识证明,确保链下交易的有效性能够被链上验证。本次发布的prover-v20.2.0版本带来了一些重要的技术改进和优化。
序列化机制重构
本次更新对prover API相关类型的序列化机制进行了重构。在分布式系统中,序列化性能直接影响系统吞吐量,特别是对于需要频繁跨服务通信的prover组件而言。新版本优化了序列化/反序列化过程,减少了不必要的中间转换,提升了整体处理效率。
技术实现上,开发团队重新设计了类型系统的序列化协议,移除了冗余的转换层,使得数据在内存和网络传输间的转换更加高效。这种优化对于高频调用的API接口尤为关键,能够显著降低CPU使用率并减少延迟。
任务调度优化
prover作业调度算法得到了重要改进。新版本引入了更智能的任务排序机制,综合考虑了多种因素:
- 任务优先级:确保高优先级任务能够优先获得计算资源
- 资源需求:根据不同类型证明的计算复杂度进行动态调度
- 节点负载:平衡各prover节点的工作负载
这种改进使得系统在面对突发流量或不同类型证明混合负载时,能够更合理地分配计算资源,提高整体吞吐量并降低平均处理延迟。
安全性与稳定性增强
在安全方面,本次更新包含了多项重要改进:
- 参数处理优化:完善了WG DAL(数据访问层)中的参数处理逻辑,提升了系统健壮性
- 依赖项升级:更新了多个依赖库版本,解决了已知的问题
- 监控指标改进:将Histogram类型的监控指标替换为更合适的Gauge类型,提高了系统监控数据的准确性
特别是对于startup_time、run_time和shutdown_time等关键性能指标,改用Gauge类型后能够更准确地反映系统各阶段的耗时情况,便于运维团队进行性能分析和容量规划。
代码结构优化
开发团队还进行了代码结构的清理工作,移除了Circuit和CircuitWrapper之间的重复实现。这种重构不仅减少了代码维护成本,还提高了代码的可读性和一致性。在复杂的零知识证明系统中,保持代码结构的清晰对于长期维护和功能扩展都至关重要。
总结
zksync-era prover组件的这次更新体现了团队对系统性能、安全性和代码质量的持续关注。通过优化序列化机制、改进任务调度算法、增强安全防护和清理代码结构,prover组件在处理零知识证明生成方面将展现更高的效率和可靠性。这些改进将为整个zksync-era网络提供更稳定、更高效的证明服务,最终为用户带来更好的Layer 2使用体验。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-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++0108AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
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