Akhir tahun 2025 menandai titik balik utama bagi DeepProve, memajukan sistem pembuktian dari pembuktian node tunggal menjadi sistem zkML terdistribusi yang dipercepat GPU yang dirancang untuk beban kerja inferensi dunia nyata. Baca pembaruan teknik lengkap di tautan di bawah ini: 🧵

2/ Kami merancang ulang DeepProve di sekitar grafik eksekusi terdistribusi. Alih-alih pemuji monolitik, logika pembuktian sekarang dinyatakan sebagai subgraf paralelisasi yang dapat dipisahkan di seluruh mesin dan dieksekusi secara bersamaan. Ini membuka penskalaan horizontal untuk pembuatan bukti.

3/ Aljabar linier sekarang adalah einsum-first. Semua lapisan linier, termasuk proyeksi padat dan QKV, disatukan di bawah formulasi einsum eksplisit, mendukung peringkat tensor sewenang-wenang. Hasilnya: basis kode yang lebih sederhana, lebih sedikit lapisan yang dipesan lebih dahulu, dan lebih banyak fleksibilitas untuk arsitektur model masa depan.

4/ Kami memperbaiki kemacetan utama, lapisan non-linier, dengan memperkenalkan satu lapisan Pencarian umum yang menangani softmax, ReLU, GELU, norma lapisan, dan banyak lagi, dengan kuantisasi ulang bawaan. AKA lebih sedikit lapisan, lebih sedikit overhead, dan kinerja yang lebih baik.

5/ Akurasi ditahan saat kinerja ditingkatkan. Dibandingkan dengan PyTorch FP32: • GPT-2 menunjukkan delta kebingungan <1% • Gemma-3 menunjukkan ~4% delta kebingungan DeepProve mempertahankan ketepatan numerik yang tinggi bahkan di bawah pengoptimalan yang lebih berat.

6/ Inferensi sekarang ramah caching dan GPU-native. Kami menambahkan: • Cache posisi untuk urutan panjang • Cache penggabungan tensor untuk penggunaan kembali K/V Semua lapisan sekarang berjalan di GPU, memungkinkan pembuktian optimis: hasil segera kembali, bukti mengikuti secara asinkron.

7/ Throughput mencapai tonggak penting. Setelah analisis dan pengoptimalan kemacetan end-to-end, DeepProve sekarang mempertahankan ~1,5 bukti per detik. Ini memvalidasi bahwa zkML dapat mengimbangi inferensi praktis, bukan hanya beban kerja offline atau batch.

8/ TL; DR: Q4 tahun 2025 memindahkan DeepProve ke tingkat baru arsitektur skala produksi. Pembuktian terdistribusi, eksekusi GPU, bukti optimis, dan throughput berkelanjutan sekarang nyata dan dapat diskalakan, memberikan fondasi yang diperlukan untuk AI yang dapat diverifikasi. Lebih banyak lagi yang akan segera datang.