समाचार

(विज्ञापन)

शीर्ष विज्ञापन मोबाइल विज्ञापन

विटालिक ब्यूटिरिन का नया पसंदीदा: जीकेआर प्रोटोकॉल क्या है?

श्रृंखला

विटालिक ब्यूटेरिन जीकेआर प्रोटोकॉल के बारे में बताते हैं, जो प्रतिबद्धताओं को सरल बनाकर और लागत को 100 गुना तक कम करके शून्य-ज्ञान प्रमाणों को गति देने की एक नई विधि है।

Soumen Datta

अक्टूबर 20

नेटिव ऐड1 मोबाइल विज्ञापन

(विज्ञापन)

Ethereum सह-संस्थापक विटालिक बटरिन है प्रकट क्रिप्टोग्राफिक फ्रेमवर्क में उनकी बढ़ती रुचि को गोल्डरीच-काहन-रोथब्लम (GKR) प्रोटोकॉल. वह इसे आज के सबसे तेज़ वाहनों को शक्ति प्रदान करने वाली प्रौद्योगिकी का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बताते हैं। शून्य-ज्ञान (ZK) सिद्ध करना सिस्टम.

अपने में हाल के लेखब्यूटेरिन बताते हैं कि GKR मध्यवर्ती डेटा परतों को संसाधित करने की आवश्यकता को समाप्त करके प्रूफ़ की लागत में नाटकीय रूप से कमी ला सकता है। इसके बजाय, यह केवल इनपुट और आउटपुट प्रतिबद्धताओंजिससे गणनाओं को कहीं अधिक कुशलता से सिद्ध किया जा सकेगा।

In plain terms, GKR helps ZK-provers—tools that prove computations were done correctly—run faster and cheaper.

मूल बातें: GKR प्रोटोकॉल क्या करता है

जीकेआर प्रोटोकॉल एक है क्रिप्टोग्राफ़िक प्रमाण प्रणाली कम मेहनत में जटिल गणनाओं को सत्यापित करने के लिए डिज़ाइन किया गया। यह उन कार्यों के लिए विशेष रूप से कुशल है जहाँ कई छोटे ऑपरेशन कई परतों में दोहराए जाते हैं—जैसे हैशिंग फ़ंक्शन या न्यूरल नेटवर्क प्रोसेसिंग।

गणना के हर चरण को रिकॉर्ड करने के बजाय, GKR प्रक्रिया को सरल बनाता है। यह केवल शुरुआती और अंतिम बिंदुओं की जाँच करता है, और बीच में होने वाली ज़्यादातर घटनाओं को छोड़ देता है। यह डिज़ाइन इसे दोनों के लिए स्वाभाविक रूप से उपयुक्त बनाता है। ZK-proofs और मशीन लर्निंग अनुमान प्रमाण, जो समान संरचनात्मक पैटर्न साझा करते हैं।

"बैच × मल्टी-लेयर कंप्यूटेशन" की यह अवधारणा GKR की दक्षता का आधार है। यह कई परतों के माध्यम से डेटा के बड़े सेट को प्रोसेस करता है, लेकिन अनावश्यक क्रिप्टोग्राफ़िक प्रतिबद्धताओं से बचता है, और केवल आवश्यक डेटा ही रखता है।

शून्य-ज्ञान प्रमाणों के लिए GKR क्यों महत्वपूर्ण है

Zero-knowledge proofs are central to Ethereum’s long-term scalability plans. They allow one party to prove that a computation is correct without showing all the data involved. But most ZK-systems—like SNARKs or STARKs—consume heavy computing power because they must handle every layer of computation.

जीकेआर प्रोटोकॉल इस अड़चन से निपटता है।

ब्यूटिरिन के अनुसार, जब सिद्ध करने के लिए उपयोग किया जाता है पोसीडॉन2 हैश फ़ंक्शन, जीकेआर सैद्धांतिक साबित करने के ओवरहेड को कम कर सकता है 100x से लगभग 10x तक- पारंपरिक स्टार्क की तुलना में यह एक बड़ा सुधार है।

Put simply, it can make ZK-proofs 10 times faster and cheaper.

लेख जारी है...

जीकेआर की दक्षता के पीछे प्रमुख घटक

1. कम प्रतिबद्धताएँ

पारंपरिक STARK प्रमाणों के लिए गणना के प्रत्येक मध्यवर्ती स्तर पर प्रतिबद्धताओं—क्रिप्टोग्राफ़िक सारांशों—की आवश्यकता होती है। प्रत्येक प्रतिबद्धता में भारी हैशिंग और बहुपदीय संक्रियाएँ शामिल होती हैं।
जीकेआर केवल यह प्रतिबद्धता जताकर इससे बचता है इनपुट और आउटपुट, जिससे प्रति प्रमाण हजारों ऑपरेशन की बचत होती है।

2. समचेक प्रोटोकॉल

जीकेआर के केंद्र में है समचेक, यह सत्यापित करने की एक विधि है कि एक बड़ी गणना को दोबारा किए बिना सही ढंग से किया गया था।

समचेक का प्रत्येक "राउंड" इस बात की पुष्टि करता है कि विशिष्ट गणितीय संबंध सभी डेटा परतों में सही हैं। यह प्रक्रिया हल्के और में चलाने योग्य, meaning it scales well on GPUs or multi-मूल सीपीयू।

3. ग्रुएन की चाल और रैखिक बैचिंग

ब्यूटेरिन ने कुछ अनुकूलनों का भी उल्लेख किया है जैसे ग्रुएन की चाल और रैखिक बैचिंग, जिससे मेमोरी और कंप्यूटिंग लागत में और कमी आती है। ये विधियाँ कई समान गणनाओं को अलग-अलग दोहराने के बजाय, सत्यापन चरणों को साझा करने देती हैं।

4. आंशिक राउंड और पोसिडॉन2 हैशिंग

अपने लेख में, ब्यूटेरिन ने इसका उपयोग किया है पोसीडॉन2 हैश फ़ंक्शन as a practical example. Poseidon2 is often used in ZK systems due to its arithmetic-friendly design. GKR optimizes it with आंशिक दौर- हल्के गणितीय चक्र जो केवल घनीय प्रथम तत्वों को रखते हैं - प्रमाण अखंडता को कम किए बिना समय की बचत करते हैं।

GKR अन्य प्रोटोकॉल के साथ कैसे एकीकृत होता है

जीकेआर ढांचे को अन्य प्रमाण प्रणालियों के साथ जोड़ा जा सकता है जैसे बेसफोल्ड और मुफ़्त (फास्ट रीड-सोलोमन इंटरएक्टिव ऑरेकल प्रूफ्स ऑफ प्रॉक्सिमिटी)। ये एकीकरण जीकेआर-आधारित प्रूफ को मजबूत बनाए रखने की अनुमति देते हैं बहुपद प्रतिबद्धताओं, a requirement for many scalable ZK कार्यान्वयन।

इन सेटअपों में, जीकेआर गणना के लिए "इंजन" के रूप में कार्य करता है, जबकि बेसफोल्ड या एफआरआई जैसी प्रणालियां डेटा एन्कोडिंग और सत्यापन स्थिरता को संभालती हैं।

GKR की तुलना STARKs से करें

STARKs (Scalable Transparent ARguments of Knowledge) have long been the default for transparent ZK proofs. They’re secure and trustless but computationally expensive.

ब्यूटेरिन का अनुमान है कि जीकेआर सैद्धांतिक लागत को कम करता है 100x तक पारंपरिक STARK-आधारित प्रणालियों की तुलना में। वास्तविक दुनिया में कार्यान्वयन और भी बेहतर परिणाम दिखाते हैं—कभी-कभी 10x ओवरहेड के अंतर्गत.

हालाँकि, उन्होंने ध्यान दिलाया कि ये आँकड़े हार्डवेयर अनुकूलन पर निर्भर करते हैं। व्यवहार में, समचेक के दौरान मेमोरी शफलिंग से काम धीमा हो सकता है, लेकिन चूँकि GKR की संरचना अत्यधिक समानांतर है, इसलिए प्रदर्शन अभी भी मानक हैशिंग विधियों से बेहतर है।

स्वयं शून्य-ज्ञान नहीं

एक महत्वपूर्ण अंतर: जीकेआर अपने आप में शून्य-ज्ञान प्रोटोकॉल नहीं है। यह प्रावधान संक्षिप्तता-अर्थात यह प्रमाणों को छोटा और तेज बनाता है - लेकिन यह जानकारी नहीं छिपाता।

गोपनीयता बढ़ाने के लिए, GKR प्रूफ़ को अंदर लपेटा जा सकता है ZK-SNARK or ZK-STARK यह लेयरिंग डेवलपर्स को GKR के प्रदर्शन लाभों को सच्चे शून्य-ज्ञान प्रमाणों के गोपनीयता लाभों के साथ संयोजित करने की अनुमति देती है।

जीकेआर के व्यावहारिक अनुप्रयोग

विटालिक बताते हैं कि कैसे GKR का डिज़ाइन व्यापक रूप से भारी-भरकम कंप्यूटिंग कार्यों के लिए उपयुक्त है। उदाहरणों में शामिल हैं:

  • हैश सत्यापन: यह साबित करना कि लाखों हैश की गणना सही ढंग से की गई थी।
  • ब्लॉकचेन सत्यापन: तेजी से सक्षम करना ZK-EVM proving for Ethereum परत 1।
  • मशीन लर्निंग प्रमाण: न्यूनतम गणना के साथ बड़े भाषा मॉडल अनुमान चरणों का सत्यापन करना।

Because GKR fits both cryptographic and AI-style computations, it could play a vital role in ZK-ML (zero-knowledge machine learning) सिस्टम.

फिएट-शमीर चुनौती: सावधानी आवश्यक

ब्यूटेरिन एक चेतावनी भी देते हैं। हालाँकि GKR गणनाओं को तेज़ करता है, लेकिन इसकी दक्षता एक समझौते के साथ आती है—पूर्वानुमान जोखिम कुछ सर्किटों में जो इसका उपयोग करते हैं फिएट-शमीर अनुमानी.

यह विधि हैश फ़ंक्शन का उपयोग करके इंटरैक्टिव प्रूफ़ को गैर-इंटरैक्टिव प्रूफ़ में परिवर्तित करती है, लेकिन अगर इसे लापरवाही से लागू किया जाए, तो यह पूर्वानुमानित यादृच्छिकता को जन्म दे सकती है, जिससे सुरक्षा कमज़ोर हो सकती है। ब्यूटेरिन ऐसी कमज़ोरियों को रोकने के लिए सावधानीपूर्वक सर्किट डिज़ाइन की सलाह देते हैं।

निष्कर्ष

The GKR protocol represents a shift in how cryptographic proofs are structured. Instead of overcommitting to every intermediate step, it streamlines the process to केवल the essential elements.

के लिए Ethereum and other blockchain systems chasing faster, cheaper verification, GKR offers a practical pathway. It is not a marketing promise but a set of mathematical techniques already powering the next wave of high speed provers across both ZK और AI क्षेत्रों.

संसाधन

  1. एक जीकेआर ट्यूटोरियल - विटालिक ब्यूटिरिन का लेख: https://vitalik.eth.limo/general/2025/10/19/gkr.html

  2. विटालिक ब्यूटिरिन एक्स प्लेटफॉर्म: https://x.com/VitalikButerin

  3. शून्य ज्ञान प्रमाण के बारे में: https://www.chainalysis.com/blog/introduction-to-zero-knowledge-proofs-zkps/

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

जीकेआर प्रोटोकॉल क्या है?

जीकेआर (गोल्डरीच-काहन-रोथब्लम) प्रोटोकॉल एक क्रिप्टोग्राफ़िक विधि है जो केवल इनपुट और आउटपुट पर ध्यान केंद्रित करके गणनाओं का कुशलतापूर्वक सत्यापन करती है। इसका व्यापक रूप से शून्य-ज्ञान-प्रूफ़ प्रणालियों की गति बढ़ाने के लिए उपयोग किया जाता है।

क्या जीकेआर एक शून्य-ज्ञान प्रमाण प्रणाली है?

सीधे तौर पर नहीं। GKR संक्षिप्तता सुनिश्चित करता है, गोपनीयता नहीं। इसे शून्य-ज्ञान बनाने के लिए, डेवलपर्स इसे ZK-SNARK या ZK-STARK में लपेट देते हैं।

पारंपरिक तरीकों की तुलना में जीकेआर कितना तेज़ है?

सैद्धांतिक रूप से, GKR पारंपरिक STARK की तुलना में परीक्षण लागत को 100 गुना तक कम कर सकता है। वास्तविक परीक्षणों में, प्रदर्शन में सुधार आमतौर पर 10 गुना से कम होता है।

अस्वीकरण

अस्वीकरण: इस लेख में व्यक्त विचार आवश्यक रूप से BSCN के विचारों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं। इस लेख में दी गई जानकारी केवल शैक्षिक और मनोरंजन के उद्देश्यों के लिए है और इसे निवेश सलाह या किसी भी प्रकार की सलाह के रूप में नहीं लिया जाना चाहिए। BSCN इस लेख में दी गई जानकारी के आधार पर लिए गए किसी भी निवेश निर्णय के लिए ज़िम्मेदार नहीं है। यदि आपको लगता है कि लेख में संशोधन किया जाना चाहिए, तो कृपया BSCN टीम को ईमेल द्वारा संपर्क करें। [ईमेल संरक्षित].

Author

सौमेन दत्ता की प्रोफ़ाइल फ़ोटोSoumen Datta

सौमेन 2020 से क्रिप्टो शोधकर्ता हैं और उन्होंने भौतिकी में स्नातकोत्तर की उपाधि प्राप्त की है। उनके लेखन और शोध को क्रिप्टोस्लेट और डेलीकॉइन जैसे प्रकाशनों के साथ-साथ बीएससीएन द्वारा भी प्रकाशित किया गया है। उनके मुख्य क्षेत्रों में बिटकॉइन, डेफी और एथेरियम, सोलाना, एक्सआरपी और चेनलिंक जैसे उच्च-क्षमता वाले ऑल्टकॉइन शामिल हैं। वह नए और अनुभवी क्रिप्टो पाठकों, दोनों के लिए अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए विश्लेषणात्मक गहराई और पत्रकारिता की स्पष्टता का संयोजन करते हैं।

(विज्ञापन)

नेटिव ऐड2 मोबाइल विज्ञापन

नवीनतम समाचार

(विज्ञापन)

साइड विज्ञापन

नवीनतम क्रिप्टो लेख

नवीनतम क्रिप्टो समाचारों और घटनाओं से अपडेट रहें

हमारे समाचार पत्र शामिल हों

सर्वोत्तम ट्यूटोरियल और नवीनतम वेब3 समाचारों के लिए साइन अप करें।

यहां सदस्यता लें!
बीएससीएन

BSCN

बीएससीएन आरएसएस फ़ीड

क्रिप्टो और ब्लॉकचेन से जुड़ी हर चीज़ के लिए BSCN आपका पसंदीदा ठिकाना है। बिटकॉइन, एथेरियम, ऑल्टकॉइन, मेमेकॉइन और इनसे जुड़ी हर चीज़ को कवर करते हुए, नवीनतम क्रिप्टोकरेंसी समाचार, बाज़ार विश्लेषण और शोध खोजें।

(विज्ञापन)