Кінець 2025 року став важливим переломним моментом для DeepProve, коли система доведення перетворилася з одновузлового провера до розподіленої GPU-прискореної zkML системи, розробленої для реальних завдань з інференції. Повне оновлення з інженерії читайте за посиланням нижче: 🧵

2/ Ми перебудували DeepProve навколо графа розподіленого виконання. Замість монолітного доведення, логіка доказування тепер виражається як паралелізовані підграфи, які можна розділяти між машинами та виконувати одночасно. Це відкриває горизонтальне масштабування для генерації доказів.

3/ Лінійна алгебра тепер має значення за сумою. Усі лінійні шари, включно з щільними та QKV-проєкціями, були уніфіковані за явними формулюваннями ейнсум, що підтримували довільні тензорні ранги. Результат: простіша кодова база, менше індивідуальних шарів і більша гнучкість для майбутніх архітектур моделей.

4/ Ми виправили основне вузьке місце — нелінійні шари, впровадивши єдиний узагальнений шар Lookup, який обробляє softmax, ReLU, GELU, норму шарів та інші з вбудованою реквантуванням. Тобто менше шарів, менше накладних витрат і краща продуктивність.

5/ Точність зберігалася при масштабуванні продуктивності. Порівняно з PyTorch FP32: • GPT-2 показує <1% дельта перплексності • Гемма-3 демонструє ~4% дельта здивування DeepProve зберігає високу чисельну точність навіть при більшій оптимізації.

6/ Inference тепер дружній до кешування і нативний для GPU. Ми додали: • Позиційні кеші для довгих послідовностей • Кеші тензорної конкатенації для повторного використання K/V Тепер усі рівні працюють на GPU, що дозволяє оптимістичне доведення результатів: результати повертаються миттєво, докази йдуть асинхронно.

7/ Пропускна здатність досягла ключового рубежу. Після комплексного аналізу вузьких місць і оптимізації DeepProve тепер підтримує ~1,5 доказів за секунду. Це підтверджує, що zkML може йти в ногу з практичними висновками, а не лише офлайн чи пакетними навантаженнями.

8/ Коротко; DR: Четвертий квартал 2025 року вивів DeepProve на новий рівень архітектури виробничого масштабу. Розподілене підтвердження, виконання GPU, оптимістичні докази та стійка пропускна здатність тепер реальні та масштабовані, забезпечуючи основу, необхідну для перевіреного ШІ. Незабаром буде ще більше.