En los últimos años, la tendencia en el diseño de protocolos STARKs es hacia el uso de campos más pequeños. Las implementaciones más tempranas de STARKs utilizaban campos de 256 bits, pero este diseño era menos eficiente. Para mejorar la eficiencia, STARKs comenzó a utilizar campos más pequeños, como Goldilocks, Mersenne31 y BabyBear.
El uso de campos pequeños presenta algunos desafíos, como la reducción del rango de selección aleatoria. Hay dos soluciones: comprobar aleatoriamente varias veces o ampliar los campos. Ampliar campos es similar a los números complejos, pero se basa en un campo finito.
Circle STARKs propuso un método ingenioso para encontrar un grupo de tamaño p sobre un primo p, con la propiedad de ser de dos a uno. Este grupo está compuesto por puntos que cumplen ciertas condiciones y sigue una regla de adición.
Circle STARKs soporta FFT, pero el objeto procesado no son polinomios estrictos, sino el espacio de Riemann-Roch. Como desarrollador, casi se puede ignorar este punto, solo es necesario almacenar los polinomios como un conjunto de valores de evaluación.
En operaciones comerciales, polinomios desaparecidos, secuencias inversas, etc., Circle STARKs tiene algunas diferencias con los STARKs convencionales, que requieren el uso de diferentes técnicas.
Circle STARKs son muy eficientes sobre primos de 31 bits. A diferencia de los SNARKs de gran campo, aprovechan al máximo el espacio computacional. Aunque Binius es superior en algunos aspectos, el concepto de Circle STARKs es más simple.
Para los desarrolladores, Circle STARKs no son mucho más complejos que los STARKs convencionales. Comprender Circle FRI y FFTs también ayuda a entender otros FFTs especiales.
El futuro de la optimización de STARKs podría centrarse en:
Optimizar funciones hash y otros primitivos criptográficos básicos
Construcción recursiva para mejorar la paralelidad
Mejorar la máquina virtual para mejorar la experiencia de desarrollo
En general, Circle STARKs es una variante interesante de STARKs que mejora la eficiencia mientras mantiene la simplicidad.
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Circle STARKs: análisis de una nueva variante de STARKs que mejora la eficiencia
Explorando Circle STARKs
En los últimos años, la tendencia en el diseño de protocolos STARKs es hacia el uso de campos más pequeños. Las implementaciones más tempranas de STARKs utilizaban campos de 256 bits, pero este diseño era menos eficiente. Para mejorar la eficiencia, STARKs comenzó a utilizar campos más pequeños, como Goldilocks, Mersenne31 y BabyBear.
El uso de campos pequeños presenta algunos desafíos, como la reducción del rango de selección aleatoria. Hay dos soluciones: comprobar aleatoriamente varias veces o ampliar los campos. Ampliar campos es similar a los números complejos, pero se basa en un campo finito.
Circle STARKs propuso un método ingenioso para encontrar un grupo de tamaño p sobre un primo p, con la propiedad de ser de dos a uno. Este grupo está compuesto por puntos que cumplen ciertas condiciones y sigue una regla de adición.
Circle STARKs soporta FFT, pero el objeto procesado no son polinomios estrictos, sino el espacio de Riemann-Roch. Como desarrollador, casi se puede ignorar este punto, solo es necesario almacenar los polinomios como un conjunto de valores de evaluación.
En operaciones comerciales, polinomios desaparecidos, secuencias inversas, etc., Circle STARKs tiene algunas diferencias con los STARKs convencionales, que requieren el uso de diferentes técnicas.
Circle STARKs son muy eficientes sobre primos de 31 bits. A diferencia de los SNARKs de gran campo, aprovechan al máximo el espacio computacional. Aunque Binius es superior en algunos aspectos, el concepto de Circle STARKs es más simple.
Para los desarrolladores, Circle STARKs no son mucho más complejos que los STARKs convencionales. Comprender Circle FRI y FFTs también ayuda a entender otros FFTs especiales.
El futuro de la optimización de STARKs podría centrarse en:
En general, Circle STARKs es una variante interesante de STARKs que mejora la eficiencia mientras mantiene la simplicidad.