Khám Phá Circle STARKs

Trong những năm gần đây, xu hướng thiết kế giao thức STARKs là chuyển sang sử dụng các trường nhỏ hơn. Các triển khai STARKs sớm nhất sử dụng trường 256 bit, nhưng thiết kế này có hiệu suất thấp. Để cải thiện hiệu suất, STARKs bắt đầu sử dụng các trường nhỏ hơn, như Goldilocks, Mersenne31 và BabyBear.

Việc sử dụng các trường nhỏ mang lại một số thách thức, chẳng hạn như phạm vi lựa chọn ngẫu nhiên bị thu hẹp. Có hai giải pháp: kiểm tra ngẫu nhiên nhiều lần hoặc mở rộng trường. Mở rộng trường tương tự như số phức, nhưng dựa trên miền hữu hạn.

Circle STARKs đã đề xuất một phương pháp tinh vi để tìm một nhóm có kích thước p trên số nguyên tố p, với đặc điểm hai trên một. Nhóm này bao gồm các điểm thỏa mãn các điều kiện nhất định, tuân theo một quy luật cộng.

Circle STARKs hỗ trợ FFT, nhưng đối tượng xử lý không phải là đa thức chính xác, mà là không gian Riemann-Roch. Là một nhà phát triển, bạn gần như có thể bỏ qua điều này, chỉ cần lưu đa thức như một tập hợp giá trị đánh giá.

Trong tính toán thương mại, đa thức biến mất, thứ tự ngược, Circle STARKs có một số khác biệt so với STARKs thông thường, cần áp dụng các kỹ thuật khác nhau.

Circle STARKs rất hiệu quả trên số nguyên tố 31. So với SNARKs trường lớn, nó tận dụng không gian tính toán một cách tối ưu. Mặc dù Binius vượt trội hơn ở một số khía cạnh, nhưng khái niệm Circle STARKs đơn giản hơn.

Đối với các nhà phát triển, Circle STARKs không phức tạp hơn nhiều so với STARKs thông thường. Hiểu Circle FRI và FFTs cũng giúp hiểu các FFTs đặc biệt khác.

Tương lai, việc tối ưu hóa STARKs có thể sẽ tập trung vào:

1. Tối ưu hóa hàm băm và các nguyên thủy mật mã cơ bản
2. Xây dựng đệ quy để tăng cường tính song song
3. Cải tiến máy ảo để nâng cao trải nghiệm phát triển

Tổng thể mà nói, Circle STARKs là một biến thể STARKs thú vị, nâng cao hiệu quả trong khi vẫn giữ được sự đơn giản.