Lumoz：领先ZK-PoW算法，ZK计算效率提升50%

模块化计算层RaaS平台Lumoz已经实现 阶段性成果 在刚刚结束的第三轮激励测试网中，市场层面，测试网活动获得了超100万用户、30余个生态头部项目方的关注与支持，市场热度、讨论度、社区规模再创新高；技术层面，Lumoz团队也对ZK-POW算法进行了更深层次的优化，也取得了有效的突破，目前可以有效提升ZKP的证明效率约50%。

作为领先的 ZK AI 模块化计算层，Lumoz 能够利用 PoW 挖矿机制有效地为 Rollup、ZK-ML 和 ZKP 验证提供算力，其核心技术团队也一直为此不懈努力。这一技术举措不仅有效帮助其在当今竞争激烈的 Web3 ZK 计算领域脱颖而出，也有可能为即将到来的 Lumoz ZK-POW 主网奠定基础。

以下为Lumoz ZK-PoW算法优化的具体内容：

改进现有验证流程

首先，Lumoz提出的两步提交算法和优化的ZKP生成方案，不仅保证了ZK-PoW机制的去中心化，还显著提升了ZK证明的生成和验证效率，这在Alpha测试网期间已经得到很好的验证。

现在，经过一段时间的努力，Lumoz 团队对原有的两步提交模型进行了优化，使用更加简单的验证流程减少验证时对链上资源的消耗，缩短整体验证流程。在目前的流程中，整体 Proof 验证方案依然保留了原有的提交窗口和激励机制，但使用简化的合约调用替代了原有的两步验证流程。在简化的流程中，工作者将不再需要通过 proof hash 来验证自己的身份和任务信息，而是将包含自身信息和任务信息的 proof id 聚合到生成的 zk proof 中，一次性在合约中完成验证。

这样，算力提供方只需要进行一次合约调用，就能完成原本需要两步验证的过程，将链上开销由50%减少到60%；同时，证明的链上验证步骤也由原来的窗口期之后提前到窗口期开始，达到信任状态所花费的时间减少了约30%。

递归和证明聚合

受到 Plonky 系列算法的启发，Lumoz 对 ZK-PoW 的证明生成方案进行了优化，并尝试引入递归形式来提高整体证明生成的效率。在新方案中，多个证明任务的生成步骤可以并行执行，最终通过递归逐渐聚合为单一证明，从而以更精简的证明和更低的验证开销完成整个系统的 ZK 验证。另一方面，通过递归形式，优化后的方案还能将单一任务划分为更细的粒度，为更合理、更高效的算力分配提供基础。

更合理的算力分配

在 ZK-PoW 的激励机制下，Lumoz 能够稳定维持大量的 ZK 计算节点。因此，设计更加合理的算力分配机制将大大提高网络整体的证明计算效率。Lumoz 团队也对此方向进行了研究和改进：

计算结果重复利用

在之前的版本中，各个证明任务的计算过程相对独立，仅依赖于系统当前的一些状态参数，在这个过程中，大量的计算过程是重复和冗余的。新方案利用递归的方式，将单个证明任务进行更细粒度的划分，使得在相对独立的证明任务之间也能找到相似的模块。对于这些模块，新方案会将部分计算结果缓存起来，在后续过程中直接复用，避免了这些大量的重复计算，大大提高了算力的利用率。

另一方面，在细粒度上，节点能够更好地保存计算过程的中间值，以便在异常场景下能够快速从断点处继续计算。

预计算

由于去中心化的特性，在 ZK-PoW 中算力并不总是与供给完全一致，为了避免浪费多余的算力，计算节点并不总是需要等待证明任务生成后才开始计算。在优化方案中，即使暂时不发布新的证明任务，节点也会根据系统当前的状态判断新任务是否可以执行一些更细粒度的预计算流程，利用闲置资源进行计算。在证明任务发布后，节点会以最小的开销验证预计算结果是否有效，然后再进行正常的计算流程。通过利用这些闲置算力，证明生成速度提升了 25%

总结

Lumoz团队从三个方面对ZK-PoW方案进行了优化，上层验证流程的改进降低了链上验证开销和达到可信状态所需的时间；底层证明和算力利用方式的优化大大减少了证明生成所需的时间。新的优化方案在保留原有去中心化、市场化的ZK算力定价机制的同时，大幅降低矿工费用，进一步提高ZKP的生成效率。

本文来源：Lumoz：领先ZK-PoW算法，ZK计算效率提升50%

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