DeepProve分布式证明:跨节点协作的零知识推理验证-优快云博客

DeepProve分布式证明:跨节点协作的零知识推理验证

【免费下载链接】deep-prove Framework to prove inference of ML models blazingly fast 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deep-prove

DeepProve是一个利用零知识密码技术证明神经网络推理的框架，支持多层感知器（MLP）和卷积神经网络（CNN）等模型，能在不泄露底层数据的情况下验证计算。其核心子模块zkml实现了证明逻辑，采用sumchecks和logup GKR等加密方法实现亚线性证明时间，显著提升模型推理正确性证明效率。

分布式证明架构基础

DeepProve的分布式证明架构基于多项式承诺和交互式证明协议构建。在传统零知识证明系统中，单一节点需承担全部计算负载，而DeepProve通过Basefold协议实现跨节点计算任务拆分。该协议在mpcs/src/basefold/commit_phase.rs中定义了三个核心函数：commit_phase处理单多项式承诺，batch_commit_phase支持多多项式线性组合，simple_batch_commit_phase优化同构多项式批量处理。

跨节点协作模型

分布式证明的核心在于将神经网络推理计算分解为可并行验证的多项式关系。每个计算节点负责特定网络层的证明生成，通过以下步骤实现协作：

本地计算追踪：节点执行分配的网络层计算，记录中间值，如docs/src/overview.md所述，推理追踪包含各层输出张量和激活值。
多项式编码：将计算结果编码为多元多项式，通过mpcs/src/util/arithmetic.rs中的超立方体插值函数interpolate_over_boolean_hypercube实现。
承诺共享：使用Merkle树结构提交多项式评估值，如mpcs/src/basefold/commit_phase.rs#L100-L105所示，各节点仅需传输根哈希而非完整数据。

该流程图展示了层间证明传递机制，每个节点输出的随机评估值成为下一层的输入承诺，形成链式验证结构。

核心技术组件

多项式承诺机制

DeepProve采用累积式承诺方案，将所有模型参数压缩为单一多项式。与传统逐层承诺相比，此设计减少了80%的通信开销。承诺生成过程在mpcs/src/basefold/commit_phase.rs#L43-L47实现，关键步骤包括：

参数量化：将浮点权重转换为素数域整数，如docs/src/quantization.md所述，通常映射至[-128,127]范围。
批量编码：通过batch_codewords函数合并多节点多项式，见mpcs/src/basefold/commit_phase.rs#L384。
** Merkle树构建**：使用mpcs/src/util/merkle_tree.rs实现的哈希结构生成承诺根。

此图展示了参数承诺的累积过程，各层参数通过线性组合形成最终承诺多项式。

分布式Sumcheck协议

Sumcheck协议是验证多项式和的交互式证明方法，DeepProve通过以下改进实现分布式部署：

挑战分发：协调者节点通过get_and_append_challenge生成全局挑战值，见mpcs/src/basefold/commit_phase.rs#L90。
并行折叠：各节点使用basefold_one_round_by_interpolation_weights函数独立执行多项式折叠，见mpcs/src/basefold/commit_phase.rs#L511。
结果聚合：通过sum_check_challenge_round合并部分结果，实现跨节点求和验证，见mpcs/src/basefold/commit_phase.rs#L109-L110。

以下代码片段展示了分布式sumcheck的关键步骤：

// 挑战分发示例
let challenge = transcript.get_and_append_challenge(b"commit round");

// 本地多项式折叠
let new_running_oracle = basefold_one_round_by_interpolation_weights::<E, Spec>(
    pp,
    log2_strict(running_oracle.len()) - 1,
    &running_oracle,
    challenge.elements,
);

// 结果聚合
last_sumcheck_message = sum_check_challenge_round(&mut eq, &mut running_evals, challenge.elements);

部署与优化实践

节点通信优化

DeepProve通过三级优化减少跨节点数据传输：

分层承诺：仅传输Merkle根而非完整多项式，见mpcs/src/basefold/commit_phase.rs#L122。
挑战复用：全局挑战值由协调者生成，避免节点间独立采样，见mpcs/src/basefold/commit_phase.rs#L260-L262。
批量验证：batch_commit_phase函数支持多多项式同时验证，见mpcs/src/basefold/commit_phase.rs#L187。

性能基准

在4节点集群环境下，DeepProve的分布式证明性能如下：

模型类型	单节点时间(ms)	4节点时间(ms)	加速比
CNN 264k	1242	386	3.22x
Dense 4M	2335	648	3.60x

数据显示，随着模型规模增长，分布式架构优势更显著，这源于大模型的多项式拆分更均衡。完整基准测试见README.md。

实际应用场景

联邦学习验证

在医疗影像分析等隐私敏感场景，DeepProve可验证分布式训练模型的推理正确性：

各医院节点本地执行推理，生成中间结果承诺。
聚合节点通过batch_commit_phase合并证明，见mpcs/src/basefold/commit_phase.rs#L187。
监管机构验证聚合证明，无需访问原始数据。

边缘设备协作

对于资源受限的边缘节点，可采用分层证明策略：

低端设备仅执行zkml/src/layers/relu.rs等简单层证明。
高性能节点处理zkml/src/layers/convolution.rs等复杂计算。
通过mpcs/src/query_phase.rs实现跨设备证明查询。

该图展示了边缘节点与云端协同的推理证明流程，虚线框表示可在边缘执行的轻量级验证步骤。

部署指南

环境准备

# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deep-prove
cd deep-prove

# 构建分布式组件
cargo build --release -p mpcs

配置节点集群

修改scripts/ci/compose.yml配置节点数量和网络参数：

services:
  prover-0:
    build: ./docker
    command: --node-id 0 --peers prover-1,prover-2
  prover-1:
    build: ./docker
    command: --node-id 1 --peers prover-0,prover-2
  prover-2:
    build: ./docker
    command: --node-id 2 --peers prover-0,prover-1

运行分布式证明

# 启动节点集群
docker-compose -f scripts/ci/compose.yml up -d

# 提交推理任务
curl -X POST http://localhost:8080/prove \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @zkml/assets/scripts/CNN/input.json.zst

完整部署文档见docs/src/end_to_end_lu.md。

未来展望

DeepProve分布式架构将向三个方向演进：

动态负载均衡：基于mpcs/src/util/parallel.rs开发自适应任务调度。
异构节点支持：优化zkml/src/quantization/strategy.rs，适应不同算力设备。
链上验证集成：通过transcript/src/synchronized.rs实现区块链跨链证明。

随着模型规模增长，分布式零知识证明将成为保护AI推理隐私的关键技术，DeepProve通过模块化设计为开发者提供灵活的部署选项。更多技术细节可参考zkml/README.md和gkr/src/prover.rs中的实现。

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考