zkPyTorch：用零知識證明打造可信AI的未來

原文作者：Jiaheng Zhang

隨着人工智能（AI）在醫療、金融、自動駕駛等關鍵領域的深入落地，保障機器學習（ML）推理過程的可靠性、透明性和安全性，正變得前所未有地重要。

然而，傳統的機器學習服務往往像“黑箱”一樣運行，用戶只能看到結果，難以驗證過程。這種不透明性讓模型服務容易暴露在風險之下：

• 模型被盜用、
• 推理結果被惡意篡改、
• 用戶數據面臨隱私泄露風險。

ZKML（零知識機器學習）爲這一挑戰提供了全新的密碼學解法。它依托零知識證明（ZKPs）技術，賦予機器學習模型可加密驗證的能力：證明一項計算已被正確執行，而無需透露其中的敏感信息。

換句話說，ZKPs 允許服務提供者向用戶證明：

“你所獲得的推理結果，確實是我用訓練好的模型跑出來的——但我不會泄露任何模型參數。”

這意味着，用戶可以信任推理結果的真實性，而模型的結構和參數（往往是高價值資產）則始終保持私密。

zkPyTorch

Polyhedra Network 重磅推出 zkPyTorch —— 一款專爲零知識機器學習（ZKML）打造的革命性編譯器，旨在打通主流 AI 框架與 ZK 技術之間的最後一公裏。

zkPyTorch 將 PyTorch 強大的機器學習能力與前沿的零知識證明引擎深度融合，AI 開發者無需更改編程習慣，也無需學習全新的 ZK 語言，即可在熟悉的環境中，構建具備可驗證性的 AI 應用。

這款編譯器能夠自動將高層次的模型操作（如卷積、矩陣乘法、ReLU、softmax 和注意力機制）轉譯爲可被加密驗證的 ZKP 電路，並結合 Polyhedra 自研的 ZKML 優化套件，對主流推理路徑進行智能壓縮與加速，確保電路的正確性與計算效率雙重兼得。

打造可信 AI 生態的關鍵基礎設施

當今的機器學習生態系統，正面臨數據安全、計算可驗證性和模型透明度等多重挑戰。尤其在醫療、金融、自動駕駛等關鍵行業，AI 模型不僅涉及大量敏感個人信息，還承載着高價值的知識產權與核心商業機密。

零知識機器學習（ZKML）應運而生，成爲解決這一困局的重要突破。通過零知識證明（ZKP）技術，ZKML 可在不泄露模型參數或輸入數據的前提下，完成模型推理的完整性驗證——既守住隱私，又保障可信。

但現實中，ZKML 開發往往門檻極高，需要深厚的密碼學背景，遠非傳統 AI 工程師所能輕鬆駕馭。

這正是 zkPyTorch 的使命所在。它爲 PyTorch 與 ZKP 引擎之間搭起了一座橋梁，讓開發者用熟悉的代碼構建具備隱私保護與可驗證性的 AI 系統，無需重新學習復雜的密碼學語言。

通過 zkPyTorch，Polyhedra Network 正在顯著降低 ZKML 的技術壁壘，推動可擴展、可信任的 AI 應用走入主流，重構 AI 安全與隱私的新範式。

zkPyTorch 工作流程

圖 1 ：ZKPyTorch 的整體架構概覽

如圖 1 所示，zkPyTorch 通過精心設計的三大模塊，將標準 PyTorch 模型自動轉換爲兼容 ZKP（零知識證明）的電路。這三大模塊包括：預處理模塊、零知識友好量化模塊，以及電路優化模塊。

這一流程無需開發者掌握任何加密電路或專用語法：開發者只需使用標準 PyTorch 編寫模型，zkPyTorch 即可將其轉化爲可被如 Expander 等零知識證明引擎識別的電路，生成對應的 ZK 證明。這種高度模塊化的設計，大幅降低了 ZKML 的開發門檻，使 AI 開發者無需切換語言或學習密碼學，也能輕鬆構建高效、安全、可驗證的機器學習應用。

模塊一：模型預處理

在第一階段，zkPyTorch 會將 PyTorch 模型轉換爲結構化的計算圖，採用開放神經網路交換格式（ONNX）。ONNX 是業界廣泛採用的中間表示標準，能夠統一表示各類復雜的機器學習操作。通過這一預處理步驟，zkPyTorch 能夠理清模型結構、拆解核心計算流程，爲後續生成零知識證明電路打下堅實基礎。

模塊二：ZKP 友好量化

量化模塊是 ZKML 系統中的關鍵一環。傳統機器學習模型依賴浮點運算，而 ZKP 環境更適合有限域中的整數運算。zkPyTorch 採用專爲有限域優化的整數量化方案，將浮點計算精確映射爲整數計算，同時將不利於 ZKP 的非線性操作（如 ReLU、Softmax）轉換爲高效的查找表形式。

這一策略不僅大幅減少了電路復雜度，還在確保模型精度的前提下，提升了整個系統的可驗證性與運行效率。

模塊三：分層電路優化

zkPyTorch 在電路優化方面採用多層次策略，具體包括：

• 批處理優化
  針對序列化計算特別設計，通過一次性處理多個推理步驟，大幅降低計算復雜度和資源消耗，尤其適用於 Transformer 等大型語言模型的驗證場景。
• 原語操作加速
  結合快速傅裏葉變換（FFT）卷積與查找表技術，有效提升卷積、Softmax 等基礎運算的電路執行速度，從根本上增強整體計算效率。
• 並行電路執行
  充分發揮多核 CPU 和 GPU 的算力優勢，將矩陣乘法等重負載計算拆分爲多個子任務並行執行，顯著提升零知識證明生成的速度與擴展能力。

深度技術探討

有向無環圖（DAG）

zkPyTorch 採用有向無環圖（DAG）來管理機器學習的計算流程。DAG 結構能夠系統化地捕捉復雜的模型依賴關係，如圖 2 所示，圖中每個節點代表一個具體的操作（如矩陣轉置、矩陣乘法、除法和 Softmax），而邊則精確描述了這些操作之間的數據流向。

這種清晰且結構化的表示方式，不僅極大便利了調試過程，也有助於性能的深入優化。DAG 的無環特性避免了循環依賴，確保了計算順序的高效且可控執行，這對於優化零知識證明電路的生成至關重要。

此外，DAG 使 zkPyTorch 能夠高效處理諸如 Transformer 和殘差網路（ResNet）等復雜模型架構，這些模型通常具有多路徑、非線性的復雜數據流，DAG 的設計正好契合其計算需求，保證了模型推理的準確性與高效性。

圖 2 ：機器學習模型以有向無環圖（DAG）形式表示的示例

高級量化技術

在 zkPyTorch 中，高級量化技術是將浮點計算轉化爲適用於零知識證明（ZKP）系統中高效有限域算術的整數運算的關鍵步驟。zkPyTorch 採用靜態整數量化方法，精心設計以兼顧計算效率與模型精度，確保在生成證明時既快速又準確。

這一量化過程包含嚴格的校準，精準確定最佳量化尺度，用以有效表示浮點數，避免溢出和精度大幅損失。針對 ZKP 特有的非線性運算挑戰（例如 Softmax 和層歸一化），zkPyTorch 創新性地將這些復雜函數轉化爲高效的查表操作。

這種策略不僅大幅提升了證明生成的效率，也確保生成的證明結果與高精度量化模型的輸出完全一致，兼顧了性能與可信度，推動了可驗證機器學習的實用化進程。

多級電路優化策略

zkPyTorch 採用了高度精密的多層次電路優化體系，從多個維度出發，確保零知識推理在效率與可擴展性上的極致表現：

批處理優化（Batch Processing Optimization）

通過將多個推理任務打包爲批次處理，顯著降低整體計算復雜度，尤其適用於 Transformer 等語言模型中的序列式操作場景。如圖 3 所示，傳統的大語言模型（LLM）推理過程以逐 Token 生成方式運行，而 zkPyTorch 的創新方法則將全部輸入輸出 Token 聚合爲單一 prompt 過程進行驗證。這種處理方式能夠一次性確認 LLM 的整體推理是否正確，同時確保每個輸出 Token 與標準 LLM 推理一致。

在 LLM 推理中，KV cache（鍵值緩存）機制的正確性是保障推理輸出可信性的關鍵。如果模型的推理邏輯有誤，即便使用緩存，也無法還原出與標準解碼流程一致的結果。zkPyTorch 正是通過精確復現這一流程，確保了零知識證明中的每一個輸出都具備可驗證的確定性與完整性。

圖 3 ：大規模語言模型（LLMs）計算的批量驗證，其中 L 表示輸入序列長度，N 表示輸出序列長度，H 表示模型的隱藏層維度。

核心運算優化（Optimized Primitive Operations）

zkPyTorch 對底層機器學習原語進行了深度優化，極大地提升了電路效率。例如，卷積運算一向是計算密集型任務，zkPyTorch 採用基於快速傅裏葉變換（FFT）的優化手法，將原本在空間域中執行的卷積，轉換爲頻域中的乘法運算，顯著降低計算成本。同時，針對 ReLU、softmax 等非線性函數，系統採用預計算查找表（lookup table）方式，規避了 ZKP 不友好的非線性計算，極大提升了推理電路的運行效率。

並行電路執行（Parallel Circuit Execution）

zkPyTorch 將復雜的 ML 運算自動編譯爲並行電路，充分釋放多核 CPU/GPU 的硬件潛力，實現大規模並行證明生成。比如，在執行張量乘法時，zkPyTorch 會自動將計算任務拆分爲多個獨立子任務，並行分發至多個處理單元並發運行。這種並行化策略，不僅顯著提升了電路執行吞吐量，還讓大型模型的高效驗證成爲現實，爲可擴展的 ZKML 打開了新維度。

全面性能實測：性能與精度的雙重突破

zkPyTorch 通過嚴謹的基準測試，在多個主流機器學習模型中展現出卓越性能與實際可用性：

VGG-16 模型測試

在 CIFAR-10 數據集上，zkPyTorch 僅需 6.3 秒 即可完成單張圖像的 VGG-16 證明生成，且在精度上與傳統浮點計算相比幾乎無差異。這標志着 zkML 在圖像識別等經典任務中已經具備實戰能力。

Llama-3 模型測試

針對規模高達 80 億參數 的 Llama-3 大語言模型，zkPyTorch 實現了每個 token 約 150 秒 的高效證明生成。更令人矚目的是，其輸出結果與原始模型相比，保持了 99.32% 的餘弦相似度，在保證高可信度的同時，仍兼顧模型輸出的語義一致性。

表 1 ：各類 ZKP 方案在卷積神經網路與變換器網路中的性能表現

面向現實世界的廣泛應用場景

可驗證的機器學習即服務（Verifiable MLaaS）

隨着機器學習模型的價值不斷攀升，越來越多的 AI 開發者選擇將自研模型部署到雲端，向外提供 MLaaS（Machine-Learning-as-a-Service）服務。但在現實中，用戶往往難以驗證推理結果是否真實可信；而模型提供方也希望保護模型結構和參數等核心資產，避免被竊取或濫用。

zkPyTorch 正是爲解決這一矛盾而生：它讓雲端 AI 服務具備原生的“零知識驗證能力”，實現推理結果的加密級別可驗證。

如圖 4 所示，開發者可將如 Llama-3 等大模型直接接入 zkPyTorch，構建具備零知識證明能力的可信 MLaaS 系統。通過與底層 ZKP 引擎無縫集成，zkPyTorch 能夠在不暴露模型細節的前提下，自動生成證明，驗證每一次推理是否被正確執行，從而爲模型提供方和使用方建立真正可信的交互信任基礎。

圖 4 ：zkPyTorch 在可驗證機器學習即服務（Verifiable MLaaS）中的應用場景。

模型估值的安全護航

zkPyTorch 提供安全可驗證的 AI 模型評估機制，使得利益相關方在不暴露模型細節的前提下，能夠審慎評估其關鍵性能指標。這種“零泄露”的估值方式爲 AI 模型確立了新的信任標準，在提升商業交易效率的同時，保障了開發者的知識產權安全。它不僅提高了模型價值的可見性，也爲整個 AI 行業帶來了更高的透明度與公正性。

與 EXPchain 區塊鏈的深度集成

zkPyTorch 原生集成 Polyhedra Network 自主研發的 EXPchain 區塊鏈網路，共同構建可信的去中心化 AI 基礎設施。這一集成爲智能合約調用和鏈上驗證提供了高度優化的路徑，使 AI 推理結果可以在區塊鏈上獲得加密驗證並持久存證。

借助 zkPyTorch 與 EXPchain 的協同，開發者能夠構建端到端可驗證的 AI 應用，從模型部署、推理計算到鏈上驗證，真正實現透明、可信且可審計的 AI 計算流程，爲下一代區塊鏈+AI 應用提供底層支撐。

未來路線圖與持續創新

Polyhedra 將持續推進 zkPyTorch 的演進，重點聚焦以下方向：

開源與社區共建

逐步開源 zkPyTorch 核心組件，激發全球開發者參與，推動零知識機器學習領域的協同創新與生態繁榮。

拓展模型與框架兼容性

擴大對主流機器學習模型與框架的支持範圍，進一步提升 zkPyTorch 的適配能力與通用性，使其可靈活嵌入各類 AI 工作流。

開發工具與 SDK 構建

推出全面的開發工具鏈與軟件開發工具包（SDK），簡化集成流程，加速 zkPyTorch 在實際業務場景中的部署與應用落地。

結語

zkPyTorch 是通向可信 AI 未來的重要裏程碑。通過將成熟的 PyTorch 框架與前沿的零知識證明技術深度融合，zkPyTorch 不僅顯著提升了機器學習的安全性與可驗證性，更重塑了 AI 應用的部署方式與信任邊界。

Polyhedra 將持續在“安全 AI”領域深耕創新，推動機器學習在隱私保護、結果可驗證與模型合規方面邁向更高標準，助力構建透明、可信、可擴展的智能系統。

敬請關注我們不斷發布的最新進展，見證 zkPyTorch 如何重塑安全智能時代的未來。

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