Cortex: Оновлення компіляції MIPS та вдосконалення ZkRollup для підвищення ефективності в блокчейн-екосистемі

Cortex представив ключові оновлення щодо компіляції MIPS та вдосконалень ZkRollup

Проект Cortex досяг значних успіхів у своєму недавньому оновленні, зосередившись на впровадженні набору інструкцій MIPS, розробці схем ZkRollup та оптимізації повного вузла Cortex. Ці розробки подальше підвищують продуктивність платформи у сфері машинного навчання та блокчейн-технологій, стимулюючи прогрес у децентралізованій екосистемі. Cortex поділився деталями оновлення через свій офіційний акаунт у X.

• Станом на 1/🚀 Оновлення проекту Cortex #127🚀#OPML
• ✔️ Завершено компіляцію набору інструкцій MIPS для cvm-runtime та реалізовано тестову модель.
• ✔️ Виправлено завантаження динамічних бібліотек MIPS та адаптовано до тензорів/типів даних MLVM.
• ✔️ Модифіковано структуру пам`яті та налаштовано формат читання моделі.

Завершення компіляції набору інструкцій MIPS та налаштувань моделі

Команда успішно скомпілірувала набір інструкцій MIPS для cvm-runtime та реалізувала комплексну тестову модель. Крім того, вони вирішили проблеми із завантаженням динамічних бібліотек, забезпечивши сумісність з тензорами та типами даних для інтеграції MLVM.

Було також досягнуто значного прогресу у модифікації структури пам`яті, що дозволило створити більш ефективний формат читання, який комбінує структуру з вагами та оптимізує обробку даних для певних адрес пам`яті.

Більше того, інференція моделі у cvm-runtime тепер підтримує покрокові функції, що підвищує загальну ефективність обробки. Додавання інструменту налагодження Unicorn ще більше спростило процес налагодження для розробників.

Впровадження і оптимізація схем ZkRollup

Модуль ZkRollup Cortex зазнав ключових покращень, зокрема у виконанні попередньої компіляції та усуненні статичних тверджень. Реалізація вхідних даних схем завершена, а команда використала грандіозні продукти для забезпечення рівності черги. Запити на декоміт коду були розсортовані та дезактивовані, а також був доданий новий декомпресор коду, який розпаковує код безпосередньо в пам’ять, оптимізуючи швидкість виконання.

Команда також досліджувала компіляцію Plonky3, що привело до оптимізації в часі виконання. Дослідження процесів виконання FAST-VM та наївної VM допомогло вдосконалити структурну організацію VM, підвищивши ефективність загальної екосистеми блокчейн Cortex.

У розділі повного вузла Cortex були вирішені незначні проблеми в базі даних стану, кілька виправлень забезпечили кращу функціональність. Команда представила опцію конфігурації, що вимикає перевірку живучості FINDNODE, покращуючи продуктивність вузлів. Також були додані знімки до бази даних стану, а проблеми з ненадійними тестами, що записують до журналу після завершення, були виправлені.