RAM:Sin7y团队解读：深入理解 TinyRAM

TinyRAM是由大名鼎鼎的BCTGTV五人组(EliBen-Sasson,AlessandroChiesa,DanielGenkin,EranTromer,MadarsVirza)和SCIPR实验室提出的一种随机访问器架构，旨在成为表达非确定性计算证明性的便捷工具。具体来说，TinyRAM是一种精简指令集计算机(RISC)，具有字节级可寻址的随机存取存储器。它在“拥有足够表达能力”和“足够简约”这两个对立面之间取得平衡：

?当从高级编程语言编译时，有足够的表达能力来支持简短高效的汇编代码，以及

?小指令集，指令通过运算电路简单验证，利用SCIPR的算法和密码机制实现高效验证。

架构

TinyRAM由两个整数参数化：字长W，需要是2的幂且可以被8整除(这点和现代计算机一样，如32，64)，以及寄存器的数量K。一般用TinyRAM(W,K)来表示，机器的状态包括以下内容：

1.程序计数器pc(programcounter)，由W个bit组成。

2.K个通用寄存器，以r0,r1,...,r(K-1)表示，每个寄存器都是W个bit。

3.条件标志flag，由一个bit组成。

4.内存，2^W个字节的线性数组，使用小端约定排列字节。

5.2个磁带(tape)，每个包含一串Wbit的字。每个磁带都是单向只读的。其中，一个磁带是用于公开输入x，另一个用于私有输入w。其实就是TinyRAM的输入载体。

数字化管理平台Endowus筹集3500万美元以在香港扩张:金色财经报道，EDBI支持的新加坡财富管理初创公司Endowus筹集了3500万美元的资金。其他投资者包括Citi Ventures、MUFG Innovation Partners，UBS Next、Prosus Ventures、Lightspeed Venture Partners和Singtel Innov8等投资者。新资金使这家成立六年的初创公司的总资金达到9500万美元。

Endowus计划在香港扩张，该公司于4月份开始在香港开展业务。去年11月，新加坡区块链证券交易所ADDX筹集2000万美元来扩大其机构财富管理平台。[2023/8/9 16:16:07]

TinyRAM机的输入是2个磁带以及内存，输出是answer指令，该指令有一个参数A，代表返回值，A=0表示接受。也可以使用该指令终止执行程序。

TinyRAM根据执行指令的位置不同有两种变体：一种变体遵循哈佛架构，另一种遵循冯诺依曼架构。前一种架构的数据和程序存放在不同的地址空间中，且程序是只读的；后一种架构数据和程序存放在同一个可读写的地址空间中。具体用图表的方式来表示这两者的区别：

HashKey PRO将为预注册的用户赠送6.1个HSK积分:6月2日消息，HashKey Group官网信息显示，其旗下合规交易平台HashKey PRO将为每个预注册的用户赠送6.1个HSK积分。用户必须使用其真实信息进行注册。用于注册该程序的电子邮件地址应与用户未来HashKeyPRO的注册电子邮件地址相匹配，以便获得奖励。用户可以通过完成hello HashKey页面上显示的任务来参与活动，包括VA知识练习和风险评估测试等。营销活动条款及细则显示，该活动时间为2023年6月1日至6月14日。HashKey PRO目前只接受香港证券及期货条例所定义的专业投资者。[2023/6/2 11:55:16]

以下两个架构的图示：

在开始更详细的TinyRAM设计细节之前，我们以官方白皮书的例子说明，TinyRAM是如何做到既简洁又全面，能够满足非确定性的计算问题的。

意义

Alice拥有x，Bob拥有w。Alice想知道算法A(x,w)的计算结果的正确性，但是不想自己计算。这样的场景，在零知识证明系统中非常常见，有证明者和验证者，验证者想知道证明者提供的证据的正确性，但不必自己重新计算一次。TinyRAM架构就满足这样的场景，两个磁带可以传入私有输入w和公开输入x，证明计算和验证程序在其中执行。SCIPR实验室实现的libsnark库中，已实现了TinyRAM。具体参见：https://github.com/scipr-lab/libsnark.

沙塔基金遇到升级故障，导致约510万美元的损失:金色财经报道，PeckShield监测数据显示，似乎沙塔基金的EFVault在4天前遭到升级故障，导致损失约510万美元。Shata Capital是一家投资于Crypto Native的VC。[2023/2/28 12:34:03]

以CircuitGenerator为例，C程序经过编译器之后，编译成TinyRAM的程序，再经过CircuitGenerator之后，生成电路，最后得到zkSNARK电路。

指令

TinyRAM支持29个指令，每条指令都通过1个操作码和最多3个操作数指定。操作数可以是寄存器名称或者立即数。除非另有说明，否则每条指令都不会修改flag，且将pc增加i，对于哈佛架构来说，i=1，对于冯诺依曼架构来说，i=2W/8。通常，第一个操作数是指令执行计算的目标寄存器，其他操作指定指令的参数。最后，所有指令都需要机器的一个周期来执行。

数据：比特币市值占比为37.6%:金色财经报道，据CoinGecko数据显示，当前加密货币市值为9673.2亿美元，24小时交易量为920.52亿美元，当前比特币市值占比为37.6%，以太坊市值占比为16.5%。[2022/9/28 5:55:38]

指令包含几种类型，指令名称和intelx86汇编指令类似，可顾名思义。

●?位操作指令：

?and

?or

?xor

?not

●?整数操作指令：

?add

?sub

?mull

?umulh

?smulh

?udiv

?umod

●?shift操作指令：

?shl

?shr

●?比较操作指令

?cmpe

?cmpa

?cmpae

?cmpg

?cmpge

●?move操作指令

?mov

?cmov

●?jump操作指令

?jmp

?cjmp

?cnjmp

●?内存操作指令

Ripple将其服务器升级到1.9.1版本:金色财经报道，Ripple发布2022年第二季度XRP市场报告，报告称，Ripple将其服务器升级到1.9.1版本，即XRP Ledger (XRPL)协议的参考实现，并配置其四个验证者投票支持在 XRPL 主网上激活 XLS-20 修正案。?

根据公司之前对性能和可扩展性的评论，Ripple 进行了广泛的测试，以确保在面对 NFT 的本地账本支持所预期的额外交易量时，提议的 NFT 代码是稳定的、可扩展的和高性能的。因此，Ripple 认为 XRPL 可以大规模支持额外的交易负载。

Ripple 提议XLS-20为 XRPL 引入原生 NFT 支持，并为开发人员提供 NFT 铸造、交易和燃烧功能的访问权限。XLS-20 还将带来高级功能，如自动版税、资产共同所有权等无需智能合约。虽然 Ripple 支持 XLS-20，但启用 XLS-20 的结果取决于集体 XRPL 验证者。[2022/8/1 2:50:13]

?store.b

?load.b

?store.w

?load.w

●?输入操作指令：

?read

●?输出操作指令:

?answer

汇编语言

TinyRAM的程序是由TinyRAM汇编语言编写的，这个语言受Intelx86汇编语言语法启发。程序是包含多行TinyRAM汇编代码的文本文件。程序按照哈佛架构还是冯诺依曼架构的不同，第一行包含的字符串也不同：

??哈佛架构

“;TinyRAMV=2.000M=hvW=WK=K”

??冯诺依曼架构

“;TinyRAMV=2.000M=vnW=WK=K”

其中，W是十进制表示的字长，K是十进制表示的寄存器数量。程序文件中，其他每一行依次包含的内容需要满足：

1.可选的空格。

2.可选的label，用于定义为引用其后的第一条指令。

3.可选的指令，由指令助记符，以及后面的操作数。

4.可选的空格。

5.可选的以分号;开始的注释，到该行尾结束。

一个程序中，最多可以有2^W个指令。一个label只能定义一次，有点像高级语言中的变量。

示例代码(https://github.com/scipr-lab/libsnark/blob/master/tinyram_examples/answer0/answer0.s)

为了满足计算的需要，提高电路可满足性的效率，TinyRAM增加了前导语。如果一个TinyRAM的程序以前导语的方式启动，则说明该程序是个合适的程序。

上述的前导语：

??对于哈佛架构来说，I(i)=1*i，并且inc=1

??对于冯诺依曼架构来说，I(i)=2W/8*i，并且inc=W/8

前面的示例代码，也遵循这样的前导语写法。

两种架构的性能对比

TinyRAM的两种架构，其设计区别在前面的“架构”部分介绍了，此处对比两种架构的性能。

第一个图表展示两种架构产生的门数量。

l是指令数量，n是输入大小，T是执行步数。

可以看出，前者的门数量和指令数量呈线性增加。后者改善很大，指令越多，改善的越大。

第二个图表展示两种架构在不同字长的曲线下，生成Keygenerator/prover/verifier的时间及proof大小。

可以看出，在80bit时，冯诺依曼架构相较于哈佛架构有较大提升，在128bit时，也有少许提升。

由上述表格数据可以看出，冯诺依曼架构的效率更高，这也是为什么冯依诺曼架构TinyRAM是后来在哈佛架构TinyRAM的基础上提出的。

总结

我们讲了TinyRAM的架构，设计，汇编指令等，介绍了它的优势：可以用来便捷的进行非确定性计算。尤其在零知识证明系统中，有更多的发挥空间。最后介绍了两种TinyRAM架构的性能对比，在生成的门数量和时间以及proof大小上，冯诺依曼架构都更胜一筹。

引用

http://www.scipr-lab.org/doc/TinyRAM-spec-2.000.pdf

https://www.cs.tau.ac.il/~tromer/slides/csnark-usenix13rump.pdf

http://eprint.iacr.org/2014/59

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来源：金色财经

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