zkEVM 分阶段部署计划

kevaundray 发布于 2025-11-07 阅读 6

本文详细规划了zkEVM Attester客户端的逐步部署方案,从Hoodi测试网使用虚拟证明开始,逐步过渡到单GPU、多GPU真实证明,并最终在主网上线。部署分为多个阶段,旨在逐步集成共识层变更、优化证明生成基础设施,并让运维团队尽早参与。文档还考虑了GPU获取、成本控制和长期运营策略。

zkEVM Attester 客户端推出计划

范围与总体目标

本文档阐述了分阶段推出共识层客户端的计划,该客户端能够利用 zkEVM 证明(通过一个精简接口)替代执行层客户端来验证执行负载。我们计划分阶段推进:从虚拟证明(无需 GPU)→ 单 GPU 证明 → 多 GPU 证明,同时逐步引入 PandaOps/DevOps 团队并保持成本可控。

物流与预算

GPU:主要成本由 zkEVM 团队承担,PandaOps 在适当的基础设施上提供补充支持。

短期:租用 1-2 块 GPU 用于开发网和 Hoodi 测试网。

中期:根据经验待定。例如,我们可能使用 EF 数据中心,并以 10kW 为单位进行模块化扩展。

指导原则

两步网络策略:始终先用虚拟证明启动新的测试网,然后再切换到真实证明。这意味着我们无需同时调试客户端和证明变更。注意,证明生成和证明验证使用不同的软件,因此它们可以随时独立测试。共识层在需要证明时通过 API 调用高计算强度的证明生成器。

迭代扩展:初期优先使用 1 GPU 沙盒,待稳定后逐步扩展。

尽早运维化:理想情况下,PandaOps 和 DevOps 应尽早参与共同运行这些证明生成器、观察流水线、添加指标甚至告警。

阶段 0 – Hoodi 虚拟证明

目标:在 Hoodi 上运行 zk Attester 客户端。

负责人:Kev

描述

  • 这将是一个现有共识层客户端的修改版本,共识层能够从子网获取证明并进行验证。
  • 此阶段的证明为虚拟证明。
  • 这也让我们了解共识层需要哪些变更,并在无需担心证明者基础设施的情况下测试节点变更。

目标:Dora 追踪执行证明。

负责人:Kev + PK?

描述:目前的增加将包括添加一个额外的标签页,显示我们已收到的证明。


目标:确定 EF 获取并使用多块 GPU 的可能方式。

负责人:DevOps + PandaOps

描述:待考虑的问题:

  • 是否取决于我们想要的 GPU 数量?
  • 每种方案需要多长时间设置?
  • 能否一直租赁?
  • DevOps 和 PandaOps 的首选方案是什么?
  • 这些 GPU 是否仅用于基准测试/测试,以及是每 slot 生成一个证明还是每 slot 生成 k 个证明,这有区别吗?

进行中的阶段 – 互操作性

目标:多个 Attester 客户端互操作。

负责人:Kev + 共识层开发者

描述:这是一个持续进行的阶段,可以在任何阶段开始。

阶段 1 – 单 GPU Hoodi

目标:租用一块 GPU 用于在开发网上持续使用。

负责人:PandaOps + DevOps? + Han/Ignacio?

成本中心:zkEVM/PandaOps

描述:我们需要这样做有几个原因:

  • 让 DevOps 和 PandaOps 了解具体发生了什么。
  • 能够在开发网上运行这些,且可能长时间闲置。
  • 避免在可能不需要的大型设置上浪费资金。

目标:在 Hoodi 上使用 1 块 GPU 运行 zk Attester 客户端。

负责人:Kev

描述:鉴于 zk Attester 客户端已在 Hoodi 上通过虚拟证明运行,此处额外的工作主要在于集成软件。我们还需要建立高效的变更交付流水线,类似于当前测试网的模式,只需发布 Docker 镜像。我们可以记录下这条流水线。

阶段 2 – BALs + ePBS 开发网

目标:使用 BALs 和 ePBS 以及 N 块 GPU(N 从 1 到 8)运行 zk Attester 客户端。

负责人:共识层开发者 + PandaOps

描述:如果此方案出现问题,我们可以回退到仅运行在 Hoodi 上而不使用 BALs 和 ePBS。该目标的优势在于,我们可以实时缩小我们的变更与 Gloas 之间的差异。


目标:开始构思如何运维化证明生成和 GPU 监控。

负责人:PandaOps + DevOps

描述:在此阶段,我们应开始构思,并在可能的情况下开发用于监控有用信息的工具。

阶段 3 – 规模化网络

目标:在 Hoodi 上运行带有 BALs 和 ePBS 的 zk Attester 客户端,随后在主网上使用 N 块 GPU(N 将从 1 增至 16)。

负责人:PandaOps + DevOps + zkEVM 团队

描述:这是我们 正式 推出 zkEVM 的阶段。此时,我们应已在测试网上积累了丰富经验,并部署了相关的指标/操作来监控证明者和网络。


目标:就 GPU 的放置地点、成本及其他物流细节做出决策。

负责人:PandaOps + DevOps

描述:PandaOps 和 DevOps 在此阶段应已掌握足够信息,能够做出明智的决策。我们需要签订合同、确定机架空间,并考虑长期预算归属和长期维护计划。

其他链接

  • 原文链接: hackmd.io/@kevaundray/H1...
  • 登链社区 AI 助手,为大家转译优秀英文文章,如有翻译不通的地方,还请包涵~

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