ICICLE-Snark 是一种快速的 Groth16 证明实现，适用于零知识证明的应用。文章详细论述了 Groth16 的原理、工作流程，以及 ICICLE 如何通过优化算法和缓存技术提升性能，达成记录-breaking 的速度提升，从而为区块链应用提供更高效的解决方案。
Zircuit是一个EVM兼容的ZK rollup，旨在提升Web3应用的可扩展性和安全性。通过与Ingonyama的ICICLE软件库集成，Zircuit优化了其加密计算，显著改善了性能，降低了成本。本文详细介绍了Zircuit的功能、ICICLE的应用及将来的发展计划。
ICICLE v3.6 发布，主要更新包括：支持 Metal 后端，为 macOS 用户提供 Metal 加速，无需修改代码即可提升性能。改进包括 Metal 后端支持，Sumcheck 增强和 Lattice 推进，并计划在未来版本中添加更多功能和优化。未来将发布 ICICLE v3.7，引入 FRI 支持。
ICICLE V3.5 版本引入了完全 CUDA 优化的非交互式 Sumcheck 协议实现，可用于多线性多项式的任意函数。
Ingonyama 与 Starkware 合作，通过 CUDA 后端加速 Starkware 的 Stwo 证明器，在不改变 Stwo 前端设计的前提下，ICICLE-Stwo 在多个 CPU/GPU 配置中实现了比 Starkware 优化后的 SIMD 后端 3.25x-7x 的性能提升. ICICLE-Stwo 仓库完全开源，可直接替换标准 Stwo 证明器。
Ingonyama发布了ZaKi，一种新的、垂直集成的ZK托管服务，它基于ICICLE，并对硬件进行了优化配置，以运行加速的ZK工作负载，旨在提供卓越的性价比。ZaKi通过提供一个已经为ZK计算优化的托管环境，消除了硬件设置和配置的障碍，使团队能够专注于他们的ZK应用。
本文介绍了ICICLE V1.6.0版本的一系列更新，包括稳定的Golang绑定、多GPU支持、向量运算API、Grumpkin曲线支持、NTT改进和MSM改进。这些更新旨在提升零知识证明（ZKP）加速的性能和效率，并扩展ICICLE的应用范围，如支持更大的电路和更多编程语言。
本文介绍了ICICLE库的更新，该库使用CUDA加速GPU上的ZK证明。主要更新包括：支持Poseidon哈希和优化的Merkle树构建器，新的混合基数NTT算法，改进的MSM设计，以及修复了Rust绑定在Windows上的支持问题。还包括性能测试结果，展示了Poseidon哈希树构建器和NTT算法的性能提升。
Ingonyama 宣布第二轮研究资助计划，提供 10 万美元用于支持使用其高速密码学库 ICICLE 的研究。该计划旨在通过与现有研究基准进行比较，鼓励研究人员使用 ICICLE 重新实现算法并超越现有性能。文章还展示了两个使用 ICICLE 加速密码学协议的案例研究，分别在加速阈值加密和协作 zk-SNARK 方面取得了显著的性能提升。
Ingonyama 正在为研究人员和实践者提供 10 万美元的资助，以推进 ZK（零知识证明）加速技术。资助方向包括：学生使用 Icicle 库进行研究、改进 Icicle 中现有加速原语的性能、将现有 ZK 协议移植到 Icicle、向 Icicle 添加新的原语以及将 ZK 基准测试与 Icicle 进行比较。Ingonyama 还将为获得资助者提供技术指导和 GPU 访问权限
Ingonyama Research 宣布了 2025 年度的研究资助计划，总额为 10 万美元，旨在支持使用 ICICLE（一个用于零知识证明的数学库）进行算法研究的开发者和研究人员。该计划鼓励研究者使用 ICICLE 重新实现已有的算法，并通过与原始论文的性能比较来获得资助，资助金额与性能提升幅度成正比。
Ingonyama 发布了 ICICLE v3.1，这是一个位于 ZK 堆栈硬件和协议层之间的库，旨在优化 CPU 和 GPU 上的 ZK 算法性能。v3.1版本修复了多个bug，并增强了CPU后端性能，支持客户端后端和Sumcheck。未来还将添加Poseidon2哈希算法，目标是在CPU上超越Plonky3的性能。
ICICLE v3 发布，这是一个密码学库，旨在加速零知识证明（ZKP）。新版本引入了强大的CPU后端，将ICICLE的卓越性能和用户友好的多项式API扩展到标准处理器，从而实现更大的灵活性和可访问性。此外，新版本还优化了GPU功能，并支持更大的原语。
Brevis 集成了 Ingonyama 的 ICICLE 加速库，显著提升了零知识证明的性能，特别是在多标量乘法（MSM）和数论变换（NTT）等关键操作上，实现了高达 70% 的加速。通过此次集成，Brevis 能够更高效地处理大规模数据集上的复杂计算，并扩展其在区块链领域的应用，例如数据驱动的 DeFi、zkBridges 和 zkDID 等。
Kroma Network 通过集成 Ingonyama 的 ICICLE 库到其 Tachyon 项目中，显著加速了零知识证明的生成过程，特别是在 Circom 证明和 SP1 zkVM 证明方面。通过 GPU 加速，MSM 速度提升了 8-10 倍，NTT 速度提升了 3-5 倍，Circom 证明生成速度提升了 4 倍。
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