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 于 2024 年 4 月 11 日举办了 ZK Accelerate Athens，重点关注 ZK 工程和产品。活动包括 16 场技术讲座、演示和 3 场小组讨论。涵盖了 STWO 性能、去中心化证明层、zkEVM、隐私协议、硬件加速等多个主题，展示了 ZK 领域的最新进展。

本文介绍了Ingonyama团队在2023年ZPrize竞赛中获得第一名的基于FPGA的MSM加速方案。该方案首次在加速器平台上实现了批量仿射椭圆曲线加法，显著降低了MSM的计算负担。该设计在AMD Alveo U250 FPGA上实现了高性能，支持BLS12-381和BLS12-377曲线，并在未来异构计算中具有广阔的应用前景。

本文介绍了基于零知识证明（ZK）和多方计算（MPC）实现的一种新的游戏机制，该机制支持 PvP、隐藏信息和确定性状态。文章重点介绍了 Oblivious KZG，一种基于双向、可验证、承诺的茫然传输（biVOT）的新结构，并讨论了其在游戏中的应用，例如暗森林（Dark Forest）这类需要隐藏信息和玩家间互动的游戏。

ICICLE 是一个使用 CUDA-enabled GPUs 进行 ZK 加速的库。最新版本引入了 ECNTT、列式 NTT 处理、MSM 预计算等新特性，并优化了编译时间。即将发布的 v2 版本将提供丰富的多项式 API，并支持在 GPU 内部运行端到端的证明器。

本文介绍了Ingonyama公司为Aleo区块链设计的IP Core，该IP旨在加速Aleo测试网的ZK coinbase puzzle的求解过程。文章对比了该IP与GPU在性能和功耗方面的差异，并解释了公司选择IP Core而非直接流片的原因，强调了ZK技术快速发展和保持硬件创新灵活性的重要性。

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。