在人工智能模型逐渐渗透到关键业务场景的今天，如何验证模型推理的正确性而不暴露模型权重，已成为部署方与使用方共同面临的核心信任问题。零知识证明（ZKP）提供了一种在不泄露任何秘密信息的前提下证明计算正确性的密码学原语，但传统 ZK 证明系统的生成效率一直是制约其大规模落地的瓶颈。BatchZK 作为面向批量生成场景的 GPU 加速系统，通过流水线架构实现了高吞吐的证明生产，为 AI 推理验证提供了可工程化的解决方案。
传统 ZK 证明生成的性能困境
零知识证明的基本工作流程是将一段计算转换成算术电路，然后通过复杂的密码学协议生成简洁的证明。生成证明的过程涉及多项计算密集型操作，其中多标量乘法（MSM）和数论变换（NTT）是最耗时的两个核心内核。根据 ZKProphet 的研究，当 MSM 经过优化后，NTT 占据了证明生成总延迟的百分之九十以上。这一发现揭示了传统系统设计的核心问题：即使成功加速了 MSM，如果 NTT 仍然是串行执行的瓶颈，整体吞吐就无法有效提升。
在 AI 推理验证场景中，这一问题尤为突出。单个模型推理可能需要生成大量针对不同输入的证明，而传统的 ZK 系统主要针对单证明低延迟场景优化，更关注如何让单个证明生成得更快，而非在单位时间内生成更多证明。这种设计取舍导致在高并发验证需求的场景下，系统资源利用率低下，GPU 计算能力无法被充分挖掘。
BatchZK 流水线架构的核心设计
BatchZK 的设计目标明确：提升批量证明生成的吞吐量，而非单纯降低单个证明的延迟。为实现这一目标，该系统引入了三项关键技术创新，形成了一套完整的流水线执行框架。
第一项创新是全流水线执行机制。传统系统在生成一批证明时，通常会让一个 GPU 线程完整处理一个证明后再处理下一个，这种方式导致了大量空闲时间。BatchZK 将证明生成过程分解为多个阶段，每个 GPU 线程专注于执行特定阶段的任务，通过流水线并行让每个线程始终处于工作状态。这种设计与 CPU 流水线超标量执行的思想类似，但针对 ZK 证明生成的特殊计算模式进行了适配，使得整个批次的完成时间显著缩短。
第二项创新是对多种高效 ZK 协议的支持。BatchZK 并不局限于某一种特定的证明系统，而是支持包括 sum-check 协议、Merkle 树构建和线性时间编码器在内的多种计算模块。系统根据具体的证明需求动态选择最优的计算路径，同时针对这些模块进行了定制化改造，使其能够无缝融入流水线执行框架。这种灵活性使得 BatchZK 能够适应不同类型的 AI 推理验证需求，无论是卷积神经网络还是 Transformer 结构，都能找到合适的证明配置。
第三项创新是动态数据加载策略。证明生成过程需要频繁访问大量的预计算数据和中间结果，传统做法是在计算开始前将全部数据加载到 GPU 显存，这种静态加载方式在处理大批量证明时会造成显存瓶颈。BatchZK 采用按需动态加载的方式，在流水线执行过程中根据每个阶段的实际需求实时拉取数据，从而在有限的显存空间内处理更大规模的批次。
工程化参数配置实践
在将 BatchZK 应用于 AI 推理验证时，参数配置直接影响系统的实际性能表现。通过分析相关研究与工程实践，可以总结出若干关键的配置原则与经验值。
首先是批次大小的选择。批次大小决定了流水线并行的收益与资源占用的平衡点。过小的批次无法充分发挥流水线优势，因为各阶段的启动和收尾开销会占据较大比例；过大的批次则可能导致显存不足，或者因为单批次处理时间过长而影响系统的响应及时性。经验表明，在消费级 GPU 上进行 AI 推理验证时，批次大小建议设置在十六到三十二之间；对于专业级 GPU 可以适当提升至六十四到一百二十八。实际部署时应通过基准测试确定具体硬件的最佳区间。
其次是线程束配置策略。现代 GPU 的计算能力通过大量并行线程束实现，而不同计算模块对线程束的利用效率存在差异。NTT 操作通常需要较大的连续内存访问，适合采用较大的线程块配置；而某些细粒度的密码学运算则更适合小规模线程束。BatchZK 的动态调度机制能够在运行时根据各阶段的计算特性自动调整线程配置，但在特定场景下手动指定某些关键阶段的线程参数可能获得更稳定的性能表现。
第三是流水线深度优化。流水线深度指的是同时处于执行状态的任务阶段数量。较深的流水线能够提高资源利用率，但也会增加系统复杂度和内存开销。对于 AI 推理验证场景，建议流水线深度设置在四到八层之间。过浅的流水线无法充分利用 GPU 的并行能力，过深的流水线则可能因为阶段间的数据缓冲需求而消耗过多显存。
吞吐优化的权衡考量
提升 ZK 证明生成吞吐并非单纯的工程问题，还涉及到正确性、延迟和成本之间的权衡。在 AI 推理验证场景中，不同应用对这几项指标的敏感度存在显著差异，因此需要根据实际需求进行针对性的优化策略选择。
从正确性角度看，批量生成方式是否会引入额外的安全风险是首要考量。BatchZK 在设计上保证批量中的每个证明都是独立验证的，不会因为并行执行而降低安全性。但需要注意的是，批量大小的增加会延长单个证明从开始到完成的端到端延迟，对于需要实时验证的场景可能不适用。在这种情况下，可以考虑将大批次拆分为多个小子批次，在保证一定吞吐的同时控制最大延迟。
从成本角度看，GPU 计算资源的消耗与证明生成量成正比。虽然 BatchZK 通过并行化提升了效率，但总体计算量并未减少。在云环境下部署时，需要权衡批量处理的资源节省与等待批次完成的时间成本。对于高频验证需求，批量处理的边际效益明显；而对于偶发性的验证请求，单证明模式可能更具经济性。
从可用性角度看，流水线架构对系统稳定性提出了更高要求。任何一个阶段的失败都可能导致整个批次重算，因此在生产环境中需要实现完善的检查点机制和故障恢复策略。建议在每个流水线阶段设置周期性的中间状态保存点，以便在出现异常时能够从最近的检查点恢复，而非从头开始重算整个批次。
与 AI 推理系统的集成路径
将 ZK 证明能力集成到现有的 AI 推理服务中需要考虑架构层面的适配。典型的集成模式是在推理请求的处理流程中嵌入证明生成环节，将原始输入、模型推理结果与对应的 ZK 证明一起返回给调用方。这种模式下，推理服务需要支持异步调用模式，因为证明生成可能需要较长时间，不适合阻塞式的同步响应。
一种推荐的架构设计是建立独立的证明生成服务池，该服务池接收推理服务的证明请求，按照配置的批次策略聚合多个请求后批量生成证明，再异步通知调用方获取结果。这种解耦设计既能充分利用批量处理的优势，又不会影响推理服务本身的响应延迟。服务池的规模应根据请求负载动态伸缩，在请求高峰期增加实例数量以保证吞吐，在空闲期缩减资源以控制成本。
另一种可选模式是将证明生成集成到模型推理框架内部。现代深度学习框架如 PyTorch 正在积极探索 ZK 集成能力，通过自定义算子支持在推理过程中直接生成证明。这种模式的优点是减少了数据传输开销，能够实现更细粒度的计算复用；缺点是实现复杂度较高，需要对推理框架进行深度改造。当前阶段，第一种解耦模式更适合快速落地。
技术演进与未来方向
BatchZK 代表了 ZK 证明系统在 GPU 加速方向的重要进展，但其设计仍处于持续演进中。从近期研究趋势来看，几个方向值得关注。
首先是证明系统的持续进化。ZKTorch 等新工作探索了将 ML 模型编译为基础密码学操作的基本块，再通过专门优化的协议进行证明的新范式，相比传统的电路编译方式能够获得更优的证明尺寸和生成速度。这种编译层创新可能从根本上改变 ZK 证明系统的设计思路。
其次是硬件专用化的可能。当前 ZK 证明生成主要依赖通用 GPU 计算能力，但研究者已经开始探索针对 ZK 特性设计的专用硬件加速器。如果专用硬件能够实现商业化落地，可能带来数量级的性能提升，使得实时 AI 推理验证成为现实。
第三是协议层的标准化努力。目前不同 ZK 证明系统之间的互操作性较差，这给实际部署带来了额外的集成成本。随着行业对可验证 AI 的需求增长，跨系统的证明格式标准化有望加速推进，从而降低技术选型的风险。
综合来看，通过 BatchZK 这样的流水线架构，GPU 加速的 ZK 证明生成已经具备了工程化落地的基础能力。在 AI 推理验证这一新兴场景中，合理配置批次参数、优化流水线深度、做好架构适配，就能够构建出满足实际业务需求的验证系统。随着技术的持续演进，ZK 证明在 AI 领域的应用前景值得期待。
参考资料
- BatchZK: A Fully Pipelined GPU-Accelerated System for Batch Generation of Zero-Knowledge Proofs, arXiv:2024/1862
- ZKTorch: Compiling ML Inference to Zero-Knowledge Proofs via Parallel Proof Accumulation, arXiv:2507.07031
- ZKProphet: Understanding Performance of Zero-Knowledge Proofs on GPUs, 2025 IEEE IISWC