原文标题：《AcomparisonofzkEVMs》
原文作者：DanielLubarov
原文编译：Kxp，BlockBeats
随着「zkEVM战争」的升温，公众讨论了许多关于不同zkEVM的优点。但也存在一些错误的信息，因此我们想澄清一些关于PolygonzkEVM以及它与其他项目的比较的事实。
作为Polygon的一名员工，我有偏见，但我会尽力保持比较公正。我主要关注Polygon的zkEVM和zkSyncEra，因为它们已经投入生产使用，并且我不太了解其他zkEVM项目。
zkSync的zkEVM和证明器由100k多行代码组成。我尽力提供准确的摘要，如果有任何不准确之处，请告诉我，我会进行更正。
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EVM兼容性
PolygonzkEVM直接执行EVM字节码。根据Vitalik的分类，它是一种类型3的zkEVM。很快它将成为类型2；目前我们缺少四个预编译。Scroll也在努力向类型2zkEVM发展。
相比之下，zkSyncEra使用不同的字节码格式，通过提供编译器来支持Solidity。这使它成为一种类型4的zkEVM：它支持Solidity，但不支持EVM字节码本身。例如Hardhat这样的工具不能直接使用，尽管可以使用zkSync的插件。
Multicoin升任Spencer Applebaum和Shayon Sengupta为投资合伙人:金色财经报道，Multicoin官网宣布，投资团队中任期最长的两位成员Spencer Applebaum和Shayon Sengupta已晋升为投资合伙人。[2023/3/10 12:53:22]
zkSync认为他们的zkVM更加具有未来性，即它可以更好地与Solidity以外的语言配合使用。但是，他们的VM似乎继承了EVM的许多性能特征，例如其256位字大小。像Miden这样的zkVM可能更具有未来性，因为它是为通用计算而设计的，而不是专注于Solidity。
域选择
经过研究多个替代方案，我们选择了所谓的Goldilocksfield，一个二阶巨大素数域2^64-2^321。它的小尺寸和美丽的二进制结构导致了极快的域操作，乘法仅需在现代CPU上花费不到两个周期。
Balancer回应“计划在Algorand上扩展”：未参与项目构建，仍致力于推出Balancer V2:基于以太坊的DeFi协议Balancer在推特上就“Balancer计划在Algorand上扩展”一事回应称：“我们想要明确的是，Balancer Labs向Algorand发放了5000美元的小额赠款以表支持，但Balancer Labs团队没有参与这个项目的开发。我们的注意力只集中在以太坊和即将发布的Balancer V2上。换言之，Balancer Labs并没有在Algorand上进行任何构建。相反，Reach（由Algorand基金会资助的区块链应用构建解决方案）正努力在Algorand上部署。我们仍在按照计划推进开发，Balancer Labs继续致力于推出V2。”此前外媒报道称Balancer计划在Algorand上扩展，基于Algorand的Balancer版本将由Algorand基金会资助的区块链应用构建解决方案Reach开发。Algorand首席运营官W. Sean Ford表示，一旦在Algorand区块链上启动（预计将在2021年第三季度），Balancer用户将能够与任何Algorand标准资产（ASA）建立流动性池或交易对。[2021/4/7 19:54:16]
zkSync采用了更传统的方法，使用基于alt-bn128曲线的SNARK。基础域的大小约为254位，域乘法在CPU上需要大约80个周期。
Gnosis就是否允许锁定在Balancer池中的GNO参与快照建议投票发起提案:据官方博客消息，DeFi预测平台Gnosis发起一项提案，以确定GnosisDAO是否应该允许使用锁定在Balancer池中的GNO对快照建议进行投票。[2020/12/17 15:27:26]
为了感受到这种巨大差异的影响，我们可以看看Celer的SHA2基准测试。在那里，我们的STARK证明器比基于椭圆曲线的证明器快了5-50倍。
alt-bn128的优点在于EVM原生支持它，因此向Ethereum提交证明更简单。在Polygon，我们将最终的聚合证明用alt-bn128的fflonk证明「包裹」起来。虽然我们的方法需要更多的工作，但我们认为这对于不可思议的性能增益来说是值得的。
算术化
区别不止于此。我们的zkEVM基于STARKs构建，但具有现代化的变化。我们有一个主STARK用于CPU，还有其他用于算术、哈希等的STARK。这些表格可以连接，就像我们在RapidUp中描述的那样。这类似于物理CPU，它们经常有协处理器来加速渲染、Crypto或ML推断等密集操作。
以Keccak为例。由于它在EVM应用中被广泛使用，我们设计了一个专门的STARK用于它，使用了一些我们在这里记录的新技巧。设计这样的定制算术化需要大量的工作，但它带来了回报，使我们能够每秒证明数百个Keccak排列。
zkSync采用了我称之为更传统的方法。他们使用基于PLONK的证明器，尽管它支持自定义门，但他们的zkEVM并没有多少使用；大多数计算都是使用一个名为SelectorOptimizedWidth4MainGateWithDNext的通用门进行的。它似乎比vanillaPLONK门稍微强大一些，但仍然局限于像mul-adds这样的简单操作。
值得赞扬的是，zkSync使用了查找参数，这是一种更现代的技术，可以帮助提高像Keccak这样的效率。但是，没有自定义算术化，256位数学、Keccak等等的效率都会大打折扣。
L1数据
PolygonzkEVM将所有交易数据发布到L1。在Twitter上存在一些关于此的混淆，有关此的Gas费用请参见Edu的文章。目前，平均交易大小约为120字节，因此每笔交易的Gas费用约为120*16=1920Gas。
zkSync则发布状态差异。恶意的序列化器可能会隐瞒交易数据，但zkSync认为拥有当前状态的trie足以确保安全。这似乎存在争议，因为通常预期交易数据是可用的，并且某些应用程序依赖于此。
查看经过更正的数据后，我们可以发现我们的zkEVM和zkSync的每笔交易Gas费用基本相同。这些数字可能会随着每个链上发生的交易类型的混合而随时间变化，但截至今日，状态差异并没有节省任何Gas费用；两个系统都向L1发送大约120字节的每笔交易数据。
我们计划在这里进行一些优化，但不使用状态差异。交易本身可以进行压缩，降低Gas费用，同时仍能保证交易数据的可用性。敬请期待！
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