TinyRAM是由大名鼎鼎的BCTGTV五人组(EliBen-Sasson,AlessandroChiesa,DanielGenkin,EranTromer,MadarsVirza)和SCIPR实验室提出的一种随机访问器架构，旨在成为表达非确定性计算证明性的便捷工具。具体来说，TinyRAM是一种精简指令集计算机(RISC)，具有字节级可寻址的随机存取存储器。它在“拥有足够表达能力”和“足够简约”这两个对立面之间取得平衡：
?当从高级编程语言编译时，有足够的表达能力来支持简短高效的汇编代码，以及
?小指令集，指令通过运算电路简单验证，利用SCIPR的算法和密码机制实现高效验证。
架构
TinyRAM由两个整数参数化：字长W，需要是2的幂且可以被8整除(这点和现代计算机一样，如32，64)，以及寄存器的数量K。一般用TinyRAM(W,K)来表示，机器的状态包括以下内容：
1.程序计数器pc(programcounter)，由W个bit组成。
2.K个通用寄存器，以r0,r1,...,r(K-1)表示，每个寄存器都是W个bit。
3.条件标志flag，由一个bit组成。
4.内存，2^W个字节的线性数组，使用小端约定排列字节。
5.2个磁带(tape)，每个包含一串Wbit的字。每个磁带都是单向只读的。其中，一个磁带是用于公开输入x，另一个用于私有输入w。其实就是TinyRAM的输入载体。
TinyRAM机的输入是2个磁带以及内存，输出是answer指令，该指令有一个参数A，代表返回值，A=0表示接受。也可以使用该指令终止执行程序。
TinyRAM根据执行指令的位置不同有两种变体：一种变体遵循哈佛架构，另一种遵循冯诺依曼架构。前一种架构的数据和程序存放在不同的地址空间中，且程序是只读的；后一种架构数据和程序存放在同一个可读写的地址空间中。具体用图表的方式来表示这两者的区别：
以下两个架构的图示：
在开始更详细的TinyRAM设计细节之前，我们以官方白皮书的例子说明，TinyRAM是如何做到既简洁又全面，能够满足非确定性的计算问题的。
意义
Alice拥有x，Bob拥有w。Alice想知道算法A(x,w)的计算结果的正确性，但是不想自己计算。这样的场景，在零知识证明系统中非常常见，有证明者和验证者，验证者想知道证明者提供的证据的正确性，但不必自己重新计算一次。TinyRAM架构就满足这样的场景，两个磁带可以传入私有输入w和公开输入x，证明计算和验证程序在其中执行。SCIPR实验室实现的libsnark库中，已实现了TinyRAM。具体参见：https://github.com/scipr-lab/libsnark.
以CircuitGenerator为例，C程序经过编译器之后，编译成TinyRAM的程序，再经过CircuitGenerator之后，生成电路，最后得到zkSNARK电路。
指令
TinyRAM支持29个指令，每条指令都通过1个操作码和最多3个操作数指定。操作数可以是寄存器名称或者立即数。除非另有说明，否则每条指令都不会修改flag，且将pc增加i，对于哈佛架构来说，i=1，对于冯诺依曼架构来说，i=2W/8。通常，第一个操作数是指令执行计算的目标寄存器，其他操作指定指令的参数。最后，所有指令都需要机器的一个周期来执行。
指令包含几种类型，指令名称和intelx86汇编指令类似，可顾名思义。
●位操作指令：
?and
?or
?xor
?not
●整数操作指令：
?add
?sub
?mull
?umulh
?smulh
?udiv
?umod
●shift操作指令：
?shl
?shr
●比较操作指令
?cmpe
?cmpa
?cmpae
?cmpg
?cmpge
欧易NFT市场开启盲盒发售:据官方消息，9月24日，欧易NFT市场盲盒通道将正式开启。元宇宙NFT项目Kollect将于9月24日19:00首发登录欧易NFT市场盲盒通道，发售516个Kollect卡牌盲盒，共分为Super Rare、Rare、Uncommon三种稀有度。每个盲盒售价为75USDT，单个钱包限购20个盲盒。购买完成后，用户可进入欧易NFT市场查看Kollect卡牌并进行交易。
据了解，欧易NFT市场本次发售的卡牌盲盒是Kollect项目的第一个原创 IP 合集，名为Dumpling Empire vs Slime Kingdom，系列包括30款不同原创IP造型的卡牌，更有超稀有卡牌等待发现。用户可以通过收藏、质押、卡牌战斗游戏获取代币和NFT奖励。[2021/9/24 17:03:05]
●move操作指令
?mov
?cmov
●jump操作指令
?jmp
?cjmp
?cnjmp
●内存操作指令
?store.b
?load.b
?store.w
?load.w
●输入操作指令：
?read
Axie Infinity日交易量突破2500万美元，每天售出超过5万个NFT:DappRadar联合创始人、CEO发推Skirmantas Janu?kas表示，Axie Infinity日交易量突破2500万美元，每天售出超过5万个NFT。[2021/7/10 0:42:08]
●输出操作指令:
?answer
汇编语言
TinyRAM的程序是由TinyRAM汇编语言编写的，这个语言受Intelx86汇编语言语法启发。程序是包含多行TinyRAM汇编代码的文本文件。程序按照哈佛架构还是冯诺依曼架构的不同，第一行包含的字符串也不同：
?哈佛架构
“;TinyRAMV=2.000M=hvW=WK=K”
?冯诺依曼架构
“;TinyRAMV=2.000M=vnW=WK=K”
其中，W是十进制表示的字长，K是十进制表示的寄存器数量。程序文件中，其他每一行依次包含的内容需要满足：
1.可选的空格。
2.可选的label，用于定义为引用其后的第一条指令。
3.可选的指令，由指令助记符，以及后面的操作数。
4.可选的空格。
5.可选的以分号;开始的注释，到该行尾结束。
一个程序中，最多可以有2^W个指令。一个label只能定义一次，有点像高级语言中的变量。
示例代码(https://github.com/scipr-lab/libsnark/blob/master/tinyram_examples/answer0/answer0.s)
为了满足计算的需要，提高电路可满足性的效率，TinyRAM增加了前导语。如果一个TinyRAM的程序以前导语的方式启动，则说明该程序是个合适的程序。
上述的前导语：
?对于哈佛架构来说，I(i)=1*i，并且inc=1
?对于冯诺依曼架构来说，I(i)=2W/8*i，并且inc=W/8
前面的示例代码，也遵循这样的前导语写法。
两种架构的性能对比
TinyRAM的两种架构，其设计区别在前面的“架构”部分介绍了，此处对比两种架构的性能。
第一个图表展示两种架构产生的门数量。
l是指令数量，n是输入大小，T是执行步数。
可以看出，前者的门数量和指令数量呈线性增加。后者改善很大，指令越多，改善的越大。
第二个图表展示两种架构在不同字长的曲线下，生成Keygenerator/prover/verifier的时间及proof大小。
可以看出，在80bit时，冯诺依曼架构相较于哈佛架构有较大提升，在128bit时，也有少许提升。
由上述表格数据可以看出，冯诺依曼架构的效率更高，这也是为什么冯依诺曼架构TinyRAM是后来在哈佛架构TinyRAM的基础上提出的。
总结
我们讲了TinyRAM的架构，设计，汇编指令等，介绍了它的优势：可以用来便捷的进行非确定性计算。尤其在零知识证明系统中，有更多的发挥空间。最后介绍了两种TinyRAM架构的性能对比，在生成的门数量和时间以及proof大小上，冯诺依曼架构都更胜一筹。
引用
http://www.scipr-lab.org/doc/TinyRAM-spec-2.000.pdf
https://www.cs.tau.ac.il/~tromer/slides/csnark-usenix13rump.pdf
http://eprint.iacr.org/2014/59
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