فيتاليك بوترين يستكشف 'الغراء والمعالج المساعد' للحوسبة

- يستكشف فيتاليك بوتيرين نهجًا يعتمد على "الغراء والمعالج المساعد" لتقسيم المهام الحسابية إلى عمليات عامة ومتخصصة لتحقيق كفاءة أفضل.
- يُستخدم هذا الأسلوب أيضًا في الذكاء الاصطناعي والتشفير، وتطبق آلة إيثريوم الافتراضية (EVM) بالفعل نهجًا مقسّمًا.
يغوص منشئ Ethereum فيتاليك بوترين في مفهوم جديد لكيفية تقسيم الحوسبة الحديثة إلى جزأين: مكون "غراء" ومكون "معالج مساعد".
الفكرة هنا بسيطة: تقسيم العمل. يقوم الغراء بالمهام العامة غير المكثفة، بينما يتولى المعالج المساعد الحسابات الثقيلة والمهيكل.
فيتاليك يحلل الأمر لنا، قائلاً إن معظم الحسابات في أنظمة مثل آلة Ethereum الافتراضية (EVM) مقسمة بالفعل بهذه الطريقة. بعض أجزاء العملية تحتاج إلى كفاءة عالية، بينما أخرى أكثر مرونة ولكن أقل كفاءة.
خذ Ethereum كمثال. في معاملة حديثة حيث حدّث فيتاليك تجزئة IPFS لمدونته على خدمة أسماء Ethereum (ENS)، تم توزيع استهلاك الغاز عبر مهام مختلفة. حرق المعاملة ما مجموعه 46,924 غاز.
يبدو التحليل كالتالي: 21,000 غاز للتكلفة الأساسية، و1,556 لبيانات الإدخال، و24,368 لتنفيذ EVM. استهلكت عمليات محددة مثل SLOAD وSSTORE 6,400 و10,100 غاز على التوالي. استهلكت عمليات LOG 2,149 غاز، وتم استهلاك الباقي بواسطة عمليات متنوعة.

يقول فيتاليك إن حوالي 85٪ من الغاز في تلك المعاملة ذهب إلى عدد قليل من العمليات الثقيلة—مثل قراءات وكتابات التخزين، والتسجيل، والتشفير.
الباقي كان ما يسميه "منطق الأعمال"، الأشياء الأبسط والأعلى مستوى، مثل معالجة البيانات التي تحدد أي سجل سيتم تحديثه.
يشير فيتاليك أيضاً إلى أنك يمكن أن ترى نفس الشيء في نماذج الذكاء الاصطناعي المكتوبة بلغة Python. على سبيل المثال، عند تشغيل تمرير أمامي في نموذج محول، يتم إنجاز معظم العمل بواسطة عمليات متجهة، مثل ضرب المصفوفات.
هذه العمليات تكتب عادةً في كود محسن، غالباً CUDA يعمل على وحدات معالجة الرسومات (GPUs). ومع ذلك، فإن المنطق عالي المستوى موجود في Python—لغة عامة ولكن بطيئة تلمس فقط جزءاً صغيراً من إجمالي تكلفة الحساب.
يعتقد مطور Ethereum أيضاً أن هذا النمط يصبح أكثر شيوعاً في التشفير القابل للبرمجة الحديث، مثل SNARKs.
يشير إلى اتجاهات في إثبات STARK، حيث تبني الفرق مثبتات لأغراض عامة لأجهزة افتراضية صغيرة مثل RISC-V.
يمكن تجميع أي برنامج يحتاج إلى إثبات إلى RISC-V، والمثبت يثبت تنفيذ RISC-V. هذا الإعداد مريح، لكنه يأتي مع عبء. التشفير القابل للبرمجة مكلف بالفعل، وإضافة تكلفة تشغيل الكود داخل مفسر RISC-V أمر مكلف للغاية.
إذاً، ماذا يفعل المطورون؟ يحايلون المشكلة. يحددون العمليات المحددة والمكلفة التي تستهلك معظم الحساب—مثل التجزئة والتوقيعات—ويخلقون وحدات متخصصة لإثبات هذه العمليات بكفاءة.
ثم يدمجون نظام إثبات RISC-V العام مع هذه الأنظمة المتخصصة الفعالة، محققين أفضل ما في العالمين. هذا النهج، كما يلاحظ فيتاليك، من المرجح أن يُرى في مجالات أخرى من التشفير، مثل الحوسبة متعددة الأطراف (MPC) والتشفير المتجانس الكامل (FHE).
أين يأتي الغراء والمعالج المساعد
وفقاً لفييتاليك، ما نشهده هو صعود بنية "الغراء والمعالج المساعد" في الحوسبة. الغراء عام وبطيء، ومسؤول عن التعامل مع البيانات بين معالج مساعد واحد أو أكثر، وهي متخصصة وسريعة. تعد وحدات معالجة الرسومات (GPUs) وشرائح التطبيقات المتخصصة (ASICs) أمثلة مثالية للمعالجات المساعدة.
إنها أقل عمومية من وحدات المعالجة المركزية (CPUs) لكنها أكثر كفاءة بكثير لمهام معينة. الجزء المحير هو إيجاد التوازن الصحيح بين العمومية والكفاءة.
في إيثريوم، لا يحتاج EVM إلى أن يكون فعالاً، بل يحتاج فقط إلى أن يكون مألوفًا. من خلال إضافة المعالجات المساعدة أو العمليات المسبقة المناسبة، يمكنك جعل آلة افتراضية غير فعالة فعالة تقريباً مثل الآلة الفعالة أصلاً.
ولكن ماذا لو لم يكن هذا مهماً؟ ماذا لو قبلنا أن الرقائق المفتوحة ستكون أبطأ واستخدمنا بنية الغراء والمعالج المساعد لتعويض ذلك؟
الفكرة هي أنه يمكنك تصميم شريحة رئيسية محسّنة للأمان والتصميم مفتوح المصدر، بينما تستخدم وحدات ASIC الخاصة لأكثر العمليات الحسابية كثافة.
يمكن للمهام الحساسة أن تتعامل معها الشريحة الرئيسية الآمنة، بينما يمكن تفويض الأعمال الشاقة، مثل معالجة الذكاء الاصطناعي أو إثباتات ZK، إلى وحدات ASIC.
لا تكتفِ بقراءة أخبار العملات الرقمية فحسب، بل افهمها. اشترك في نشرتنا الإخبارية. مجانية.
إخلاء مسؤولية. المعلومات المقدمة ليست نصيحة تداول. Cryptopolitan.com لا تتحمل أي مسؤولية عن أي استثمارات تتم بناءً على المعلومات المقدمة في هذه الصفحة. نوصي بشدة بإجراء بحث مستقل و/أو الاستعانة بمستشار مؤهل قبل اتخاذ أي قرارات استثمارية.

جاي حميد
جاي حميد تغطي منذ 6 سنوات عملات الكريبتو، والأسواق المالية، والتكنولوجيا، والاقتصاد العالمي، والأحداث الجيوسياسية التي تؤثر في الأسواق. عملت مع منشورات تركز على البلوكشين بما فيها AMB Crypto وCoin Edition وCryptoTale في تحليلات السوق والشركات الكبرى والتنظيم والاتجاهات الكلية الاقتصادية. درست في مدرسة لندن للصحافة، وقدمت رؤى حول أسواق الكريبتو ثلاث مرات على أحد أفضل شبكات التلفزيون في أفريقيا.
















