- Vitalik Buterin está explorando un enfoque de "pegamento y coprocesador" para dividir las tareas de cómputo en operaciones generales y especializadas para mayor eficiencia.
- Este método también se utiliza en IA y criptografía, y la Máquina Virtual de Ethereum (EVM) ya emplea un enfoque dividido.
El creador de Ethereum, Vitalik Buterin, está profundizando en un nuevo concepto sobre cómo la computación moderna puede dividirse en dos partes: un componente de 'pegamento' y un 'coprocesador'.
La idea aquí es simple: dividir el trabajo. El pegamento realiza las tareas generales, no tan intensas, mientras que el coprocesador se encarga de los cálculos pesados y estructurados.
Vitalik lo desglosa para nosotros, diciendo que la mayoría de los cálculos en sistemas como la Máquina Virtual de Ethereum (EVM) ya están divididos de esta manera. Algunas partes del proceso necesitan alta eficiencia, mientras que otras son más flexibles pero menos eficientes.
Tome Ethereum, por ejemplo. En una transacción reciente donde Vitalik actualizó el hash IPFS de su blog en el Servicio de Nombres de Ethereum (ENS), el consumo de gas se distribuyó entre diferentes tareas. La transacción consumió un total de 46.924 de gas.
El desglose se ve así: 21.000 de gas para el costo base, 1.556 para los datos de calldata y 24.368 para la ejecución de la EVM. Operaciones específicas como SLOAD y SSTORE consumieron 6.400 y 10.100 de gas, respectivamente. Las operaciones LOG tomaron 2.149 de gas, y el resto fue absorbido por procesos misceláneos.
Vitalik dice que alrededor del 85 % del gas en esa transacción se destinó a algunas operaciones pesadas, como lecturas y escrituras de almacenamiento, registro y criptografía.
El resto fue lo que él llama 'lógica de negocio', las cosas más simples y de alto nivel, como procesar los datos que dictan qué registro actualizar.
Vitalik también señala que puedes ver lo mismo en modelos de IA escritos en Python. Por ejemplo, al ejecutar un paso hacia adelante en un modelo transformador, la mayor parte del trabajo lo realizan operaciones vectorizadas, como la multiplicación de matrices.
Estas operaciones suelen estar escritas en código optimizado, a menudo CUDA ejecutándose en GPUs. La lógica de alto nivel, sin embargo, está en Python, un lenguaje general pero lento que solo toca una pequeña parte del costo computacional total.
El desarrollador de Ethereum también cree que este patrón se está volviendo más común en la criptografía programable moderna, como los SNARKs.
Señala tendencias en la prueba STARK, donde los equipos están construyendo probadores de propósito general para máquinas virtuales mínimas como RISC-V.
Cualquier programa que necesite prueba puede compilarse en RISC-V, y el probador demuestra la ejecución de RISC-V. Esta configuración es conveniente, pero viene con sobrecarga. La criptografía programable ya es costosa, y agregar el costo de ejecutar código dentro de un intérprete RISC-V es mucho.
Entonces, ¿qué hacen los desarrolladores? Bucean alrededor del problema. Identifican las operaciones específicas y costosas que consumen la mayor parte del cálculo, como los hashes y las firmas, y crean módulos especializados para demostrar estas operaciones de manera eficiente.
Luego combinan el sistema de prueba RISC-V general con estos sistemas especializados y eficientes, obteniendo lo mejor de ambos mundos. Este enfoque, señala Vitalik, probablemente se verá en otras áreas de la criptografía, como la computación multipartita (MPC) y la cifrado homomórfico completo (FHE).
Dónde entran el pegamento y el coprocesador
Según Vitalik, lo que estamos viendo es el surgimiento de una arquitectura de 'pegamento y coprocesador' en la computación. El pegamento es general y lento, responsable de manejar los datos entre uno o más coprocesadores, que son especializados y rápidos. Las GPUs y las ASIC son ejemplos perfectos de coprocesadores.
Son menos generales que las CPUs pero mucho más eficientes para ciertas tareas. La parte complicada es encontrar el equilibrio correcto entre generalidad y eficiencia.
En Ethereum, la EVM no necesita ser eficiente, solo necesita ser familiar. Al agregar los coprocesadores o precompilados adecuados, puedes hacer que una VM ineficiente sea casi tan efectiva como una nativamente eficiente.
Pero, ¿qué pasaría si esto no importara? ¿Qué pasaría si aceptáramos que los chips abiertos serían más lentos y usaríamos la arquitectura de pegamento y coprocesador para compensar?
La idea es que podrías diseñar un chip principal optimizado para la seguridad y el diseño de código abierto, mientras usas módulos ASIC propietarios para los cálculos más intensivos.
Las tareas sensibles podrían ser manejadas por el chip principal seguro, mientras que la carga pesada, como el procesamiento de IA o la prueba ZK, podría delegarse a los módulos ASIC.
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Jai Hamid
Jai Hamid ha estado cubriendo criptomonedas, mercados bursátiles, tecnología, la economía global y los eventos geopolíticos que afectan a los mercados durante los últimos 6 años. Ha trabajado con publicaciones centradas en blockchain, incluidas AMB Crypto, Coin Edition y CryptoTale, en análisis de mercado, grandes empresas, regulación y tendencias macroeconómicas. Se graduó en la London School of Journalism y ha compartido tres veces sus conocimientos sobre el mercado de criptomonedas en una de las principales cadenas de televisión de África.
