- Vitalik Buterin explore une approche basée sur la « colle et le coprocesseur » pour diviser les tâches de calcul en opérations générales et spécialisées afin d'améliorer l'efficacité.
- Cette méthode est également utilisée dans l'IA et la cryptographie, et la Machine Virtuelle Ethereum (EVM) utilise déjà une approche divisée.
Le créateur d'Ethereum, Vitalik Buterin, explore un nouveau concept sur la façon dont le calcul moderne peut être divisé en deux parties : un composant « colle » et un « coprocesseur ».
L'idée ici est simple : diviser le travail. La colle s'occupe des tâches générales, peu intenses, tandis que le coprocesseur prend en charge les calculs lourds et structurés.
Vitalik il détaille pour nous, en disant que la plupart des calculs dans des systèmes comme la Machine Virtuelle Ethereum (EVM) sont déjà divisés de cette manière. Certaines parties du processus nécessitent une haute efficacité, tandis que d'autres sont plus flexibles mais moins efficaces.
Prenons Ethereum par exemple. Dans une transaction récente où Vitalik a mis à jour le hachage IPFS de son blog sur le Service de noms Ethereum (ENS), la consommation de gaz a été répartie entre différentes tâches. La transaction a brûlé un total de 46 924 gaz.
La répartition est la suivante : 21 000 gaz pour le coût de base, 1 556 pour les données de calage, et 24 368 pour l'exécution EVM. Des opérations spécifiques comme SLOAD et SSTORE ont consommé 6 400 et 10 100 gaz, respectivement. Les opérations LOG ont pris 2 149 gaz, et le reste a été absorbé par des processus divers.
Vitalik dit qu'environ 85 % du gaz de cette transaction est allé à quelques opérations lourdes — comme les lectures et écritures de stockage, la journalisation et la cryptographie.
Le reste est ce qu'il appelle la « logique métier », les choses plus simples et de plus haut niveau, comme le traitement des données qui dictent quel enregistrement doit être mis à jour.
Vitalik souligne également que l'on peut voir la même chose dans les modèles d'IA écrits en Python. Par exemple, lors de l'exécution d'un passage avant dans un modèle de transformateur, la majeure partie du travail est effectuée par des opérations vectorisées, comme la multiplication de matrices.
Ces opérations sont généralement écrites dans du code optimisé, souvent CUDA s'exécutant sur des GPU. La logique de haut niveau, cependant, est en Python — un langage généraliste mais lent qui ne touche qu'une petite partie du coût computationnel total.
Le développeur Ethereum pense également que ce modèle devient plus courant dans la cryptographie programmable moderne, comme les SNARK.
Il pointe du doigt les tendances dans la preuve STARK, où les équipes construisent des prouveurs à usage général pour des machines virtuelles minimales comme RISC-V.
Tout programme nécessitant une preuve peut être compilé en RISC-V, et le prouveur prouve l'exécution du RISC-V. Cette configuration est pratique, mais elle entraîne des frais généraux. La cryptographie programmable est déjà coûteuse, et ajouter le coût de l'exécution de code dans un interpréteur RISC-V est très élevé.
Alors, que font les développeurs ? Ils contournent le problème. Ils identifient les opérations spécifiques et coûteuses qui prennent la majeure partie du calcul — comme les hachages et les signatures — et créent des modules spécialisés pour prouver ces opérations efficacement.
Ensuite, ils combinent le système de preuve RISC-V général avec ces systèmes spécialisés et efficaces, obtenant le meilleur des deux mondes. Cette approche, note Vitalik, sera probablement observée dans d'autres domaines de la cryptographie, comme le calcul multipartite (MPC) et le chiffrement entièrement homomorphe (FHE).
Où interviennent la colle et le coprocesseur
Selon Vitalik, ce que nous voyons est l'essor d'une architecture « colle et coprocesseur » dans le calcul. La colle est générale et lente, responsable de la gestion des données entre un ou plusieurs coprocesseurs, qui sont spécialisés et rapides. Les GPU et les ASIC sont des exemples parfaits de coprocesseurs.
Ils sont moins généralistes que les CPU mais bien plus efficaces pour certaines tâches. La partie délicate est de trouver le bon équilibre entre généralité et efficacité.
Dans Ethereum, l'EVM n'a pas besoin d'être efficace, elle doit juste être familière. En ajoutant les bons coprocesseurs ou précompilations, vous pouvez rendre une VM inefficace presque aussi efficace qu'une nativement efficace.
Mais que se passerait-il si cela n'avait pas d'importance ? Et si nous acceptions que les puces ouvertes soient plus lentes et utilisions une architecture colle et coprocesseur pour compenser ?
L'idée est que vous pourriez concevoir une puce principale optimisée pour la sécurité et la conception open-source tout en utilisant des modules ASIC propriétaires pour les calculs les plus intensifs.
Les tâches sensibles pourraient être gérées par la puce principale sécurisée, tandis que le travail lourd, comme le traitement de l'IA ou la preuve ZK, pourrait être délégué aux modules ASIC.
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Jai Hamid
Jai Hamid couvre les cryptomonnaies, les marchés boursiers, la technologie, l'économie mondiale et les événements géopolitiques qui affectent les marchés depuis 6 ans. Elle a travaillé avec des publications axées sur la blockchain, notamment AMB Crypto, Coin Edition et CryptoTale, sur des analyses de marché, des entreprises majeures, la réglementation et les tendances macroéconomiques. Elle est diplômée de la London School of Journalism et a partagé à trois reprises des analyses du marché des cryptomonnaies sur l'une des principales chaînes de télévision d'Afrique.
