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- Vitalik Buterin 氏は、計算タスクを一般的な操作と特殊な操作に分割して効率を高める「グルー アンド コプロセッサ」アプローチを研究しています。.
- この方法は AI や暗号化にも使用されており、 Ethereum 仮想マシン (EVM) ではすでに分割アプローチが使用されています。.
Ethereum 作者であるヴィタリック・ブテリン氏は、現代のコンピューティングを「グルー」コンポーネントと「コプロセッサ」の2つの部分に分割する新しい概念を研究している。
ここでの考え方はシンプルです。作業を分割するのです。グルーは一般的でそれほど負荷の高くないタスクを実行し、コプロセッサは高負荷で構造化された計算を処理します。.
Vitalik氏 は のようなシステムにおけるほとんどの計算は Ethereum 既にこのように分割されていると説明し、プロセスの一部は高い効率性が求められる一方で、他の部分はより柔軟だが効率性は低いとしています。
Ethereum例に挙げましょう。Vitalik氏が Ethereum ネームサービス（ENS）上で自身のブログのIPFSハッシュを更新した最近のトランザクションでは、ガス消費が複数のタスクに分散され、合計46,924ガスが消費されました。.
内訳は以下のとおりです。基本コストが21,000ガス、コールデータに1,556ガス、EVM実行に24,368ガスです。SLOADやSSTOREなどの特定の操作には、それぞれ6,400ガスと10,100ガスが消費されました。LOG操作には2,149ガスが消費され、残りはその他のプロセスで消費されました。.
Vitalik 氏によると、このトランザクションのガスの約 85% が、ストレージの読み取りと書き込み、ログ記録、暗号化などのいくつかの重い操作に費やされたとのことです。.
残りは彼が「ビジネス ロジック」と呼ぶもので、どのレコードを更新するかを決定するデータの処理など、より単純で高レベルのものでした。.
Vitalik氏は、Pythonで書かれたAIモデルでも同じことが見られると指摘しています。例えば、Transformerモデルでフォワードパスを実行する場合、ほとんどの作業は行列乗算などのベクトル化された演算によって行われます。.
これらの操作は通常、最適化されたコードで記述され、多くの場合、GPU上で実行されるCUDAが使用されています。ただし、高レベルのロジックはPythonで記述されています。Pythonは汎用性は高いものの、処理速度が遅く、全体の計算コストのごく一部にしか影響しません。.
Ethereum 開発者は、このパターンが SNARK のような最新のプログラム可能な暗号化でも一般的になりつつあるとも考えています。.
彼は、チームが RISC-V のような最小限の仮想マシン用の汎用証明器を構築している STARK 証明のトレンドを指摘しています。.
証明が必要なプログラムはRISC-Vにコンパイルでき、証明器がRISC-Vの実行を証明します。この設定は便利ですが、オーバーヘッドが伴います。プログラム可能な暗号技術は既に高価であり、RISC-Vインタープリタ内でコードを実行するコストが加わると、大きな負担となります。.
では、開発者は一体何をするのでしょうか？彼らは問題をハックして回避します。ハッシュや署名など、計算の大部分を占める特定の高コストな操作をdentし、それらの操作を効率的に証明するための専用モジュールを作成します。.
そして、汎用的なRISC-V証明システムとこれらの効率的で特化されたシステムを組み合わせ、両方の長所を活かすのです。ヴィタリック氏によると、このアプローチは、マルチパーティ計算（MPC）や完全準同型暗号（FHE）といった暗号技術の他の分野でも採用される可能性が高いとのことです。.
グルーとコプロセッサが登場する場所
ヴィタリック氏によると、コンピューティングにおいて「グルー＆コプロセッサ」アーキテクチャの台頭が見られるという。グルーは汎用的で低速であり、1つまたは複数のコプロセッサ（特化型で高速）間のデータ処理を担う。GPUやASICはコプロセッサの好例だ。.
CPUほど汎用性はありませんが、特定のタスクにおいてははるかに効率的です。難しいのは、汎用性と効率性の適切なバランスを見つけることです。.
Ethereumでは、EVM は効率的である必要はなく、使い慣れているだけで十分です。適切なコプロセッサやプリコンパイルを追加することで、非効率な VM をネイティブに効率的な VM とほぼ同等の効率にすることができます。.
しかし、もしこれが問題にならないとしたらどうなるでしょうか？オープンチップは遅くなることを認め、それを補うためにグルーとコプロセッサアーキテクチャを使用したらどうなるでしょうか？
アイデアとしては、最も集中的な計算には独自の ASIC モジュールを使用しながら、セキュリティとオープンソース設計向けに最適化されたメイン チップを設計できるというものです。.
機密性の高いタスクはセキュアなメインチップで処理し、AI 処理や ZK 証明などの負荷の高い処理は ASIC モジュールにオフロードできます。.
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