- Виталик Бутерин изучает подход с использованием «клея и сопроцессора» для разделения вычислительных задач на общие и специализированные операции с целью повышения эффективности.
- Этот метод также применяется в области искусственного интеллекта и криптографии, а Виртуальная машина Ethereum (EVM) уже использует аналогичный подход разделения.
Создатель Ethereum Виталик Бутерин изучает новую концепцию того, как современные вычисления можно разделить на две части: компонент «клея» и «сопроцессор».
Идея здесь проста: разделить работу. Клей выполняет общие, не такие интенсивные задачи, в то время как сопроцессор берет на себя тяжелые, структурированные вычисления.
Виталик разбирает это для нас, говоря, что большинство вычислений в таких системах, как Ethereum Virtual Machine (EVM), уже разделены таким образом. Некоторые части процесса требуют высокой эффективности, в то время как другие более гибкие, но менее эффективные.
Возьмем Ethereum в качестве примера. В недавней транзакции, где Виталик обновил хеш IPFS своего блога в Ethereum Name Service (ENS), потребление газа было распределено по разным задачам. Транзакция сожгла в общей сложности 46 924 газа.
Разбивка выглядит следующим образом: 21 000 газа за базовую стоимость, 1 556 за calldata и 24 368 за выполнение EVM. Специфические операции, такие как SLOAD и SSTORE, потребовали 6 400 и 10 100 газа соответственно. Операции LOG заняли 2 149 газа, а остальное было съедено прочими процессами.
Виталик говорит, что около 85% газа в этой транзакции ушло на несколько тяжелых операций — таких как чтение и запись в хранилище, логирование и криптография.
Остальное было тем, что он называет «бизнес-логикой», более простым, высокоуровневым кодом, таким как обработка данных, определяющих, какую запись обновить.
Виталик также отмечает, что то же самое можно увидеть в моделях ИИ, написанных на Python. Например, при выполнении прямого прохода в модели трансформера большая часть работы выполняется векторизованными операциями, такими как умножение матриц.
Эти операции обычно написаны на оптимизированном коде, часто CUDA, работающем на GPU. Высокоуровневая логика, хотя и находится на Python — общем, но медленном языке, — затрагивает лишь небольшую часть общей вычислительной стоимости.
Разработчик Ethereum также считает, что эта закономерность становится все более распространенной в современной программируемой криптографии, такой как SNARK.
Он указывает на тенденции в доказательстве STARK, где команды создают универсальные доказатели для минимальных виртуальных машин, таких как RISC-V.
Любая программа, требующая доказательства, может быть скомпилирована в RISC-V, и доказательство выполняется для выполнения RISC-V. Эта настройка удобна, но сопровождается накладными расходами. Программируемая криптография уже дорога, и добавление стоимости выполнения кода внутри интерпретатора RISC-V является значительным.
Так что же делают разработчики? Они обходят проблему. Они выявляют конкретные дорогие операции, которые занимают большую часть вычислений, такие как хеширование и подписи, и создают специализированные модули для эффективного доказательства этих операций.
Затем они объединяют общую систему доказательства RISC-V с этими эффективными специализированными системами, получая лучшее из обоих миров. Этот подход, отмечает Виталик, вероятно, будет виден в других областях криптографии, таких как многопользовательские вычисления (MPC) и полностью гомоморфное шифрование (FHE).
Где появляются клей и сопроцессор
Согласно Виталику, то, что мы наблюдаем, — это появление архитектуры «клей и сопроцессор» в вычислениях. Клей является общим и медленным, отвечая за обработку данных между одним или несколькими сопроцессорами, которые являются специализированными и быстрыми. GPU и ASIC являются идеальными примерами сопроцессоров.
Они менее универсальны, чем CPU, но гораздо эффективнее для определенных задач. Трудная часть заключается в поиске правильного баланса между универсальностью и эффективностью.
В Ethereum EVM не должна быть эффективной, она должна быть просто знакомой. Добавив правильные сопроцессоры или прекомпиляты, вы можете сделать неэффективную VM почти такой же эффективной, как нативно эффективная.
Но что, если это не имеет значения? Что, если мы примем тот факт, что открытые чипы будут медленнее и будем использовать архитектуру «клей и сопроцессор» для компенсации?
Идея заключается в том, что вы можете спроектировать основной чип, оптимизированный для безопасности и открытого исходного кода, в то время как проприетарные модули ASIC используются для самых интенсивных вычислений.
Чувствительные задачи могут обрабатываться безопасным основным чипом, в то время как тяжелая работа, такая как обработка ИИ или доказательство ZK, может быть переложена на модули ASIC.
Не просто читайте новости о криптовалютах. Понимайте их. Подпишитесь на нашу рассылку. Это бесплатно.
Отказ от ответственности. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitan.com Мы не несем ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимое исследование и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.
Джай Хамид
Джай Хамид последние 6 лет освещает криптовалюты, фондовые рынки, технологии, мировую экономику и геополитические события, влияющие на рынки. Она работала с изданиями, сфокусированными на блокчейне, включая AMB Crypto, Coin Edition и CryptoTale, над рыночными аналитическими материалами, обзорами крупных компаний, регулированием и макроэкономическими трендами. Окончила Лондонскую школу журналистики и трижды выступала с аналитическими обзорами криптовалютного рынка на одном из ведущих телеканалов Африки.
