Виталик Бутерин исследует концепцию «связующего звена и сопроцессора» для вычислений

Создатель Ethereum Виталик Бутерин изучает новую концепцию разделения современных вычислительных систем на две части: «связующий» компонент и «сопроцессор»

Идея проста: разделить работу. «Связующее звено» выполняет общие, не слишком ресурсоемкие задачи, а сопроцессор занимается сложными, структурированными вычислениями. 

Виталик объясняет , что большинство вычислений в таких системах, как Ethereum (EVM), уже разделены таким образом. Некоторые части процесса требуют высокой эффективности, в то время как другие более гибкие, но менее эффективные.

Возьмем, к примеру, Ethereum. В недавней транзакции, когда Виталик обновлял хеш IPFS своего блога в службе имен Ethereum (ENS), потребление газа распределилось между различными задачами. В общей сложности транзакция израсходовала 46 924 газа. 

Распределение выглядит следующим образом: 21 000 газа на базовую стоимость, 1 556 на данные вызовов и 24 368 на выполнение EVM. Специфические операции, такие как SLOAD и SSTORE, потребили 6 400 и 10 100 газа соответственно. Операции LOG потребовали 2 149 газа, а остальное было израсходовано на различные процессы.

Виталик говорит, что около 85% газа в этой сделке было использовано для нескольких ресурсоемких операций, таких как чтение и запись данных в хранилище, ведение журналов и криптография.

Остальное — это то, что он называет «бизнес-логикой», более простые, высокоуровневые вещи, такие как обработка данных, определяющих, какую запись нужно обновить. 

Виталик также отмечает, что то же самое можно наблюдать в моделях ИИ, написанных на Python. Например, при выполнении прямого прохода в модели трансформера большая часть работы выполняется с помощью векторизованных операций, таких как умножение матриц. 

Эти операции обычно пишутся на оптимизированном коде, часто с использованием CUDA, работающей на графических процессорах. Однако высокоуровневая логика написана на Python — универсальном, но медленном языке, который затрагивает лишь небольшую часть общих вычислительных затрат.

Разработчик Ethereum также считает, что подобный шаблон становится все более распространенным в современной программируемой криптографии, например, в SNARK.

Он указывает на тенденции в методологии STARK, где команды создают универсальные средства доказательства для минимальных виртуальных машин, таких как RISC-V.

Любую программу, требующую доказательства, можно скомпилировать в RISC-V, а доказывающая программа доказывает выполнение кода в RISC-V. Такая схема удобна, но сопряжена с дополнительными затратами. Программируемая криптография и так дорога, а добавление стоимости выполнения кода внутри интерпретатора RISC-V значительно увеличивает затраты.

Итак, что же делают разработчики? Они обходят проблему с помощью хакерских методов. Ониdentконкретные, ресурсоемкие операции, которые занимают большую часть вычислительных ресурсов — такие как хеширование и создание подписей — и создают специализированные модули для эффективного выполнения этих операций. 

Затем они объединяют общую систему доказательства RISC-V с этими эффективными специализированными системами, получая лучшее из обоих миров. По словам Виталика, такой подход, вероятно, будет применяться и в других областях криптографии, таких как многосторонние вычисления (MPC) и полностью гомоморфное шифрование (FHE).

Где вступают в дело клей и сопроцессор

По словам Виталика, мы наблюдаем рост архитектуры «связующего звена и сопроцессора» в вычислительной технике. Связующее звено — это универсальный и медленный компонент, отвечающий за обработку данных между одним или несколькими сопроцессорами, которые являются специализированными и быстрыми. Графические процессоры (GPU) и специализированные интегральные схемы (ASIC) — прекрасные примеры сопроцессоров. 

Они менее универсальны, чем центральные процессоры, но гораздо эффективнее для определенных задач. Сложность заключается в поиске правильного баланса между универсальностью и эффективностью.

В EthereumEVM не обязательно должна быть эффективной, ей просто нужно быть привычной. Добавив подходящие сопроцессоры или прекомпиляции, можно сделать неэффективную виртуальную машину почти такой же эффективной, как и изначально эффективная. 

Но что, если бы это не имело значения? Что, если бы мы смирились с тем, что открытые микросхемы будут работать медленнее, и использовали бы архитектуру связующего звена и сопроцессора для компенсации? 

Идея заключается в том, что можно разработать основной чип, оптимизированный для обеспечения безопасности и с учетом принципов открытого исходного кода, используя при этом проприетарные ASIC-модули для наиболее ресурсоемких вычислений. 

Серьезные задачи могут выполняться защищенным основным чипом, а ресурсоемкие задачи, такие как обработка данных с помощью ИИ или проверка ZK-критерия, могут быть перенесены на модули ASIC.