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Vitalik Buterin 探索计算领域的“胶水和协处理器”

经过贾伊·哈米德贾伊·哈米德
阅读时长:3分钟 发布
Vitalik 的新文章探讨了计算趋势,其特点是将任务划分为业务逻辑和高成本工作,并通过粘合处理器和协处理器架构进行管理。
  • Vitalik Buterin 正在探索一种“胶水和协处理器”方法,将计算任务拆分为通用操作和专用操作,以提高效率。.
  • 这种方法也应用于人工智能和密码学领域, Ethereum 虚拟机(EVM)已经采用了分离式方法。.

Ethereum 创始人 Vitalik Buterin 正在深入研究现代计算如何分成两部分的新概念:“粘合剂”组件和“协处理器”。

这里的思路很简单:分工合作。“胶水”处理器负责处理一般性的、不太繁重的任务,而“协处理器”则负责处理繁重的、结构化的计算。. 

Vitalik 详细解释 道,像 Ethereum 虚拟机 (EVM) 这样的系统中,大多数计算已经以这种方式拆分。流程中的某些部分需要高效率,而其他部分则更灵活但效率较低。

以 Ethereum为例。在最近一次交易中,Vitalik 在 Ethereum 名称服务 (ENS) 上更新了他博客的 IPFS 哈希值,gas 消耗分散在不同的任务中。该交易总共消耗了 46,924 的 gas。. 

具体消耗情况如下:基础费用为 21,000 gas,调用数据消耗 1,556 gas,EVM 执行消耗 24,368 gas。SLOAD 和 SSTORE 等特定操作分别消耗了 6,400 gas 和 10,100 gas。LOG 操作消耗了 2,149 gas,其余部分被其他进程消耗。.

Vitalik 表示,该笔交易中约 85% 的 gas 用于了一些高负载操作,例如存储读取和写入、日志记录和加密。.

其余部分是他所谓的“业务逻辑”,也就是更简单、更高层次的东西,例如处理决定要更新哪个记录的数据。. 

Vitalik 还指出,在用 Python 编写的 AI 模型中也能看到同样的现象。例如,在 Transformer 模型中运行前向传播时,大部分工作都是通过向量化运算完成的,例如矩阵乘法。. 

这些操作通常用优化后的代码编写,通常是在GPU上运行的CUDA。然而,高层逻辑却是用Python编写的——Python是一种通用但速度较慢的语言,它只涉及总计算成本的一小部分。.

Ethereum 开发者也认为这种模式在现代可编程密码学(如 SNARK)中变得越来越常见。.

他指出 STARK 验证的趋势是,各个团队正在为 RISC-V 等最小虚拟机构建通用验证器。.

任何需要验证的程序都可以编译成 RISC-V 代码,验证器负责验证 RISC-V 的执行结果。这种设置虽然方便,但也带来了额外的开销。可编程密码学本身成本就很高,再加上在 RISC-V 解释器中运行代码的成本,更是雪上加霜。.

那么,开发人员会怎么做呢?他们会想办法解决这个问题。他们会dent那些占用大部分计算资源的、耗时的操作——比如哈希和签名——然后创建专门的模块来高效地验证这些操作。. 

然后,他们将通用的 RISC-V 证明系统与这些高效的专用系统相结合,从而兼具两者的优势。Vitalik 指出,这种方法很可能会出现在密码学的其他领域,例如多方计算 (MPC) 和全同态加密 (FHE)。.

胶水和协处理器的作用在哪里?

Vitalik认为,我们目前看到的是计算领域“胶水处理器和协处理器”架构的兴起。胶水处理器功能通用但速度较慢,负责在一个或多个协处理器之间处理数据;而协处理器则功能强大且速度极快。GPU和ASIC就是协处理器的典型例子。. 

它们不如CPU通用,但在执行某些任务时效率更高。难点在于如何在通用性和效率之间找到合适的平衡点。.

在 Ethereum中,EVM(以太坊虚拟机)不需要高效,只需要用户熟悉即可。通过添加合适的协处理器或预编译组件,可以让一个低效的虚拟机几乎与原生高效虚拟机一样高效。. 

但如果这无关紧要呢?如果我们接受开放式芯片速度较慢的事实,并使用粘合剂和协处理器架构来弥补速度上的不足呢? 

其理念是,您可以设计一个针对安全性和开源设计进行优化的主芯片,同时使用专有 ASIC 模块进行最密集的计算。. 

敏感任务可以由安全主芯片处理,而繁重的任务,如人工智能处理或零知识证明,可以卸载到专用集成电路模块上。.

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