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以太坊共同创办人vitalik buterin最新撰文，探讨了现代运算如何采用「胶水(glue)和协处理器(coprocessor)」架构来提高效率，这种架构将运算分为两部分：一个是通用但效率较低的「业务逻辑」，另一个是高度结构化且运算密集型的「昂贵工作」，并通过灵活的通用「胶水」元件和高效的专用「协处理器」来优化这两种运算形式。
实务上运算分离例子
vitalik详细说明了「胶水和协处理器」架构在不同领域的应用，包括以太坊虚拟机(evm)、人工智能(ai)、网页应用(webapps)和可编程密码学等。
在evm的例子中，vitalik分析了一笔交易的gas费，指出大部分运算(约73%)集中在几个结构化的昂贵操作上，如存储读写和日志记录，而其余部分则是「业务逻辑」，例如处理交易的具体细节。
在ai领域，vitalik以pytorch中的例子说明了如何使用python编写高层次的「业务逻辑」，而将密集运算(如矩阵和向量操作)交由cuda和asic来高效处理。
vitalik还探讨了在可编程密码学中如何实现这种分离，例如starks可以通过通用虚拟机(如risc-v)构建证明器来处理通用业务逻辑，同时使用专门模组来高效处理特定昂贵的运算操作。其他可编程加密技术如snarks、多方计算(mpc)和全同态加密(fhe)可能也会采用类似的优化方法。
各领域运算分离例子
运算分离加剧的原因
vitalik认为，现代运算越来越倾向于采用这种架构，因为它允许开发者将运算分离，从而在不同层面上进行优化，并且这种分离正在增加，主要是由于以下几个原因：
cpu时脉速度的极限：随着cpu时脉速度的提升达到瓶颈，进一步的性能提升需要通过并行运算来实现。然而，并行运算难以理解和实现，因此开发者倾向于继续使用顺序逻辑，并将并行化交由后端专门的模块来处理。
业务逻辑运算成本的降低：随着运算速度的大幅提升，业务逻辑的运算成本变得微不足道。在这种情况下，优化业务逻辑运行的虚拟机(vm)时，更注重开发者友好性、安全性等目标，而将运算效率的需求交给专门的「协处理器」模块来实现。
关键昂贵操作的明确化：随着时间的推移，在密码学和人工智能等领域，已经越来越清楚哪些是最重要且昂贵的操作类型(如模算数、椭圆曲线计算、快速傅立叶转换、矩阵乘法等)，这使得专门优化这些操作的协处理器变得更加可行且重要。
胶水和协处理器的优化方向
最后，vitalik提出了一些关于如何改进evm、提高运算安全性、推动开源硬体以及加速密码学主流化的建议。
evm(以太坊虚拟机)：
evm不需要追求效率,而应该注重熟悉度和生态系统。
可以通过加入协处理器(预编译)来提高效率。
改进evm的方法包括添加更好的预编译/特殊操作码，以及改进储存布局。
安全运算和开源硬件：
当前硬件安全面临复杂性和专有性的挑战。
开源和安全的替代方案正在推进，但效率仍是问题。
建议采用「胶水和协处理器」架构：用开源、安全但较慢的主晶片处理敏感计算，并用专有但高效的asic模块处理密集运算。
密码学：
这种架构对密码学(尤其是可程序化密码学)的主流化很有利。
一些高度结构化的运算(如snarks、mpc等)已经有了高度优化的实现。
通用vm执行可能仍有较高开销，但只要密集运算部分使用专门技术处理，整体开销就可控。
vitalik补充道，虽然胶水不需要高效能，但在延迟和数据带宽方面仍有一定要求。对于需要反复处理相同数据的运算(如密码学和ai)，胶水的效率可能成为瓶颈。
结论
vitalik总结道，这一趋势对于运算效率的最大化、开发者友好性、安全性和开放性的平衡具有积极意义。通过让不同部分专注于不同目标，它实现了效率与其他价值(如安全性、开放性和简单性)的共存。
这种架构让更专业的客户端运算变得可能，特别是改善了在用户本地硬件上运行敏感且高性能要求的运算(如zk证明、ai推理)的能力。同时，运算的模块化降低了小型和新兴参与者的进入门槛，促进了多个运算领域间的合作与学习。
此外，这种趋势为密码学本身提供了加速机会，并为区块链的发展开辟了新路径，允许优化特定功能(如预编译)而不是整体虚拟机，使得性能和安全性可以同时得到提升。
以上就是v神提出胶水和协处理器计算模型！提高效率和安全性的详细内容，更多关于运算分离加剧的原因的资料请关注代码网其它相关文章！
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