V神揭示胶水与协处理器模型：提升计算效率与安全性

以太坊共同创始人Vitalik Buterin最近发表了一篇文章，探讨了现代计算如何通过采用“胶水(glue)和协处理器(coprocessor)”架构来提高效率。这种架构将计算分为两部分：一部分是通用但效率较低的“业务逻辑”，另一部分是高度结构化且计算密集型的“昂贵工作”。通过灵活的通用“胶水”组件和高效的专用“协处理器”，可以优化这两种计算形式。

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在实际应用中，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。例如，在EVM中，Vitalik分析了一笔交易的Gas费，发现大部分计算(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”，而将密集计算(如矩阵和向量操作)交由CUDA和ASIC来高效处理。此外，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，同时使用专门模块来高效处理特定昂贵的计算操作。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。

现代计算越来越倾向于采用这种架构，因为它允许开发者将计算分离，从而在不同层面上进行优化。这种分离正在增加，主要是由于以下几个原因：首先，CPU时钟速度的提升已经达到瓶颈，进一步的性能提升需要通过并行计算来实现。然而，并行计算难以理解和实现，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。其次，随着计算速度的大幅提升，业务逻辑的计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，而将计算效率的需求交给专门的“协处理器”模块来实现。最后，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。

最后，Vitalik提出了一些关于如何改进EVM、提高计算安全性、推动开源硬件以及加速密码学主流化的建议。对于EVM，以太坊虚拟机不需要追求效率，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，以及改进存储布局。对于安全计算和开源硬件，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、安全但较慢的主芯片处理敏感计算，并用专有但高效的ASIC模块处理密集计算。对于密码学，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。一些高度结构化的计算(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，但只要密集计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计算(如密码学和AI)，胶水的效率可能成为瓶颈。

总的来说，这种趋势对于计算效率的最大化、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计算变得可能，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计算(如ZK证明、AI推理)的能力。同时，计算的模块化降低了小型和新兴参与者的进入门槛，促进了多个计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。