Vitalik Buterin 氏、コンピューティングのための「接着剤とコプロセッサ」を探求

Ethereum作成者であるヴィタリック・ブテリン氏は、現代のコンピューティングを「接着剤」コンポーネントと「コプロセッサー」という 2 つの部分に分割する方法について、新しい概念を掘り下げています。

ここでの考え方はシンプルです。仕事を分割することです。グルーは一般的なそれほど負荷の低いタスクを実行し、コプロセッサは重く構造化された計算を処理します。 

Vitalik 氏は それを詳しく説明し Ethereum仮想マシン (EVM)などのシステムにおけるほとんどの計算はすでにこの方法で分割されていると述べていますプロセスの一部の部分では高い効率が必要ですが、他の部分はより柔軟ですが効率が低くなります。

Ethereum例に考えてみましょう。 Vitalik 氏がEthereumネーム サービス (ENS) でブログの IPFS ハッシュを更新した最近のトランザクションでは、ガス消費がさまざまなタスクに分散されました。この取引により、合計 46,924 個のガスが消費されました。 

内訳は次のようになります。基本コストに 21,000 ガス、コールデータに 1,556、EVM 実行に 24,368 です。 SLOAD や SSTORE などの特定の操作では、それぞれ 6,400 ガスと 10,100 ガスが消費されました。 LOG 操作には 2,149 のガスが必要で、残りはその他のプロセスによって消費されました。

Vitalik 氏によると、そのトランザクションのガスの約 85% は、ストレージの読み書き、ロギング、暗号化など、いくつかの重い操作に費やされました。

残りは、彼が「ビジネス ロジック」と呼ぶもので、更新するレコードを指示するデータの処理など、より単純で高レベルのものでした。 

Vitalik 氏は、Python で書かれた AI モデルでも同じことが見られると指摘しています。たとえば、トランスフォーマー モデルでフォワード パスを実行する場合、ほとんどの作業は行列の乗算などのベクトル化された演算によって実行されます。 

これらの操作は通常、最適化されたコードで記述され、多くの場合 GPU 上で CUDA が実行されます。ただし、高レベルのロジックは Python で使用されます。これは、総計算コストのほんの一部にしか影響しない、一般的ではあるものの遅い言語です。

Ethereum開発者は、このパターンがSNARKのような現代のプログラム可能な暗号化においてより一般的になりつつあるとも考えている。

同氏は、チームが RISC-V のような最小限の仮想マシン用の汎用証明器を構築している STARK 証明の傾向を指摘しています。

証明が必要なプログラムはすべて RISC-V にコンパイルでき、証明者は RISC-V の実行を証明します。この設定は便利ですが、オーバーヘッドが発生します。プログラマブル暗号化はすでに高価であり、RISC-V インタプリタ内でコードを実行するコストを追加すると、多額の費用がかかります。

それで、開発者は何をするのでしょうか?彼らは問題を回避します。彼らは、ハッシュや署名など、計算の大部分を占める特定の高価な操作dent、これらの操作を効率的に証明するための特殊なモジュールを作成します。 

次に、一般的な RISC-V 証明システムとこれらの効率的で特殊なシステムを組み合わせて、両方の長所を活用します。このアプローチは、マルチパーティ計算 (MPC) や完全準同型暗号化 (FHE) などの暗号化の他の分野でも見られる可能性が高いと Vitalik 氏は述べています。

接着剤とコプロセッサーが登場する場所

Vitalik 氏によると、私たちが目にしているのは、コンピューティングにおける「グルーとコプロセッサー」アーキテクチャの台頭です。このグルーは一般的で低速であり、専門的で高速な 1 つ以上のコプロセッサー間のデータ処理を担当します。 GPU と ASIC はコプロセッサの好例です。 

CPU ほど汎用性はありませんが、特定のタスクでははるかに効率的です。難しいのは、汎用性と効率性の適切なバランスを見つけることです。

Ethereumでは、EVM は効率的である必要はなく、使い慣れていれば十分です。適切なコプロセッサまたはプリコンパイルを追加すると、非効率な VM をネイティブで効率的な VM とほぼ同じくらい効果的にすることができます。 

しかし、これが問題ではなかったらどうでしょうか？オープンチップの速度が遅いことを受け入れ、それを補うために接着剤とコプロセッサアーキテクチャを使用したらどうなるでしょうか? 

そのアイデアは、最も集中的な計算には独自の ASIC モジュールを使用しながら、セキュリティとオープンソース設計に最適化されたメイン チップを設計できるということです。 

機密性の高いタスクはセキュアなメインチップで処理できる一方、AI 処理や ZK 証明などの重労働は ASIC モジュールにオフロードできます。