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原標(biāo)題：Glueandcoprocessorarchitectures
作者：Vitalik，Ethereum創(chuàng)始人；編譯：鄧通，金色財(cái)經(jīng)
特別感謝JustinDrake、GeorgiosKonstantopoulos、AndrejKarpathy、MichaelGao、TarunChitra和各種Flashbots貢獻(xiàn)者提供的反饋和評(píng)論。
如果你以中等程度的細(xì)節(jié)分析現(xiàn)代世界中正在進(jìn)行的任何資源密集型計(jì)算，你會(huì)一次又一次發(fā)現(xiàn)的一個(gè)特點(diǎn)是，計(jì)算可以分為兩個(gè)部分：
相對(duì)少量的復(fù)雜但計(jì)算量不大的“業(yè)務(wù)邏輯”；
大量密集但高度結(jié)構(gòu)化的“昂貴工作”。
這兩種計(jì)算形式最好用不同的方式處理：前者，其架構(gòu)可能效率較低但需要具有非常高的通用性；后者，其架構(gòu)可能具有較低的通用性，但需要具有非常高的效率。實(shí)踐中這種不同方式的例子有哪些？
首先，讓我們了解一下我最熟悉的環(huán)境：Ethereum虛擬機(jī)(EVM)。這是我最近進(jìn)行的Ethereum交易的geth調(diào)試跟蹤：在ENS上更新我的博客的IPFS哈希。該交易總共消耗了46924gas，可以按以下方式分類：
基本成本：21,000
調(diào)用數(shù)據(jù)：1,556
EVM執(zhí)行：24,368
SLOAD操作碼：6,400
SSTORE操作碼：10,100
LOG操作碼：2,149
其他：6,719
變壓器模型的一個(gè)塊的前向傳遞
我們?cè)谶@里看到了什么？我們看到了用Python編寫的相對(duì)少量的“業(yè)務(wù)邏輯”，它描述了正在執(zhí)行的操作的結(jié)構(gòu)。在實(shí)際應(yīng)用中，還會(huì)有另一種類型的業(yè)務(wù)邏輯，它決定了諸如如何獲取輸入以及對(duì)輸出執(zhí)行的操作等細(xì)節(jié)。但是，如果我們深入研究每個(gè)單獨(dú)的操作本身（self.norm、torch.cat、+、*、self.attn內(nèi)部的各個(gè)步驟……），我們會(huì)看到矢量化計(jì)算：相同的操作并行計(jì)算大量值。與第一個(gè)示例類似，一小部分計(jì)算用于業(yè)務(wù)邏輯，大部分計(jì)算用于執(zhí)行大型結(jié)構(gòu)化矩陣和向量運(yùn)算——事實(shí)上，大多數(shù)只是矩陣乘法。
就像在EVM示例中一樣，這兩種類型的工作以兩種不同的方式處理。高級(jí)業(yè)務(wù)邏輯代碼是用Python編寫的，這是一種高度通用和靈活的語言，但也非常慢，我們只是接受低效率，因?yàn)樗簧婕翱傆?jì)算成本的一小部分。同時(shí)，密集型操作是用高度優(yōu)化的代碼編寫的，通常是在GPU上運(yùn)行的CUDA代碼。我們甚至越來越多地開始看到LLM推理在ASIC上進(jìn)行。
現(xiàn)代可編程密碼學(xué)，如SNARK，在兩個(gè)層面上再次遵循類似的模式。首先，證明器可以用高級(jí)語言編寫，其中繁重的工作是通過矢量化操作完成的，就像上面的AI示例一樣。我在這里的圓形STARK代碼展示了這一點(diǎn)。其次，在密碼學(xué)內(nèi)部執(zhí)行的程序本身可以以一種在通用業(yè)務(wù)邏輯和高度結(jié)構(gòu)化的昂貴工作之間進(jìn)行劃分的方式編寫。
要了解其工作原理，我們可以看看STARK證明的最新趨勢(shì)之一。為了通用且易于使用，團(tuán)隊(duì)越來越多地為廣泛采用的最小虛擬機(jī)（如RISC-V）構(gòu)建STARK證明器。任何需要證明執(zhí)行情況的程序都可以編譯成RISC-V，然后證明者可以證明該代碼的RISC-V執(zhí)行情況。
這是一種簡(jiǎn)化：在實(shí)踐中，效率和通用性之間的權(quán)衡曲線幾乎總是有兩個(gè)以上的層次。GPU和其他在行業(yè)中通常被稱為“協(xié)處理器”的芯片不如CPU通用，但比ASIC通用。專業(yè)化程度的權(quán)衡很復(fù)雜，這取決于對(duì)算法的哪些部分在五年后仍將保持不變，哪些部分在六個(gè)月后會(huì)發(fā)生變化的預(yù)測(cè)和直覺。在ZK證明架構(gòu)中，我們經(jīng)？吹筋愃频亩鄬訉I(yè)化。但對(duì)于廣泛的思維模型，考慮兩個(gè)層次就足夠了。在許多計(jì)算領(lǐng)域都有類似的情況：
從上述例子來看，計(jì)算當(dāng)然可以以這種方式分割，這似乎是一種自然法則。事實(shí)上，你可以找到幾十年來計(jì)算專業(yè)化的例子。然而，我認(rèn)為這種分離正在增加。我認(rèn)為這是有原因的：
我們最近才達(dá)到CPU時(shí)鐘速度提升的極限，因此只有通過并行化才能獲得進(jìn)一步的收益。但是，并行化很難推理，因此對(duì)于開發(fā)人員來說，繼續(xù)按順序推理并讓并行化在后端發(fā)生往往更為實(shí)際，并包裝在為特定操作構(gòu)建的專用模塊中。
計(jì)算速度最近才變得如此之快，以至于業(yè)務(wù)邏輯的計(jì)算成本已經(jīng)變得真正可以忽略不計(jì)。在這個(gè)世界中，優(yōu)化業(yè)務(wù)邏輯運(yùn)行的VM以達(dá)到計(jì)算效率以外的目標(biāo)也是有意義的：開發(fā)人員友好性、熟悉性、安全性和其他類似目標(biāo)。同時(shí)，專用的“協(xié)處理器”模塊可以繼續(xù)為效率而設(shè)計(jì)，并從它們與粘合劑的相對(duì)簡(jiǎn)單的“接口”中獲得其安全性和開發(fā)人員友好性。
最重要的昂貴操作是什么變得越來越清晰。這在密碼學(xué)中最為明顯，其中最有可能使用哪些類型的特定昂貴操作：模數(shù)運(yùn)算、橢圓曲線線性組合（又稱多標(biāo)量乘法）、快速傅里葉變換等等。在人工智能中，這種情況也變得越來越明顯，二十多年來，大部分計(jì)算都是“主要是矩陣乘法”（盡管精度水平不同）。其他領(lǐng)域也出現(xiàn)了類似的趨勢(shì)。與20年前相比，（計(jì)算密集型）計(jì)算中的未知未知數(shù)要少得多。
一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是，膠合器（Glue）應(yīng)優(yōu)化以成為好的膠合器（Glue），而協(xié)處理器（coprocessor）也應(yīng)優(yōu)化以成為好的協(xié)處理器（coprocessor）。我們可以在幾個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域探索這一點(diǎn)的含義。EVM
Blockchain虛擬機(jī)（例如EVM）不需要高效，只需要熟悉即可。只需添加正確的協(xié)處理器（又稱“預(yù)編譯”），低效VM中的計(jì)算實(shí)際上可以與本機(jī)高效VM中的計(jì)算一樣高效。例如，EVM的256位寄存器所產(chǎn)生的開銷相對(duì)較小，而EVM的熟悉度和現(xiàn)有開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)帶來的好處是巨大且持久的。優(yōu)化EVM的開發(fā)團(tuán)隊(duì)甚至發(fā)現(xiàn)，缺乏并行化通常不是可擴(kuò)展性的主要障礙。
改進(jìn)EVM的最佳方法可能只是(i)添加更好的預(yù)編譯或?qū)Ｓ貌僮鞔a，例如EVM-MAX和SIMD的某種組合可能是合理的，以及(ii)改進(jìn)存儲(chǔ)布局，例如，Verkle樹的更改作為副作用，大大降低了訪問彼此相鄰的存儲(chǔ)槽的成本。
運(yùn)行Debian的RISC-V筆記本電腦
然而，效率仍然是一個(gè)問題。上述鏈接文章的作者寫道：
RISC-V等較新的開源芯片設(shè)計(jì)不可能與已經(jīng)存在并經(jīng)過數(shù)十年改進(jìn)的處理器技術(shù)相媲美。進(jìn)步總有一個(gè)起點(diǎn)。
更偏執(zhí)的想法，比如這種在FPGA上構(gòu)建RISC-V計(jì)算機(jī)的設(shè)計(jì)，面臨著更大的開銷。但是，如果膠合和協(xié)處理器架構(gòu)意味著這種開銷實(shí)際上并不重要，那會(huì)怎樣？如果我們接受開放和安全芯片將比專有芯片慢，如果需要甚至放棄推測(cè)執(zhí)行和分支預(yù)測(cè)等常見優(yōu)化，但試圖通過添加（如果需要，專有）ASIC模塊來彌補(bǔ)這一點(diǎn)，這些模塊用于最密集的特定類型的計(jì)算，那會(huì)怎樣？敏感計(jì)算可以在“主芯片”中完成，該芯片將針對(duì)安全性、開源設(shè)計(jì)和側(cè)信道阻力進(jìn)行優(yōu)化。更密集的計(jì)算（例如ZK證明、AI）將在ASIC模塊中完成，這將了解有關(guān)正在執(zhí)行的計(jì)算的更少信息（可能，通過加密盲化，在某些情況下甚至可能為零信息）。密碼學(xué)
另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是，這一切都對(duì)密碼學(xué)，尤其是可編程密碼學(xué)成為主流非常樂觀。我們已經(jīng)在SNARK、MPC和其他設(shè)置中看到了一些特定的高度結(jié)構(gòu)化計(jì)算的超優(yōu)化實(shí)現(xiàn)：某些哈希函數(shù)的開銷僅比直接運(yùn)行計(jì)算貴幾百倍，而且人工智能（主要是矩陣乘法）的開銷也非常低。GKR等進(jìn)一步的改進(jìn)可能會(huì)進(jìn)一步降低這一水平。完全通用的VM執(zhí)行，特別是在RISC-V解釋器中執(zhí)行時(shí)，可能會(huì)繼續(xù)產(chǎn)生大約一萬倍的開銷，但出于本文中描述的原因，這并不重要：只要使用高效的專用技術(shù)分別處理計(jì)算中最密集的部分，總開銷就是可控的。
矩陣乘法專用MPC的簡(jiǎn)化圖，這是AI模型推理中最大的組件。請(qǐng)參閱本文了解更多詳細(xì)信息，包括如何保持模型和輸入的私密性。
“膠合層只需要熟悉，不需要高效”這一想法的一個(gè)例外是延遲，以及在較小程度上的數(shù)據(jù)帶寬。如果計(jì)算涉及對(duì)同一數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)十次重復(fù)的繁重操作（就像密碼學(xué)和人工智能一樣），那么由低效膠合層導(dǎo)致的任何延遲都可能成為運(yùn)行時(shí)間的主要瓶頸。因此，膠合層也有效率要求，盡管這些要求更為具體。結(jié)論
總體而言，我認(rèn)為上述趨勢(shì)從多個(gè)角度來看都是非常積極的發(fā)展。首先，這是在保持開發(fā)人員友好性的同時(shí)最大化計(jì)算效率的合理方法，能夠同時(shí)獲得更多兩者對(duì)每個(gè)人都有好處。特別是，通過在客戶端實(shí)現(xiàn)專業(yè)化以提高效率，它提高了我們?cè)谟脩粲布镜剡\(yùn)行敏感且性能要求高的計(jì)算（例如ZK證明、LLM推理）的能力。其次，它創(chuàng)造了一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)之窗，以確保對(duì)效率的追求不會(huì)損害其他價(jià)值，最明顯的是安全性、開放性和簡(jiǎn)單性：計(jì)算機(jī)硬件中的側(cè)通道安全性和開放性、降低ZK-SNARK中的電路復(fù)雜性以及降低虛擬機(jī)中的復(fù)雜性。從歷史上看，對(duì)效率的追求導(dǎo)致這些其他因素退居次要地位。有了膠合和協(xié)處理器架構(gòu)，它不再需要。機(jī)器的一部分優(yōu)化效率，另一部分優(yōu)化通用性和其他價(jià)值，兩者協(xié)同工作。
這一趨勢(shì)對(duì)密碼學(xué)也非常有利，因?yàn)槊艽a學(xué)本身就是“昂貴的結(jié)構(gòu)化計(jì)算”的一個(gè)主要例子，而這一趨勢(shì)加速了這一趨勢(shì)的發(fā)展。這為提高安全性又增加了一個(gè)機(jī)會(huì)。在Blockchain世界中，安全性的提高也成為可能：我們可以少擔(dān)心虛擬機(jī)的優(yōu)化，而更多地關(guān)注優(yōu)化預(yù)編譯和與虛擬機(jī)共存的其他功能。
第三，這一趨勢(shì)為規(guī)模較小、較新的參與者提供了參與的機(jī)會(huì)。如果計(jì)算變得不那么單一，而更加模塊化，這將大大降低進(jìn)入門檻。即使使用一種類型的計(jì)算的ASIC，也有可能有所作為。在ZK證明領(lǐng)域和EVM優(yōu)化中也是如此。編寫具有近乎前沿水平效率的代碼變得更加容易和易于訪問。審計(jì)和形式化驗(yàn)證此類代碼變得更加容易和易于訪問。最后，由于這些非常不同的計(jì)算領(lǐng)域正在趨同于一些共同模式，因此它們之間有更多的協(xié)作和學(xué)習(xí)空間。
免責(zé)聲明:Vitalik：提升效率和安全性的新構(gòu)想——膠合和協(xié)處理器架構(gòu)文章轉(zhuǎn)發(fā)自互聯(lián)網(wǎng)，版權(quán)歸其所有。
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