探索现代计算中的胶合和协处理器架构

维塔利克·布特林因其对以太坊生态系统的贡献而闻名，最近深入研究了现代计算中的胶水和协处理器架构概念。根据 Buterin 的说法，计算效率的一个重要趋势是将任务划分为高级业务逻辑和密集的结构化操作，每个操作都以不同的方式进行优化。

了解胶合和协处理器架构

Buterin 解释说，计算任务通常分为两个不同的部分：业务逻辑，复杂但不计算密集；以及昂贵的工作，结构化程度高且计算要求高。这种划分允许不同的优化方法：前者需要通用性，而后者需要高效率。

实践示例

一个突出的例子是以太坊虚拟机 (EVM)。Buterin 分析最近的以太坊交易时指出，很大一部分 gas 消耗来自结构化操作，如存储读写、日志和加密功能。业务逻辑通常用 Solidity 等高级语言编写，触发这些操作，但只占总计算成本的一小部分。

同样，在使用 PyTorch 等框架的 AI 应用中，业务逻辑是用 Python（一种灵活但速度较慢的语言）编写的。矩阵乘法等密集型操作由在 GPU 甚至 ASIC 上运行的优化代码处理。这种模式在各种领域都很明显，包括可编程加密，其中繁重的计算与一般业务逻辑分开优化。

总体模式

Buterin 将这种架构描述为胶水和协处理器模型，其中一个通用性高但效率低的中央组件在效率高但通用性低的专用协处理器之间协调数据。这种模型在不同的计算领域越来越流行，包括以太坊、人工智能、网络应用程序和可编程加密。

例如，在以太坊中，EVM 处理高级逻辑，而专用操作码和预编译优化特定操作。在人工智能中，Python 代码构建操作，而 GPU 执行密集型任务。这一趋势由多种因素推动，包括 CPU 时钟速度的限制、业务逻辑的计算成本可忽略不计，以及更清晰地识别必要的昂贵操作。

启示与未来方向

胶水和协处理器模型意味着像 EVM 这样的区块链虚拟机应该注重熟悉度而不是效率。改进 EVM 可能涉及添加更好的预编译或专用操作码以及优化存储布局。在安全计算和开放硬件中，这种架构可以使用速度较慢但更安全的开源芯片，并辅以专有 ASIC 模块进行密集计算。

这一趋势对密码学尤其有利，因为 SNARK 和 MPC 等结构化计算可以得到高度优化。业务逻辑和密集操作的分离可以显著提高效率，而不会损害安全性或开放性。

结论

总体而言，转向胶合和协处理器架构是一个积极的发展。它最大限度地提高了计算效率，同时保持了开发人员的友好性，使敏感和性能要求高的计算能够在用户硬件上本地运行。这一趋势还为规模较小和较新的参与者提供了参与的机会，因为模块化方法降低了进入门槛，并促进了不同计算领域之间的协作。

欲了解更多详细信息，可在此处阅读 Vitalik Buterin 的原文。

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