以太坊共同創辦人 Vitalik Buterin 在最新文章中探討了「膠水和協處理器」運算架構的重要性，透過靈活的通用「膠水」元件與高效的專用「協處理器」，旨在 EVM、AI 等領域展示出優化運算性能的同時，提高安全性。
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以太坊共同創辦人 Vitalik Buterin 最新撰文，探討了現代運算如何採用「膠水（Glue）和協處理器（Coprocessor）」架構來提高效率，這種架構將運算分為兩部分：一個是通用但效率較低的「業務邏輯」，另一個是高度結構化且運算密集型的「昂貴工作」，並通過靈活的通用「膠水」元件和高效的專用「協處理器」來優化這兩種運算形式。
實務上運算分離例子
Vitalik 詳細說明了「膠水和協處理器」架構在不同領域的應用，包括以太坊虛擬機（EVM）、人工智慧（AI）、網頁應用（Web apps）和可編程密碼學等。
在 EVM 的例子中，Vitalik 分析了一筆交易的 Gas 費，指出大部分運算（約 73%）集中在幾個結構化的昂貴操作上，如存儲讀寫和日誌記錄，而其餘部分則是「業務邏輯」，例如處理交易的具體細節。
在 AI 領域，Vitalik 以 PyTorch 中的例子說明了如何使用 Python 編寫高層次的「業務邏輯」，而將密集運算（如矩陣和向量操作）交由 CUDA 和 ASIC 來高效處理。
Vitalik 還探討了在可編程密碼學中如何實現這種分離，例如 STARKs 可以通過通用虛擬機（如 RISC-V）構建證明器來處理通用業務邏輯，同時使用專門模組來高效處理特定昂貴的運算操作。其他可編程加密技術如 SNARKs、多方計算（MPC）和全同態加密（FHE）可能也會採用類似的優化方法。
運算分離加劇的元因
Vitalik 認為，現代運算越來越傾向於採用這種架構，因為它允許開發者將運算分離，從而在不同層面上進行優化，並且這種分離正在增加，主要是由於以下幾個原因：
- CPU 時脈速度的極限：隨著 CPU 時脈速度的提升達到瓶頸，進一步的性能提升需要通過並行運算來實現。然而，並行運算難以理解和實現，因此開發者傾向於繼續使用順序邏輯，並將並行化交由後端專門的模組來處理。
- 業務邏輯運算成本的降低：隨著運算速度的大幅提升，業務邏輯的運算成本變得微不足道。在這種情況下，優化業務邏輯運行的虛擬機（VM）時，更注重開發者友好性、安全性等目標，而將運算效率的需求交給專門的「協處理器」模組來實現。
- 關鍵昂貴操作的明確化：隨著時間的推移，在密碼學和人工智慧等領域，已經越來越清楚哪些是最重要且昂貴的操作類型（如模算數、椭圓曲線計算、快速傅立葉轉換、矩陣乘法等），這使得專門優化這些操作的協處理器變得更加可行且重要。
膠水和協處理器的優化方向
最後，Vitalik 提出了一些關於如何改進 EVM、提高運算安全性、推動開源硬體以及加速密碼學主流化的建議。
EVM (以太坊虛擬機)：
- EVM不需要追求效率,而應該注重熟悉度和生態系統。
- 可以透過加入協處理器（預編譯）來提高效率。
- 改進 EVM 的方法包括添加更好的預編譯/特殊操作碼，以及改進儲存佈局。
安全運算和開源硬體：
- 當前硬體安全面臨複雜性和專有性的挑戰。
- 開源和安全的替代方案正在推進，但效率仍是問題。
- 建議採用「膠水和協處理器」架構：用開源、安全但較慢的主晶片處理敏感計算，並用專有但高效的 ASIC 模組處理密集運算。
密碼學：
- 這種架構對密碼學（尤其是可程式化密碼學）的主流化很有利。
- 一些高度結構化的運算（如SNARKs、MPC等）已經有了高度優化的實現。
- 通用 VM 執行可能仍有較高開銷，但只要密集運算部分使用專門技術處理，整體開銷就可控。
Vitalik 補充道，雖然膠水不需要高效能，但在延遲和數據頻寬方面仍有一定要求。對於需要反覆處理相同數據的運算（如密碼學和 AI），膠水的效率可能成為瓶頸。
結碖
Vitalik 總結道，這一趨勢對於運算效率的最大化、開發者友好性、安全性和開放性的平衡具有積極意義。通過讓不同部分專注於不同目標，它實現了效率與其他價值（如安全性、開放性和簡單性）的共存。
這種架構讓更專業的客戶端運算變得可能，特別是改善了在用戶本地硬體上運行敏感且高性能要求的運算（如 ZK 證明、AI 推理）的能力。同時，運算的模組化降低了小型和新興參與者的進入門檻，促進了多個運算領域間的合作與學習。
此外，這種趨勢為密碼學本身提供了加速機會，並為區塊鏈的發展開闢了新路徑，允許優化特定功能（如預編譯）而不是整體虛擬機，使得性能和安全性可以同時得到提升。
