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协处理器:关键用例和值得关注的协处理器项目

2024.08.01

作者:Darshan Gandhi,FutureX Labs创始人;翻译:金色财经xiaozou

区块链经历重大的发展变化,已成为金融服务和供应链管理等各领域的核心技术。通过提高交易的安全性、透明度和效率,以及dApp和智能合约的创建,区块链解决了信任、防欺诈和数据不可篡改等方面的重大问题。

尽管取得了这些进步,但许多Layer 1区块链还面临着扩容挑战。高需求往往导致:

  • 网络拥塞

  • 交易时间较慢

  • 成本提高

  • 协处理器:关键用例和值得关注的协处理器项目

    Layer 2解决方案和分片(sharding)正在致力于解决这些问题。然而,随着消耗的增长,对更快速、更高效的交易处理的需求变得至关重要。

    这就是“协处理器”(coprocessor)的用武之地。

    协处理器是一种专用硬件,能够比通用CPU更高效地处理特定任务。协处理器通过与主处理器(本文中的L1或L2)一起工作来执行高要求任务,如加密操作和复杂计算,从而提供一种前景光明的解决方案。这有助于“卸载”主链上的负载,提高整体性能和吞吐量。

    协处理器:关键用例和值得关注的协处理器项目

    本文,我们将深入探讨协处理器生态,了解:

  • 什么是协处理器

  • 它们是如何工作的

  • 为什么需要它们

  • 用例及帮助解决的特定问题

  • 值得关注的协处理器项目

  • 本文主要焦点将放在零知识(ZK)协处理器上,因为它们是目前可用的最先进的协处理器。让我们开始吧!

    1、什么是协处理器?

    协处理器是专门用于与主CPU共同处理特定任务的硬件,可提高效率和性能。

    协处理器的概念起源于计算机体系结构,目的是提高传统计算机的性能。最初,计算机是完全依赖于CPU的,但随着任务变得越来越复杂,CPU力所不及。于是,为了解决这个问题,推出了GPU等协处理器来处理特定的任务,例如:

  • 图形渲染

  • 加密

  • 信号处理

  • 科学计算

  • 协处理器示例包括用于图形渲染的GPU、加密加速器和数学协处理器。通过在CPU和这些专用单元之间划分任务,计算机实现了显著的性能改进,使它们能够高效地处理更复杂的工作负载。

    协处理器:关键用例和值得关注的协处理器项目

    在区块链的背景下,协处理器帮助管理链下复杂任务,通过可验证计算确保透明度和信任。它们利用zk-SNARKs、MPC(多方计算)和TEE(可信执行环境)等技术来增强安全性和可扩展性。

    2、为什么需要协处理器?

    协处理器提供了几个好处,特别是对于像以太坊这样面临着扩容问题的链。好处包括:

  • 增强的可扩展性

  • 无gas交易

  • 多链支撑

  • 为了更好地理解这一点,我们来看一个比喻:

    web3中的区块链可以比作web2中的CPU,而协处理器可以比作处理大量数据和复杂计算逻辑的GPU

    协处理器:关键用例和值得关注的协处理器项目

    3、用例及帮助解决的问题

    区块链的一个重要问题是链上计算的高成本。虽然archival nodes(归档节点)存储历史数据,但对于智能合约来说,访问这些数据既昂贵又复杂。例如,EVM可以很容易地访问最新的区块数据,但很难访问较老的数据。

    协处理器:关键用例和值得关注的协处理器项目

    区块链机器专注于安全地执行智能合约代码,而不是处理大数据或计算繁重的任务。因此,链下计算或扩容技术是必要的。

    协处理器通过利用ZK技术来增强可扩展性,为这些挑战提供解决方案。具体如下:

  • 高效的大规模计算:ZK协处理器在维护区块链安全的同时处理大规模计算。

  • 历史数据访问授权:它们允许智能合约使用零知识证明来授权历史数据访问和链下计算,然后将结果带到链上。

  • 优化的可扩展性和效率:这种分离在不损害安全性的情况下提高了可扩展性和效率。

  • 通过采用这种新设计,协处理器可以帮助应用程序访问更多数据并在更大范围内运行,而无需支付高昂的gas费。

    那么,这些服务是如何工作的呢?下面是一个非常好的信息图可以让你更好地理解。

    协处理器:关键用例和值得关注的协处理器项目

    4、协处理器类型及其与rollup的比较

    在将协处理器与其他技术进行比较时,必须要考虑到计算所需的安全模型和保证级别(assurance level)。

  • ZK协处理器

  • ZK协处理器是需要最大安全性和最小信任的敏感计算的理想选择。他们使用零知识证明来确保可验证的结果,而不依赖于操作员。然而,这是以牺牲效率和灵活性为代价的。

  • 多方计算(MPC)和可信硬件

  • 对于分析或风险建模等敏感度不高的任务,MPC和可信硬件是更有效的选择。这些方法虽然提供较少的安全保证,但却支持更广泛的计算。

  • FHE协处理器

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