在现代计算领域中，一个显著的趋势是将计算任务划分为两种主要类型：

1. 少量复杂但计算负荷较轻的“业务逻辑”；
2. 大量密集且高度结构化的“昂贵操作”。

这两种计算类型需要不同的处理方式：业务逻辑需要高通用性，尽管其效率较低；而昂贵操作需要高效率，即便通用性较低。

实践中的不同处理方式

以太坊虚拟机（EVM）是一个典型的例子。在处理我的一笔以太坊交易时，该交易总共消耗了 46,924 gas。按照不同的操作类型分类如下：

• 基本成本：21,000 gas
• 调用数据：1,556 gas
• EVM 执行：24,368 gas
  • SLOAD 操作码：6,400 gas
  • SSTORE 操作码：10,100 gas
  • LOG 操作码：2,149 gas
• 其他：6,719 gas

从中可以看出，大部分的计算消耗集中在少数几种结构化的昂贵操作上，例如存储读写和日志记录。相较之下，业务逻辑部分的计算相对较少，通常涉及到简单的操作，如调整数据位或进行代币余额的加减。

类似的情况也可以在 AI 代码中观察到。以 Python 编写的 AI 代码为例，我们看到少量的业务逻辑和大量的矢量化计算。与 EVM 示例类似，业务逻辑使用通用的编程语言（Python），而密集型操作则由高度优化的代码（如 CUDA）完成。

胶合与协处理器架构

现代计算越来越多地采用胶合和协处理器架构：中央的“胶合”组件负责高通用性的数据传输，而多个协处理器组件则负责高效的专用计算。这种架构允许在保持高效率的同时，确保系统的通用性和灵活性。

例如，GPU 和其他被称为“协处理器”的芯片，虽然不如 CPU 通用，但比 ASIC 更具通用性。专用芯片的设计和开发需要在效率和通用性之间找到平衡。类似的多层专业化结构也可以在 ZK 证明架构中看到。

在密码学中的应用

现代可编程密码学，如 SNARK 和 STARK，遵循类似的模式。在这些技术中，程序的业务逻辑可以用高级语言编写，而密集型的计算则通过专用模块来高效处理。例如，为了优化 STARK 证明器的性能，开发者们创造了专门处理昂贵操作的模块，如哈希和签名。

安全计算与开放硬件

在硬件层面上，推动计算安全性的一大挑战是芯片的复杂性和专有性。虽然开放的硬件设计（如 RISC-V）取得了一些进展，但与成熟的处理器技术相比，仍存在效率上的差距。胶合和协处理器架构的应用意味着，即使开放硬件可能在性能上落后于专有芯片，依然可以通过专用 ASIC 模块弥补性能差距。

结论

总的来说，胶合与协处理器架构代表了一种在保持开发人员友好的同时最大化计算效率的合理方法。这种架构不仅提高了计算效率，还确保了安全性、开放性和简单性。对于密码学和区块链领域，这种趋势提供了更多的优化机会，并可能改变未来的计算和安全设计格局。

这种架构的普及还将降低新参与者的进入门槛，使得高效的计算和开发变得更加可及。同时，各种计算领域的协作和学习也将得到更多的机会和空间。