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コ・プロセッサ：主な使用例と注目すべきコ・プロセッサ・プロジェクト

2024/08/01 13:39

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著者：ダルシャン・ガンジー（Darshan Gandhi）、FutureX Labs創設者、翻訳：Golden Finance xiaozou

ブロックチェーンは大きな進化を遂げ、金融サービスやサプライチェーン管理などさまざまな分野の中核技術となっている。取引の安全性、透明性、効率性を向上させるとともに、dAppsやスマートコントラクトを作成することで、ブロックチェーンは信頼性、詐欺防止、データの不変性といった面で大きな問題を解決している。

こうした進歩にもかかわらず、多くのレイヤー1のブロックチェーンはスケーリングの課題に直面しています。

ネットワークの混雑
取引時間の短縮
コストの上昇

レイヤー2ソリューションとシャーディングは、これらの問題に対処するために機能しています。しかし、消費が拡大するにつれて、より高速で効率的なトランザクション処理の必要性が重要になってきます。

そこで登場するのがコプロセッサです。

コプロセッサは、汎用CPUよりも効率的に特定のタスクを処理できる、特殊化されたハードウェアの一部です。コプロセッサは、メインプロセッサ（この記事ではL1またはL2）と一緒に動作し、暗号処理や複雑な計算などの負荷のかかるタスクを実行することで、有望なソリューションを提供します。これは、メイン・チェーンからの負荷を「オフロード」し、全体的なパフォーマンスとスループットを向上させるのに役立ちます。

なぜ必要なのか

使用例と解決に役立つ具体的な問題

関心のあるコプロセッサ・プロジェクト

この記事の主な焦点は、現在利用可能なコプロセッサの中で最も先進的なゼロ知識（ZK）コプロセッサです。コプロセッサです。それでは始めましょう！

1, コプロセッサとは何ですか?

コプロセッサは、効率とパフォーマンスを向上させるために、特定のタスクでメインCPUと連携するように設計されたハードウェアです。

コプロセッサの概念は、従来のコンピュータのパフォーマンスを向上させるためのコンピュータアーキテクチャに端を発しています。当初、コンピューターは完全にCPUに依存していましたが、タスクが複雑になるにつれ、CPUに負担がかかるようになりました。

Graphics rendering
Encryption
信号処理
科学的コンピューティング

コプロセッサの例としては、グラフィックスレンダリング用のGPU、暗号化アクセラレータ、数学コプロセッサなどがあります。CPUとこれらの専用ユニットの間でタスクを分割することにより、コンピューターは大幅な性能向上を達成し、より複雑なワークロードを効率的に処理できるようになります。

ブロックチェーンの文脈では、コプロセッサはオフチェーンでの複雑なタスクの管理を支援し、検証可能な計算によって透明性と信頼を確保します。zk-SNARKs、MPC（Multiparty Computing）、TEE（Trusted Execution Environment）などの技術を利用して、セキュリティとスケーラビリティを強化します。

2, なぜコプロセッサが必要なのか？

コプロセッサは、特にスケーリングの問題に直面しているEtherのようなチェーンにとって、いくつかの利点を提供します。

web3 におけるブロックチェーンは、web2におけるCPUに例えることができます。、コプロセッサは大量のデータと複雑な計算ロジックを扱うGPUに例えることができます。

3、解決に役立つユースケースと問題

ブロックチェーンの大きな問題の1つは、オンチェーン計算のコストが高いことです。アーカイブノード(archive nodes)は過去のデータを保存しますが、このデータへのアクセスはスマートコントラクトにとって高価であり、かつ複雑です。例えば、EVMは最新のブロックデータに簡単にアクセスできるが、古いデータにアクセスするのは難しい。

ブロックチェーンマシンは、ビッグデータや計算量の多いタスクを扱うのではなく、スマートコントラクトコードを安全に実行することに重点を置いています。そのため、オフチェーンコンピューティングやスケーリング技術が必要です。

コプロセッサは、ZKテクノロジーを活用してスケーラビリティを強化することで、これらの課題に対するソリューションを提供します。具体的には：

効率的な大規模計算：ZKコプロセッサは、ブロックチェーンのセキュリティを維持しながら大規模計算を処理します。
履歴データアクセスの承認：スマートコントラクトがゼロ知識証明を使って履歴データアクセスとチェーン外の計算を承認し、その結果をチェーンにもたらすことを可能にします。
最適化されたスケーラビリティと効率性：この分離により、セキュリティを損なうことなくスケーラビリティと効率性が向上します。

この新しい設計を採用することで、コプロセッサは、法外なガス料金を支払うことなく、アプリケーションがより多くのデータにアクセスし、より大規模に実行できるようにすることができます。

では、これらのサービスはどのように機能するのでしょうか？ここに、理解を深めるための非常に優れたインフォグラフィックがあります。

4、コプロセッサの種類とロールアップ

コプロセッサを他の技術と比較する場合、セキュリティのモデルと、計算が必要とする保証レベル (ASSURANCE LEVEL) を考慮することが重要です。

ZK コプロセッサー

ZKコプロセッサーは、最大限のセキュリティと最小限の信頼を必要とする機密性の高い計算に最適です。機密性の高い計算に最適です。ゼロ知識証明を使用して、演算子に頼らずに検証可能な結果を保証します。しかし、これは効率性と柔軟性を犠牲にすることになります。

Multiparty Computing (MPC)と信頼されたハードウェア

分析やリスクモデリングなど、機密性の低いタスクでは、MPCと信頼されたハードウェアを使用します。MPCと信頼されたハードウェアは、より効果的なオプションです。これらのアプローチは、セキュリティ保証は少ないですが、より幅広い計算をサポートします。

FHE コプロセッサー

FhenixがEigenLayerと共同で開発したような、FHEベースのコプロセッサーは、次のような大きな改善をもたらします。EigenLayerと共同でFhenixによって開発されたものなど、FHEベースのコプロセッサーは機密コンピューティングに大きな改善をもたらします。これらのコプロセッサは、データの機密性を維持しながら、計算タスクをオフロードします。

これらの技術のどれを選択するかは、アプリケーションのリスク許容度と特定のニーズによって決まります。

Coprocessor vs.ロールアップ

もう1つ頻繁に比較されるのが、コプロセッサとロールアップです。

ロールアップは、トランザクションを集約し、メインチェーンの状態を維持することで、トランザクションのスループットを高め、手数料を削減することに重点を置いています。そのため、高頻度のトランザクションに適しています。

一方、コプロセッサは複雑なロジックと大量のデータを独立して処理します。複数のブロックチェーンやロールアップにまたがる高度な金融モデリングやビッグデータ分析に最適です。

5、ユースケースとアプリケーション

コプロセッサは本質的に高度にモジュール化されており、さまざまなアプリケーションに使用できます。

DeFi
プロジェクトにおける複雑な計算

現在構築されている、または構築可能な興味深いユースケースをいくつか探ってみましょう。li>

コプロセッサはDeFiプロジェクトで複雑な計算を処理し、リアルタイムで適応する複雑な財務モデルや戦略をサポートすることができます。重い計算をメインチェーンからオフロードし、効率性とスケーラビリティを確保します。これは、取引戦略や高頻度取引の最適化に不可欠です。

Full-chain gaming

Coprocessors offload the complexity of EVMs, allowing rich game mechanics and state updates.また、高度なゲームロジックやAI主導の機能をサポートし、Web2ゲームよりも没入感のある魅力的なゲームプレイを作成できます。

Perpetual Contracts and Options

Coprocessors provides transparent and verifiable margin logic for decentralised trading, enhancing derivatives platforms''s reliability.信頼性を高めます。洗練された取引戦略とリスク管理手法を提供しながら、プライバシーと信頼を確保します。

Data Enhancement for Smart Contracts

Coprocessors can provide data capture, computation, and validation services that enable smart contracts to process large amounts of historical data.履歴データを処理できるようにします。これは、より高度なビジネスロジックと運用効率を可能にし、スマートコントラクトの信頼性を高めるのに役立ちます。

DAO とガバナンス

コプロセッサは、重い計算をオフロードしてDAOのガスコストを削減することができます。の運用のガスコストを削減し、ガバナンス・プロセスと意思決定を簡素化します。これにより、DAO運営の効率性と透明性が向上し、コミュニティ主導のプロジェクトをサポートします。

ZKML

コプロセッサは、オンチェーン機械学習をサポートすることができます。コプロセッサは、セキュリティとリスク管理のために履歴データを使用するオンチェーン機械学習アプリケーションをサポートすることができます。この統合により、ブロックチェーン・アプリケーションの高度な分析とインテリジェントな意思決定のための新たな可能性が開かれます。

KYC

コプロセッサはオフチェーンデータを取り込み、スマートコントラクトの検証可能な証明を作成し、コンプライアンスを確保することができます。スマートコントラクトのための証明書を作成し、ユーザーのプライバシーを維持しながらコンプライアンスを確保します。これにより、Web3におけるKYCプロセスは、よりセキュアで、プライベートで、効率的になります。

ソーシャルおよび認証アプリ

コプロセッサは、ゼロ知識証明を使用して、ウォレットアドレスを明らかにすることなく、デジタルIDと過去の行動を検証できます。を検証することができます。これにより、ソーシャルおよび認証アプリケーションのプライバシーと信頼性が強化され、クレデンシャルと活動の安全な証明が可能になります。

コプロセッサが提供する柔軟性により、アプリケーションは事実上無限です。上記は、いくつかのチームがすでに構築し始めている革新的なプロジェクトのエキサイティングな例です。

6, 誰がコプロセッサを作成しているのでしょうか？

そこで次の質問は、これらのコプロセッサを実際に作成しているのはどのチームなのかということです。

6 コプロセッサを作成しているのは誰なのか？

Axiom

AxiomはイーサリアムのZKコプロセッサで、安全で検証可能な方法ですべてのオンチェーンデータにアクセスできるスマートコントラクトを提供します。ゼロ知識証明を使用して、ブロックヘッダー、ステート、トランザクション、レシートからデータを読み取り、分析や機械学習などの計算を実行します。

各タスクの結果についてZK証明の妥当性を生成することで、Axiomはデータが正しくアクセスされ計算されたことを保証し、それをオンチェーンで検証します。この信頼性のない検証プロセスにより、より信頼性の高いdApp開発の余地が生まれます。

RISC Zero

RISC Zeroは、ブロックチェーンのスマートコントラクト計算の検証可能な実行に焦点を当てています。開発者はRust言語でプログラムを書き、それをネットワーク上にデプロイすることができ、ゼロ知識証明が各プログラム実行の正しさを保証します。

BonsaiやzkVMなどのコンポーネントも含まれています。bonsaiはzkVMとRISC-V命令セットアーキテクチャを統合し、汎用的なユースケースに高性能な証明を提供します。

Brevis（ブレビス）

BrevisはZKコプロセッサであり、分散型アプリケーションが信頼できる方法で複数のブロックチェーンにまたがるデータにアクセスし、計算することを可能にします。

zkFabricはブロックヘッドの同期
zkQueryNetはデータクエリの処理
に使用されます。
zkAggregatorRollupは、ブロックチェーンの検証と証明の提出に使用されます。

Lagrange

Largrangeは相互運用可能なZKコプロセッサ・プロトコルであり、大規模データ計算とクロスチェーン相互運用性を必要とするアプリケーションをサポートします。その中核製品であるZK Big Dataは、高度に並列なコプロセッサを通じてZK証明を生成し、クロスチェーンのデータを処理して検証します。

Lagrangeには、データベース、動的更新、スマートコントラクトを検証するSQLクエリ機能が含まれている。このプロトコルは複雑なクロスチェーンアプリケーションをサポートし、EigenLayer、Mantle、LayerZeroなどのプラットフォームと統合します。

7, AIコプロセッサ

コプロセッサは、複雑な計算をオフロードし、DeFi管理、パーソナライズされたアシスタント、安全なデータ処理などのさまざまなタスクの効率性、安全性、スケーラビリティを確保することで、暗号AI分野のアプリケーションを強化します。

Phala Network

Phala Networkは、ブロックチェーンとTrusted Execution Environments（TEE）を統合し、安全なAIインタラクションを可能にします。同社のPhat Contractsは、コプロセッサを介して複雑な計算をPhalaのネットワークに転送し、ポートフォリオ管理や利回り管理などのAI主導のDeFi管理タスクに不可欠です。

Phalaのクロスチェーン相互運用性により、AIインテリジェンスがチェーン全体で取引できるようになり、機密データを保護しながらプライベートな計算を行うことができます。

Ritual Network

Ritual は、スマートコントラクトがAIモデルにアクセスできるようにする分散型オラクルネットワーク（DON）であるInfernetを使用して、コミュニティが所有する初の主権AIネットワークを開発しています。

リチュアル・ネットワークの戦略的パートナーシップは、そのモジュール性を際立たせています：

EigenLayer：レプリケーションメカニズムを使用しています。strong>：潜在的な脅威に対する経済的安全性を強化するために、リプレッジ・メカニズムを利用する。
Celestia: Celestiaのスケーラブルなデータ可用性レイヤーへのアクセスを提供し、データ管理の効率と全体的なスケーラビリティを向上させます。

Modulus Labs

Modulus Labsは、ZKコプロセッサを使用して、複雑な機械学習アルゴリズムをチェーンに直接もたらすことに焦点を当てています。

Rockybot: コプロセッサを使用するオンチェーンAI取引ボット。高頻度取引オペレーションを実行する。
Leela vs The World: ゲーム内のアクショントラッキングを処理するためにコプロセッサを使用する対話型AIゲームです。
zkMon：ゼロ知識証明を使用したAI生成アートの検証。

Giza

Gizaは、ゼロ知識（ZK）証明を使って検証可能な機械学習モデルの作成、管理、ホスティングを簡素化するために設計されたプラットフォームです。開発者は、あらゆるML（機械学習）モデルを検証可能なモデルに変換し、ML実行の改ざん防止証明を確実にすることができます。

GizaはAIエンジニアにコントロールパネルを提供し、AI操作の監視、スケジュール、デプロイを容易にし、さまざまなクラウドプロバイダーやMLライブラリとシームレスに統合します。このプラットフォームはまた、EVM検証機（バリデーター）のサポートを通じてプロトコルの統合をサポートし、効率を高め、収益の拡大と分散型アプリケーションの採用を促進します。

EZKL

EZKLは、PyTorchやTensorFlowなどの使い慣れたライブラリを使用して、zk-SNARKをディープラーニングモデルや計算グラフと統合します。プライバシーとセキュリティを確保するために、基礎となるデータを明らかにすることなく、計算に関するステートメントを証明します。

これらの証明は、オンチェーン、ブラウザ、またはデバイス上で検証することができます。EZKLは、金融モデル、ゲーム、データ証明など、さまざまなアプリケーションをサポートしており、セキュリティを維持しながらオフチェーン計算を簡素化するためのPython、JavaScript、コマンドラインインターフェースツールを提供しています。

8、コプロセッサの未来

全体として、コプロセッサはブロックチェーンのエコシステムにとって重要です。私は、より高速で安全なブロックチェーンのためのステロイドのブロックチェーンと見ています。

信頼される必要のない、検閲に強いAIアプリの開発
大規模なデータセットの検証可能な分析
暗号空間におけるAI駆動型アプリケーションの信頼性と透明性を向上させる
スマートコントラクトが分散型の性質を損なうことなく、より多くのデータとチェーン外の計算リソースに低コストでアクセスできるようにする。

コプロセッサの潜在的なアプリケーションは、分散型金融（DeFi）などの分野に革命をもたらす可能性があり、SushiswapやUniswapなどのプラットフォームの競争力を維持するのに役立つ可能性があります。

しかし、どのような技術にも言えることですが、コプロセッサには、開発の複雑さやハードウェアコストの高さなど、独自の課題があります。

このような課題にもかかわらず、多くのチームがその解決に取り組み続けています。たとえば、FhenixとEigenLayerのコラボレーションは、計算タスクを強化し、プライバシーチェーン上のトランザクションの開発を加速させる取り組みの一例です。このようなコラボレーションは、既存の障壁を克服し、この分野におけるコプロセッサの可能性を最大限に引き出すために不可欠です。