코프로세서: 주요 사용 사례 및 주목할 만한 코프로세서 프로젝트

저자: 다샨 간디, FutureX Labs 설립자, 골든 파이낸스 샤오저우 번역

블록체인은 상당한 진화를 거듭하며 금융 서비스, 공급망 관리 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 블록체인은 거래의 보안, 투명성 및 효율성을 개선하고 디앱과 스마트 계약을 생성함으로써 신뢰, 사기 방지 및 데이터 불변성 측면에서 주요 문제를 해결합니다.

이러한 발전에도 불구하고 많은 레이어 1 블록체인은 확장 문제에 직면해 있습니다. 높은 수요는 종종 다음과 같은 결과로 이어집니다.

• 네트워크 혼잡

• 느린 거래 시간

• 높은 비용

레이어 2 솔루션과 샤딩은 이러한 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 그러나 소비가 증가함에 따라 더 빠르고 효율적인 트랜잭션 처리에 대한 필요성이 커지고 있습니다.

이 때 코프로세서가 등장합니다.

코프로세서는 범용 CPU보다 특정 작업을 더 효율적으로 처리할 수 있는 특수 하드웨어입니다. 코프로세서는 메인 프로세서(이 문서에서는 L1 또는 L2)와 함께 작동하여 암호화 연산 및 복잡한 계산과 같은 까다로운 작업을 수행함으로써 유망한 솔루션을 제공합니다. 이는 메인 체인에서 부하를 '오프로드'하여 전반적인 성능과 처리량을 개선하는 데 도움이 됩니다.

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이 문서에서는 코프로세서 에코시스템에 대해 자세히 알아보고 다음을 알아봅니다.

• 코프로세서란 무엇인가

• 어떻게 작동하는가

• 코프로세서는 어떤 역할을 하나요? p>

• 왜 필요한가

• 사용 사례 및 해결에 도움이 되는 구체적인 문제

• 관심 있는 코프로세서 프로젝트

이 글의 주요 초점은 현재 사용 가능한 가장 진보된 코프로세서인 제로 지식(ZK) 코프로세서에 맞춰져 있습니다. 코프로세서입니다. 그럼 시작해 보겠습니다!

1, 코프로세서란 무엇인가요?

코프로세서는 효율성과 성능을 향상시키기 위해 특정 작업에서 메인 CPU와 함께 작동하도록 설계된 하드웨어입니다.

코프로세서의 개념은 기존 컴퓨터의 성능을 개선하기 위해 컴퓨터 아키텍처에서 시작되었습니다. 처음에는 컴퓨터가 CPU에 전적으로 의존했지만 작업이 복잡해지면서 CPU에 과부하가 걸렸습니다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 특정 작업을 처리하기 위해 GPU와 같은 보조 프로세서가 도입되었습니다.

• 그래픽 렌더링

• 암호화

.

• 신호 처리

• 과학 컴퓨팅

코프로세서의 예로는 그래픽 렌더링용 GPU, 암호화 가속기, 수학적 코프로세서가 있습니다. 컴퓨터는 CPU와 이러한 전용 장치 간에 작업을 분담함으로써 상당한 성능 향상을 달성하여 더 복잡한 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

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블록체인의 맥락에서 코프로세서는 복잡한 작업을 오프체인에서 관리하여 검증 가능한 계산을 통해 투명성과 신뢰를 보장합니다. 코프로세서는 보안과 확장성을 강화하기 위해 zk-SNARK, MPC(멀티파티 컴퓨팅), TEE(신뢰 실행 환경) 등의 기술을 활용합니다.

2, 코프로세서가 필요한 이유는 무엇인가요?

코프로세서는 특히 이더와 같이 확장성 문제에 직면한 체인에 여러 가지 이점을 제공합니다. 다음과 같은 이점이 있습니다:

• 확장성 향상

• 가스 없는 거래

• 멀티 체인 지원

이를 더 잘 이해하기 위해 비유를 들어보겠습니다.

web3의 블록체인은 web2의 CPU에 비유할 수 있습니다. , 코프로세서는 대량의 데이터와 복잡한 계산 로직을 처리하는 GPU에 비유할 수 있습니다.

3, 사용 사례와 문제 해결에 도움이 되는 사례

블록체인의 주요 문제 중 하나는 온체인 연산 비용이 높다는 것입니다. 아카이브 노드(보관 노드)는 과거 데이터를 저장하지만, 스마트 컨트랙트에서 이 데이터에 액세스하는 것은 비용이 많이 들고 복잡합니다. 예를 들어, EVM은 가장 최근 블록 데이터에 쉽게 접근할 수 있지만, 이전 데이터에 접근하기는 어렵습니다.

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블록체인 머신은 빅데이터나 연산량이 많은 작업을 처리하기보다는 스마트 컨트랙트 코드를 안전하게 실행하는 데 중점을 둡니다. 따라서 오프체인 컴퓨팅 또는 확장 기술이 필요합니다.

코프로세서는 ZK 기술을 활용하여 확장성을 향상시킴으로써 이러한 과제에 대한 솔루션을 제공합니다. 구체적으로:

• 효율적인 대규모 연산: ZK 코프로세서는 블록체인 보안을 유지하면서 대규모 계산을 처리합니다.

• 기록 데이터 접근 권한 부여: 스마트 콘트랙트가 영지식 증명을 사용하여 기록 데이터 접근과 오프체인 계산을 승인하고 그 결과를 체인으로 가져올 수 있도록 합니다.

• 최적화된 확장성과 효율성: 이러한 분리는 보안을 손상시키지 않으면서 확장성과 효율성을 향상시킵니다.

이 새로운 설계를 채택함으로써 코프로세서는 애플리케이션이 막대한 가스 요금을 지불하지 않고도 더 많은 데이터에 액세스하고 더 큰 규모로 실행할 수 있도록 지원합니다.

그렇다면 이러한 서비스는 어떻게 작동할까요? 다음은 더 잘 이해할 수 있도록 도와주는 인포그래픽입니다.

4, 코프로세서 유형 및 롤업

코프로세서를 다른 기술과 비교할 때는 보안 모델과 계산에 필요한 보증 수준(ASSURANCE LEVEL)을 고려하는 것이 중요합니다.

• ZK 코프로세서

ZK 코프로세서는 최대 보안과 최소 신뢰가 필요한 민감한 계산에 이상적입니다. 민감한 계산에 이상적입니다. 영지식 증명을 사용하여 연산자에 의존하지 않고 검증 가능한 결과를 보장합니다. 하지만 효율성과 유연성을 희생해야 합니다.

• 다자간 컴퓨팅(MPC) 및 신뢰 하드웨어

분석 또는 위험 모델링과 같이 다음과 같은 작업의 경우 분석이나 위험 모델링과 같이 덜 민감한 작업의 경우 MPC와 신뢰할 수 있는 하드웨어가 더 효과적인 옵션입니다. 이러한 접근 방식은 보안이 덜 보장되지만 더 넓은 범위의 계산을 지원합니다.

• FHE 코프로세서

Fhenix가 다음과 협력하여 개발한 것과 같은 FHE 기반 코프로세서는 EigenLayer와 같은 FHE 기반 코프로세서는 기밀 컴퓨팅을 크게 개선합니다. 이러한 코프로세서는 데이터 기밀성을 유지하면서 계산 작업을 오프로드합니다.

이 중 어떤 기술을 선택할지는 애플리케이션의 위험 허용 범위와 특정 요구 사항에 따라 달라집니다.

• 코프로세서 대 롤업

또 다른 자주 비교되는 것은 코프로세서와 롤업:

롤업은 트랜잭션을 집계하고 메인 체인 상태를 유지하여 트랜잭션 처리량을 늘리고 수수료를 줄이는 데 중점을 둡니다. 따라서 빈도가 높은 트랜잭션에 더 적합합니다.

반면 코프로세서는 복잡한 로직과 대용량 데이터를 독립적으로 처리합니다. 여러 블록체인과 롤업에서 고급 금융 모델링과 빅 데이터 분석에 이상적입니다.

5, 사용 사례 및 애플리케이션

코프로세서는 본질적으로 고도로 모듈화되어 있으며 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. 현재 구축 중이거나 구축할 수 있는 몇 가지 흥미로운 사용 사례를 살펴보겠습니다.

• DeFi 프로젝트의 복잡한 계산

코프로세서는 DeFi 프로젝트에서 복잡한 계산을 처리하여 실시간으로 적응하는 복잡한 금융 모델과 전략을 지원할 수 있습니다. 메인 체인에서 과중한 계산을 오프로드하여 효율성과 확장성을 보장하며, 이는 트레이딩 전략과 고빈도 트레이딩을 최적화하는 데 매우 중요합니다.

• 풀체인 게임

코프로세서는 EVM의 복잡성을 분산시켜 더 풍부한 게임 메커니즘과 상태 업데이트를 가능하게 합니다. 또한 고급 게임 로직과 AI 기반 기능을 지원하여 웹2.0 게임보다 더 몰입감 있고 매력적인 게임플레이를 만들 수 있습니다.

• 영구계약 및 옵션

코프로세서는 탈중앙화 거래를 위한 투명하고 검증 가능한 마진 로직을 제공하여 파생상품 플랫폼의 신뢰성을 향상시킵니다. 또한 정교한 거래 전략과 위험 관리 방법을 제공하면서 개인정보 보호와 신뢰를 보장합니다.

• 스마트 컨트랙트를 위한 데이터 향상

코프로세서는 스마트 컨트랙트가 대량의 데이터를 처리할 수 있는 데이터 캡처, 계산, 검증 서비스를 제공할 수 있습니다. 기록 데이터를 처리할 수 있습니다. 이를 통해 보다 고급 비즈니스 로직과 운영 효율성을 구현하고 스마트 컨트랙트의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

• DAO 및 거버넌스

코프로세서는 무거운 계산을 오프로드하여 DAO의 가스 비용을 절감할 수 있습니다. 운영의 가스 비용을 줄이고 거버넌스 프로세스와 의사결정을 간소화할 수 있습니다. 이는 DAO 운영의 효율성과 투명성을 개선하여 커뮤니티 중심의 프로젝트를 지원합니다.

• ZKML

코프로세서는 온체인 머신러닝 애플리케이션을 지원할 수 있습니다. 보안 및 위험 관리를 위해 기록 데이터를 사용하는 머신러닝 애플리케이션을 지원할 수 있습니다. 이러한 통합은 블록체인 애플리케이션을 위한 고급 분석과 지능적인 의사결정을 위한 새로운 가능성을 열어줍니다.

• KYC

코프로세서는 오프체인 데이터를 가져와 스마트 컨트랙트에 대한 검증 가능한 증명을 생성하여 규정 준수를 보장할 수 있습니다. 스마트 컨트랙트에 대한 증명을 생성하여 사용자 프라이버시를 유지하면서 규정 준수를 보장합니다. 이를 통해 Web3의 KYC 프로세스는 더욱 안전하고, 비공개적이며, 효율적입니다.

• 소셜 및 인증 앱

코프로세서는 영지식 증명을 사용하여 디지털 신원 및 과거 행동의 유효성을 검사할 수 있습니다. 영지식 증명을 사용할 수 있습니다. 이는 소셜 및 인증 애플리케이션의 개인정보 보호와 신뢰성을 향상시켜 자격 증명과 활동을 안전하게 증명할 수 있게 해줍니다.

코프로세서가 제공하는 유연성 덕분에 응용 분야는 사실상 무궁무진합니다. 위는 이러한 팀 중 일부가 이미 구축하기 시작한 혁신적인 프로젝트의 몇 가지 흥미로운 예입니다.

6, 누가 코프로세서를 만들고 있나요?

다음 질문은 실제로 이러한 코프로세서를 만드는 팀은 누구일까요?

Axiom

Axiom은 안전하고 검증 가능한 방식으로 모든 온체인 데이터에 액세스할 수 있는 스마트 컨트랙트를 제공하는 이더리움 ZK 코프로세서입니다. 영지식 증명을 사용하여 블록 헤더, 상태, 트랜잭션 및 영수증에서 데이터를 읽고 분석 및 머신 러닝과 같은 계산을 수행합니다.

액시엄은 각 작업의 결과에 대한 ZK 유효성 증명을 생성하여 데이터가 올바르게 액세스되고 계산되었는지 확인한 다음 온체인에서 검증합니다. 이러한 신뢰가 필요 없는 검증 프로세스는 보다 안정적인 디앱 개발을 가능하게 합니다.

RISC 제로는 블록체인 스마트 컨트랙트 계산의 검증 가능한 실행에 중점을 둡니다. 개발자는 Rust 언어로 프로그램을 작성하고 네트워크에 배포할 수 있으며, 영지식 증명을 통해 각 프로그램 실행의 정확성을 보장할 수 있습니다.

분재와 zkVM과 같은 구성 요소도 포함되어 있습니다. 분재는 zkVM을 RISC-V 명령어 집합 아키텍처와 통합하여 범용 사용 사례를 위한 고성능 증명을 제공합니다.

Brevis

Brevis는 탈중앙화 애플리케이션이 신뢰 없는 방식으로 여러 블록체인에서 데이터에 액세스하고 계산할 수 있도록 하는 ZK 코프로세서입니다. 아키텍처는 다음과 같습니다:

• zkFabric은 블록헤드를 동기화하는 데 사용됩니다

• zkQueryNet은 데이터 쿼리를 처리하는 데 사용됩니다

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• zkAggregatorRollup은 증명을 검증하고 블록체인에 제출하는 데 사용됩니다.

Lagrange

Largrange는 대규모 데이터 연산과 크로스체인 상호운용성이 필요한 애플리케이션을 지원하는 상호운용 가능한 ZK 코프로세서 프로토콜입니다. 핵심 제품인 ZK 빅데이터는 크로스체인 데이터를 처리하고 검증하여 고도로 병렬화된 코프로세서를 통해 ZK 증명을 생성합니다.

래그랜지는 데이터베이스, 동적 업데이트, 스마트 컨트랙트의 유효성을 검사하는 SQL 쿼리 기능을 포함하고 있습니다. 이 프로토콜은 복잡한 크로스체인 애플리케이션을 지원하며, 아이겐레이어, 맨틀, 레이어제로와 같은 플랫폼과 통합됩니다.

7, AI 코프로세서

코프로세서는 복잡한 연산을 오프로드하고 탈중앙 금융 관리, 개인화된 비서, 안전한 데이터 처리 등 다양한 작업에 대한 효율성, 보안, 확장성을 보장함으로써 암호화폐 AI 영역의 애플리케이션을 향상시킵니다. 다음은 다양한 사용 사례와 기술에 코프로세서를 사용하는 주목할 만한 몇 가지 프로젝트입니다.

Phala Network

Phala Network는 블록체인을 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)과 통합하여 안전한 AI 상호 작용을 가능하게 합니다. Phat 콘트랙트는 복잡한 계산을 코프로세서를 통해 Phala의 네트워크로 전송하며, 이는 포트폴리오 관리 및 수익률 관리와 같은 AI 기반 디파이 관리 작업에 매우 중요합니다.

Phala의 크로스체인 상호운용성을 통해 AI 인텔리전스가 체인 전반에서 거래할 수 있어 민감한 데이터를 보호하는 동시에 개인 연산을 보호할 수 있습니다.

리추얼 네트워크

리추얼은 스마트 콘트랙트가 AI 모델에 액세스할 수 있도록 하는 탈중앙화 오라클 네트워크(DON)인 Infernet을 사용하여 최초의 커뮤니티 소유 주권형 AI 네트워크를 개발하고 있습니다.

리추얼 네트워크의 전략적 파트너십은 모듈식 특성을 강조합니다.

• EigenLayer: 잠재적 위협에 대한 경제적 보안을 강화하기 위해 대체 메커니즘을 사용합니다.

• Celestia: 셀레스티아의 확장 가능한 데이터 가용성 계층에 대한 액세스를 제공하여 데이터 관리 효율성과 전반적인 확장성을 개선합니다.

모듈러스 랩스

모듈러스 랩스는 ZK 코프로세서를 사용해 복잡한 머신러닝 알고리즘을 체인에 직접 도입하는 데 중점을 두고 있습니다. 이들의 프로젝트는 다양한 애플리케이션을 보여줍니다:

• Rockybot: 코프로세서를 사용하는 온체인 AI 트레이딩 봇. 고빈도 거래 작업을 수행하는 온체인 AI 트레이딩 봇입니다.

• Leela vs The World: 코프로세서를 사용하여 게임 내 액션 추적을 처리하는 대화형 AI 게임.

• zkMon: 영지식 증명을 사용하여 AI 제너레이티브 아트를 검증합니다.

Giza

Giza는 영지식(ZK) 증명을 사용하여 검증 가능한 머신러닝 모델의 생성, 관리 및 호스팅을 간소화하도록 설계된 플랫폼입니다. 이를 통해 개발자는 모든 ML(머신러닝) 모델을 검증 가능한 모델로 변환하여 ML 실행에 대한 변조 방지 증명을 보장할 수 있습니다.

Giza는 AI 엔지니어에게 AI 운영을 쉽게 모니터링, 예약 및 배포할 수 있는 제어판을 제공하며, 다양한 클라우드 제공업체 및 ML 라이브러리와 원활하게 통합됩니다. 또한 이 플랫폼은 EVM 검증기(검증자) 지원을 통해 프로토콜 통합을 지원하여 효율성을 높이고 매출 성장과 분산형 애플리케이션 채택을 촉진합니다.

EZKL

EZKL은 파이토치나 텐서플로우와 같은 익숙한 라이브러리를 사용하여 딥 러닝 모델 및 계산 그래프와 zk-SNARK를 통합합니다. 개발자는 이러한 모델을 ONNX 파일로 내보내고 zk-SNARK 회로를 생성할 수 있으며, 이를 통해 딥러닝 모델 개발을 위한 도구로 사용할 수 있습니다. 프라이버시와 보안을 보장하기 위해 기본 데이터를 공개하지 않고 계산에 대한 진술을 증명할 수 있습니다.

이러한 증명은 온체인, 브라우저 또는 디바이스에서 검증할 수 있으며, 금융 모델, 게임, 데이터 증명 등 다양한 애플리케이션을 지원하고, 보안을 유지하면서 오프체인 연산을 간소화할 수 있도록 Python, JavaScript, 명령줄 인터페이스 도구를 제공합니다.

8, 코프로세서의 미래

전반적으로 코프로세서는 블록체인 생태계에 매우 중요합니다. 저는 코프로세서를 더 빠르고 안전한 블록체인을 위한 스테로이드를 얹은 블록체인이라고 생각합니다.

코프로세서는 다음과 같은 많은 애플리케이션에 중요할 것입니다.

• 신뢰할 필요가 없고 검열에 저항하는 AI 앱 개발

• 대규모 데이터 세트의 검증 가능한 분석

• 암호화 공간에서 AI 기반 애플리케이션의 신뢰성과 투명성 향상

• 스마트 컨트랙트가 탈중앙화 특성을 훼손하지 않고 더 많은 데이터와 오프체인 연산 자원에 더 낮은 비용으로 액세스하도록 허용합니다.

코프로세서의 잠재적인 애플리케이션은 탈중앙 금융(DeFi)과 같은 분야에 혁신을 가져올 수 있으며, 스시스왑이나 유니스왑과 같은 플랫폼의 경쟁력 유지에 도움이 될 수 있습니다.

이러한 어려움에도 불구하고 많은 팀들이 이를 해결하기 위해 계속 노력하고 있습니다. 예를 들어, 페닉스와 아이겐레이어의 협업은 연산 작업을 개선하고 프라이버시 체인에서 트랜잭션 개발을 가속화하기 위한 노력의 예시입니다. 이러한 협력은 기존의 장벽을 극복하고 이 분야에서 코프로세서의 잠재력을 최대한 발휘하는 데 매우 중요합니다.

9, 결론

코프로세서 생태계는 빠르게 진화하고 있으며, 다양한 프로젝트가 범용 솔루션과 AI 분야에 특화된 솔루션을 제공하는 Phala 및 Ritual과 같은 전문 애플리케이션의 개발에 기여하고 있습니다.

이 기술이 계속 발전함에 따라 새로운 사용 사례와 혁신적인 애플리케이션이 등장할 것으로 예상됩니다. 코프로세서의 미래는 밝아 보이며 이 분야의 진화를 목격하게 되어 기대가 큽니다.