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ASI:ASIC 矿机中心化太严重?我们设计了一种对抗“矿霸”的算法_ATA

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时间:1900/1/1 0:00:00

编者按:本文来自QuarkChain,作者:QuarkChain团队,星球日报经授权转载。

我们写作这篇文章的目的,主要是想通过展示我们关于这个主题的一些初步想法,来和同行进行讨论,欢迎大家提意见。动机

众所周知,比特币挖矿主要是由是由ASIC矿机来完成的。这是因为ASIC设备的效率比普通CPU高1000多倍。由于高性能ASIC的制造被掌控在少数几个厂商手中,这引起了人们对于挖矿中心化的担忧。因此,开发者们提出了几种抵抗ASIC优化的算法,其中包括:Ethhash、CyptoNight和Equihash。但不幸的是,市场上还是出现了一些针对以上算法进行ASIC优化的矿机,它们声称比CPU或者显卡挖矿显著的提高了效率。在这些算法中,Ethash可能是被ASIC优化后效率增益最小的一种。Ethash算法的核心思想是通过执行内存密集型操作而取代计算密集型操作。这样内存的读取性能成为哈希算法的瓶颈,从而限制ASIC的优化效果。如果假设定制开发的硬件很难提高内存的读取速度,则通过ASIC对Ethash算法进行优化获得的性能增益应该非常有限。基于顺序统计的哈希算法的想法

Stasis宣布完成了与XRP Ledger的欧元支持的稳定币集成:金色财经报道,Stasis宣布完成了与XRP Ledger的欧元支持的稳定币集成,以扩大其用于通过其欧元支持的稳定币 EURS 促进跨境支付的结算层。?XRP Ledger 是由社区和跨境支付公司 Ripple 开发的开源区块链。Stasis 旨在通过将区块链与 EURS 集成来使跨境支付更便宜、更快捷,并提高可扩展性。?[2022/11/1 12:06:29]

在Ethash算法的启发下,我们提出一种新的算法,旨在通过限制ASIC的并行计算能力,从另一个方面来抵抗ASIC对挖矿效率的提升。先让我们看看ASIC的优化是如何工作的。一组固定指令实际上可以被分解成一个电路流水线,因此每个时钟周期,ASIC可以同时求解多个输入值的哈希值。例如,a+b+c+d的指令可以被流水线化,使得每个运算周期可以同时计算3个不同的输入:1,a0+b0;2,b1+c1;3,c2+d2可以在ASIC中建立多个电路逻辑,同时并发的计算多个指令。例如,上文的a+b+c+d指令可以被设计为(a+b)+(c+d),将在2个周期中完成计算。目前,这种流水线化的思想还被广泛地应用于诸如x86之类的现代处理器中,这些x86中具有分支预测器和流水线微处理器。一种避免处理器计算流水线的方法是执行多个if-then-else命令,然后在不同的分支上执行不同的代码路径,这使得流水线和分支预测变得很难。为了打破执行过程的并发性,我们可以考虑采用于状态依赖的思路——任何未来的指令都依赖于当前状态,而这种状态可以频繁地被改变,这意味着我们不能预先执行未来的指令。基于顺序统计的哈希算法

加密矿企 BITMANU 发布首款 3纳米 ASIC 矿机:金色财经报道,加密采矿初创公司 BITMANU 宣布推出首款 3 纳米 ASIC 比特币矿机,该公司表示,BITMANU的BM1、BM2 和 BM Pro 矿机是最早上市的3nm ASIC矿机,可用于开采比特币、莱特币、以太坊和门罗币。

功耗分别为: 650 W、850 W 和 2200 W。

哈希率分别为:

BM1:比特币 380 TH/s,莱特币 40 GH/s,以太坊 2.5 GH/s,门罗币 3 MH/s;

BM2:比特币 610 TH/s,莱特币 64 GH/s,以太坊 4 GH/s, Monero 5 MH/s;

BM Pro:比特币 1950 TH/s,莱特币 200 GH/s,以太坊 13 GH/s,Monero 16 MH/s;(globenewswire)[2022/2/25 10:16:03]

在本节中,我们将介绍我们提出的顺序统计哈希算法。该算法试图打破流水线,使代码的执行路径变得更加随机。在介绍这种新算法之前,让我们重新回顾一下Ethash算法的核心内容,看看Ethash是如何生成一个哈希值的:Input:-state:128-bytestate-datablock:anarrayoflargeamountofdata,eachdatais64bytes-H(x,y):afasthashalgorithm,xandyhasthesamesize,returnthehashvaluewiththesamesizeasx-R(x):returnan32-bitrandomintegerderivedfromxAlgorithm:foriinrange(64):p=R(state)%(len(datablock)-1)newdata=,datablock]state=H(state,newdata)returnstateOshash算法的初步方案如下:Input:-state:128-bytestate-datablock:anlongarraywitheachentrybeing8bytes-H(x,y):afasthashalgorithm,xandyhasthesamesize,returnthehashvaluewiththesamesizeasx-R(x):returnan64-bitrandomintegerderivedfromxAlgorithm:foriinrange(64):p=R(state)%len(datablock)newdata=forjinrange(128/8):newdata=newdata.add(datablock.find_by_order(p))#Removethepthsmallestelementfromdatablockdatablock.remove_by_order(p)#Addarandomdatatothedatablock,e.g.,#datablock.insert(R(]))#Findthenextindex,e.g.,#p=R()%len(datablock)state=H(state,newdata)returnstateOshash算法与Ethash的关键差异如下:原算法是根据随机索引数p去寻值,而新算法根据第p位的最小值去寻值。在读取了datablock变量中的一个数据后,该数值将被删除,新的随机数值值将被插入到datablock中。由于datablock是一个支持有序数据查找的动态列表,因此datablock的有效实现方式可以是一棵具有顺序统计的动态搜索树。想要使用流水线来加速树的删除/插入操作是困难的,因为树的执行路径是随机的,并且高度依赖于随机输入量。CPU和FPGA实现的性能比较

Osasion NS-Relays Bridge中继器和桥接组件部署完成:据Osasion欧赛最新消息,Osasion NS-Relays Bridge验证集中继链跨链桥相关功能验证完成,即将迎来主网数据迁移。Atlantis测试网链路将于72小时内启动部署,数据迁移和功能测试将在一周内完成。届时,Diana戴安娜升级推动Multiple Element Mirror樊灵进入主网部署开启迁移,未来一阶段迁移完成,新的架构模块为Bayes贝叶斯Sponge Network 海绵体(蛛网)构造提供基础设施,为后续跨链通信打下基础。

据悉,迁移将关闭钱包端与链端交互功能,仅开放桥接组件的中继通讯,具体迁移操作规则和时间以最新公告为准。[2021/9/17 23:32:53]

我们将对比CPU和FPGA的实现对动态搜索树进行插入/删除操作性能,来初步验证以上思路是否成立。实验中,我们使用具有以下配置的CPU,CPU的代码可以在这里找到:CPU型号:Inteli7-7700KOS操作系统:Ubuntu16.04LTS编译器:g++5.4.0编译命令:g++-O3-std=gnu++17线程数:1键值数:64K键值类型:unsigned64-bitrandomintegers性能结果:FPGA:每秒执行397万个插入/删除操作CPU:每秒执行446万个插入/删除操作几点补充说明跟FPGA实现的搜索性能比较,FPGA实现的插入/删除操作的性能要低得多,这是因为每个插入/删除操作需要更多的执行周期,而每个搜索任务可以在一个周期中完成。实验中,FPGA的性能是根据Virtex5LX330FPGA测算的,该FPGA可能已经过时了。如果采用最新的FPGA,性能可能会提升一些。CPU的性能是根据单线程/单核测算的,如果使用多线程/多核,性能可能会更高。本测算中CPU中的键值大小是64位,FPGA中的是32位。参考文献https://github.com/ifdefelse/ProgPOWBranchpreditor,Wikipedia,https://en.wikipedia.org/wiki/Branch_predictorYang,Y-H.E.andPrasanna,V.K.,HighThroughputandLargeCapacityPipelinedDynamicSearchTreeonFPGA,18thAnnualACM/SIGDAInt.Symp.onFieldProgrammableGateArrays,2010

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