Muriel Médard : Web3 a un problème de mémoire — et nous avons enfin une solution

Web3 a un problème de mémoire. Non pas au sens où nous aurions oublié quelque chose, mais au sens de son architecture de CORE . Il ne possède T de véritable couche mémoire.

Les blockchains d'aujourd'hui ne semblent T complètement étrangères aux ordinateurs traditionnels, mais un aspect CORE de l'informatique traditionnelle manque encore : une couche mémoire conçue pour la décentralisation qui prendra en charge la prochaine itération d'Internet.


Muriel Médard est conférencière à Consensus 2025 du 14 au 16 mai. Inscrivez-vous pour obtenir votre billet ici.

Après la Seconde Guerre mondiale, John von Neumann a établil'architecture des ordinateurs modernesTout ordinateur a besoin d'entrées et de sorties, d'un processeur pour le contrôle et le calcul, d'une mémoire pour stocker les données les plus récentes, ainsi que d'un bus pour récupérer et mettre à jour ces données. Communément appelée RAM, cette architecture est à la base de l'informatique depuis des décennies.

CORE, le Web3 est un ordinateur décentralisé, un « ordinateur mondial ». Aux niveaux supérieurs, il est assez reconnaissable : des systèmes d'exploitation (EVM, SVM) fonctionnant sur des milliers de nœuds décentralisés, alimentant des applications et des protocoles décentralisés.

Mais, en creusant plus profondément, il manque quelque chose. La couche mémoire, essentielle au stockage, à l'accès et à la mise à jour des données à court et à long terme, ne ressemble T au bus mémoire ou à l'unité mémoire imaginés par von Neumann.

Il s’agit plutôt d’un mélange de différentes approches visant à atteindre cet objectif, et les résultats sont globalement désordonnés, inefficaces et difficiles à gérer.

Voici le problème : si nous voulons construire un ordinateur mondial fondamentalement différent du modèle de von Neumann, il faut une très bonne raison de le faire. À l'heure actuelle, la couche mémoire du Web 3 T seulement différente, elle est alambiquée et inefficace. Les transactions sont lentes. Le stockage est lent et coûteux. L'adoption massive avec cette approche est quasiment impossible. Et ce n'est pas l'objectif de la décentralisation.

Mais il existe une autre voie.

De nombreuses personnes dans ce domaine s'efforcent de contourner cette limitation, mais les solutions de contournement actuelles ne KEEP plus. C'est là qu'intervient le codage algébrique, qui utilise des équations pour représenter les données à des fins d'efficacité, de résilience et de flexibilité.

Le problème CORE est le suivant : comment implémenter un code décentralisé pour le Web3 ?

Une nouvelle infrastructure de mémoire

C'est pourquoi j'ai quitté le monde universitaire où j'occupais le poste de président du MIT NEC et de professeur de science et d'ingénierie logicielles pour me consacrer, ainsi qu'une équipe d'experts, à l'avancement de la mémoire haute performance pour le Web3.

J’ai vu quelque chose de plus grand : le potentiel de redéfinir la façon dont nous pensons l’informatique dans un monde décentralisé.

Mon équipe chez Optimum crée une mémoire décentralisée fonctionnant comme un ordinateur dédié. Notre approche s'appuie sur le codage linéaire aléatoire en réseau (RLNC), une Technologies développée dans mon laboratoire du MITdepuis près de deux décennies. Il s’agit d’une méthode de codage de données éprouvée qui maximise le débit et la résilience des réseaux à haute fiabilité, des systèmes industriels à Internet.

Le codage des données est le processus de conversion des informations d' un format à un autre pour un stockage, une transmission ou un traitement efficaces. Le codage des données existe depuis des décennies et de nombreuses itérations sont aujourd'hui utilisées dans les réseaux. RLNC est l'approche moderne du codage des données, conçue spécifiquement pour l'informatique décentralisée. Ce schéma transforme les données en paquets pour une transmission sur un réseau de nœuds, garantissant ainsi une vitesse et une efficacité élevées.

Avec de nombreux prix d'ingénierie décernés par des institutions mondiales de premier plan, plus de 80 brevets et de nombreux déploiements concrets, RLNC n'est plus seulement une théorie. RLNC a reçu une reconnaissance considérable, notamment le prix 2009 de l'IEEE Communications Society et de l'Information Theory Society pour son travail « A Random Linear Network Coding Approach to Multicast ». L'impact de RLNC a été reconnu par le prix IEEE Koji Kobayashi Computers and Communications Award en 2022.

RLNC est désormais prêt pour les systèmes décentralisés, permettant une propagation plus rapide des données, un stockage efficace et un accès en temps réel, ce qui en fait une solution clé pour les défis d'évolutivité et d'efficacité du Web3.

Pourquoi c'est important

Prenons un peu de recul. Pourquoi tout cela est-il important ? Parce que nous avons besoin d'une mémoire pour l'ordinateur mondial qui soit non seulement décentralisée, mais aussi efficace, évolutive et fiable.

Actuellement, les blockchains s'appuient sur des solutions ad hoc, axées sur le meilleur effort, qui accomplissent en partie ce que la mémoire du calcul haute performance permet. Il leur manque une couche mémoire unifiée englobant à la fois le bus mémoire pour la propagation des données et la RAM pour le stockage et l'accès aux données.

Le bus de l'ordinateur ne doit pas devenir un goulot d'étranglement, comme c'est le cas actuellement. Je m'explique.

Le « Gossip » est la méthode courante de propagation de données dans les réseaux blockchain. Il s'agit d'un protocole de communication pair à pair dans lequel les nœuds échangent des informations avec des pairs aléatoires pour diffuser des données sur le réseau. Dans sa mise en œuvre actuelle, il rencontre des difficultés à grande échelle.

Imaginez que vous ayez besoin de dix informations de voisins qui répètent ce qu'ils ont entendu. En leur parlant, vous obtenez d'abord de nouvelles informations. Mais à partir de neuf sur dix, la probabilité d'entendre quelque chose de nouveau de la part d'un voisin diminue, ce qui rend la dernière information la plus difficile à obtenir. Il y a 90 % de chances que la prochaine information que vous entendrez soit quelque chose que vous connaissez déjà.

Voilà comment fonctionnent les rumeurs sur la blockchain aujourd'hui : efficaces au début, mais redondantes et lentes lorsqu'elles tentent de partager l'information. Il faudrait être extrêmement chanceux pour obtenir quelque chose de nouveau à chaque fois.

Avec RLNC, nous contournons le problème d'évolutivité CORE des rumeurs actuelles. RLNC fonctionne comme si vous aviez eu beaucoup de chance : chaque information que vous recevez est donc nouvelle pour vous. Cela se traduit par un débit bien plus élevé et une latence bien plus faible. Ce système de rumeurs basé sur RLNC est notre premier produit, que les validateurs peuvent implémenter via un simple appel d'API pour optimiser la propagation des données pour leurs nœuds.

Examinons maintenant la partie mémoire. Il est utile de la considérer comme un stockage dynamique, comme la RAM d'un ordinateur ou, d'ailleurs, notre armoire. La RAM décentralisée doit imiter une armoire ; elle doit être structurée, fiable et cohérente. Une donnée est présente ou absente, pas de demi-bits, pas de manchons manquants. C'est l'atomicité. Les éléments restent dans l'ordre où ils ont été placés : vous pouvez voir une ancienne version, mais jamais une ONE. C'est la cohérence. Et, à moins d'être déplacé, tout reste en place ; les données ne disparaissent T . C'est la durabilité.

Au lieu d'un placard, qu'avons-nous ? Les mempools ne sont pas des objets que nous KEEP sur les ordinateurs, alors pourquoi le faisons-nous dans le Web 3 ? La principale raison est l'absence d'une couche mémoire appropriée. Si l'on compare la gestion des données dans les blockchains à la gestion des vêtements dans notre placard, un mempool est comme une pile de linge sale par terre, dont on ne sait pas exactement ce qu'il contient et qu'il faut fouiller.

Les délais actuels de traitement des transactions peuvent être extrêmement élevés pour une chaîne donnée. Prenons l'exemple d' Ethereum : il faut deux époques, soit 12,8 minutes, pour finaliser une transaction. Sans RAM décentralisée, Web3 s'appuie sur des pools de mémoire, où les transactions sont stockées jusqu'à leur traitement, ce qui entraîne des retards, des congestions et une certaine imprévisibilité.

Les nœuds complets stockent tout, gonflant le système et rendant la récupération complexe et coûteuse. Dans les ordinateurs, la RAM conserve les données actuellement nécessaires, tandis que les données moins utilisées sont transférées vers un stockage à froid, peut-être dans le cloud ou sur disque. Les nœuds complets sont comme une armoire contenant tous les vêtements que vous avez portés (depuis votre enfance jusqu'à aujourd'hui).

Ce n'est pas quelque chose que nous faisons sur nos ordinateurs, mais cela existe dans le Web3 car le stockage et l'accès en lecture/écriture ne sont T optimisés. Avec RLNC, nous créons une RAM décentralisée (deRAM) pour un état actualisable rapidement, de manière économique, résiliente et évolutive.

La DeRAM et la propagation des données optimisées par RLNC peuvent résoudre les principaux goulots d'étranglement du Web3 en rendant la mémoire plus rapide, plus efficace et plus évolutive. Elles optimisent la propagation des données, réduisent la saturation du stockage et permettent un accès en temps réel sans compromettre la décentralisation. Ce manque a longtemps été un élément clé du monde informatique, mais plus pour longtemps.