Мюриэль Медар: У Web3 проблемы с памятью — и мы наконец нашли решение

У Web3 проблема с памятью. Не в смысле «мы что-то забыли», а в смысле архитектуры CORE . У него T настоящего слоя памяти.

Сегодня блокчейны T выглядят чем-то совершенно чуждым по сравнению с традиционными компьютерами, но один из CORE основополагающих аспектов традиционных вычислений все еще отсутствует: слой памяти, созданный для децентрализации, который будет поддерживать следующую итерацию Интернета.


Мюриэль Медар выступит на конференции Consensus 2025 с 14 по 16 мая. Зарегистрируйтесь, чтобы получить билет здесь.

После Второй мировой войны Джон фон Нейман изложилархитектура современных компьютеров. Каждому компьютеру нужны вход и выход, ЦП для управления и арифметики, память для хранения последних версий данных, а также «шина» для извлечения и обновления этих данных в памяти. Обычно известная как ОЗУ, эта архитектура была основой вычислений на протяжении десятилетий.

По своей CORE Web3 представляет собой децентрализованный компьютер — «мировой компьютер». На более высоких уровнях он довольно узнаваем: операционные системы (EVM, SVM), работающие на тысячах децентрализованных узлов, обеспечивающие работу децентрализованных приложений и протоколов.

Но если копнуть глубже, то чего-то не хватает. Слой памяти, необходимый для хранения, доступа и обновления краткосрочных и долгосрочных данных, T похож на шину памяти или блок памяти, которые представлял себе фон Нейман.

Вместо этого это смесь различных оптимальных подходов к достижению этой цели, а результаты в целом запутанны, неэффективны и трудны для понимания.

Вот в чем проблема: если мы собираемся построить всемирный компьютер, который принципиально отличается от модели фон Неймана, то для этого должна быть действительно веская причина. На данный момент уровень памяти Web3 T просто другой, он запутанный и неэффективный. Транзакции медленные. Хранение вялое и дорогостоящее. Масштабирование для массового внедрения при этом текущем подходе практически невозможно. И это не то, в чем должна была заключаться децентрализация.

Но есть и другой путь.

Многие люди в этой области пытаются обойти это ограничение, и сейчас мы находимся в точке, где текущие решения обхода просто не KEEP . Вот где вступает в дело алгебраическое кодирование, которое использует уравнения для представления данных для эффективности, устойчивости и гибкости.

CORE проблема заключается в следующем: как реализовать децентрализованный код для Web3?

Новая инфраструктура памяти

Вот почему я оставил академическую деятельность, где я занимал должность заведующего кафедрой NEC Массачусетского технологического института и профессора кафедры науки и техники программного обеспечения, чтобы посвятить себя и команду экспертов развитию высокопроизводительной памяти для Web3.

Я увидел нечто большее: потенциал переосмыслить наше представление о вычислениях в децентрализованном мире.

Моя команда в Optimum создает децентрализованную память, которая работает как выделенный компьютер. Наш подход основан на Random Linear Network Coding (RLNC), Технологии , разработанной в моем Лаборатория Массачусетского технологического институтаболее почти двух десятилетий. Это проверенный метод кодирования данных, который максимизирует пропускную способность и устойчивость в высоконадежных сетях от промышленных систем до Интернета.

Кодирование данных — это процесс преобразования информации из ONE формата в другой для эффективного хранения, передачи или обработки. Кодирование данных существует уже несколько десятилетий, и сегодня в сетях используется множество его итераций. RLNC — это современный подход к кодированию данных, разработанный специально для децентрализованных вычислений. Эта схема преобразует данные в пакеты для передачи по сети узлов, обеспечивая высокую скорость и эффективность.

С многочисленными инженерными наградами от ведущих мировых институтов, более чем 80 патентами и многочисленными реальными внедрениями RLNC больше не является просто теорией. RLNC получила значительное признание, включая премию IEEE Communications Society и Information Theory Society 2009 года за совместную работу за работу «Подход к случайному линейному сетевому кодированию для многоадресной передачи». Влияние RLNC было отмечено премией IEEE Koji Kobayashi Computers and Communications Award в 2022 году.

Теперь RLNC готов к работе с децентрализованными системами, обеспечивая более быстрое распространение данных, эффективное хранение и доступ в режиме реального времени, что делает его ключевым решением для задач масштабируемости и эффективности Web3.

Почему это важно

Давайте сделаем шаг назад. Почему все это имеет значение? Потому что нам нужна память для мирового компьютера, которая не просто децентрализована, но и эффективна, масштабируема и надежна.

В настоящее время блокчейны полагаются на лучшие усилия, специальные решения, которые частично достигают того, что делает память в высокопроизводительных вычислениях. Чего им не хватает, так это унифицированного слоя памяти, который охватывает как шину памяти для распространения данных, так и оперативную память для хранения данных и доступа к ним.

Шина компьютера не должна стать узким местом, как это происходит сейчас. Позвольте мне объяснить.

«Gossip» — это распространенный метод распространения данных в сетях блокчейнов. Это одноранговый протокол связи, в котором узлы обмениваются информацией со случайными одноранговыми узлами для распространения данных по сети. В своей текущей реализации он испытывает трудности с масштабированием.

Представьте, что вам нужно 10 фрагментов информации от соседей, которые повторяют то, что они слышали. Когда вы говорите с ними, сначала вы получаете новую информацию. Но по мере приближения к девяти из десяти, вероятность услышать что-то новое от соседа падает, делая последний фрагмент информации самым трудным для получения. Вероятность составляет 90%, что следующее, что вы услышите, будет чем-то, что вы уже знаете.

Вот как сегодня работает блокчейн-сплетня — эффективная на начальном этапе, но избыточная и медленная при попытке завершить обмен информацией. Вам должно быть невероятно повезло, чтобы каждый раз получать что-то новое.

С помощью RLNC мы обходим CORE проблему масштабируемости в текущих сплетнях. RLNC работает так, как будто вам невероятно повезло, поэтому каждый раз, когда вы слышите информацию, это просто новая для вас информация. Это означает гораздо большую пропускную способность и гораздо меньшую задержку. Этот сплетня на основе RLNC — наш первый продукт, который валидаторы могут реализовать с помощью простого вызова API для оптимизации распространения данных для своих узлов.

Давайте теперь рассмотрим часть памяти. Полезно думать о памяти как о динамическом хранилище, как ОЗУ в компьютере или, если на то пошло, в нашем шкафу. Децентрализованная ОЗУ должна имитировать шкаф; она должна быть структурированной, надежной и последовательной. Фрагмент данных либо есть, либо нет, никаких полубитов, никаких отсутствующих рукавов. Это атомарность. Элементы остаются в том порядке, в котором они были размещены — вы можете увидеть более старую версию, но никогда не ONE. Это последовательность. И, если только что-то не перемещено, все остается на месте; данные T исчезают. Это долговечность.

Вместо шкафа, что у нас есть? Мемпулы — это не то, что мы KEEP в компьютерах, так почему мы делаем это в Web3? Основная причина в том, что нет надлежащего слоя памяти. Если мы думаем об управлении данными в блокчейнах как об управлении одеждой в нашем шкафу, то мемпул — это как куча белья на полу, где вы не уверены, что там, и вам нужно порыться.

Текущие задержки в обработке транзакций могут быть чрезвычайно высокими для любой отдельной цепи. Если привести в пример Ethereum , то для завершения любой отдельной транзакции требуется две эпохи или 12,8 минут. Без децентрализованной оперативной памяти Web3 полагается на мемпулы, где транзакции лежат до тех пор, пока не будут обработаны, что приводит к задержкам, перегрузкам и непредсказуемости.

Полные узлы хранят все, раздувая систему и делая извлечение сложным и дорогим. В компьютерах оперативная память хранит то, что нужно в данный момент, в то время как менее используемые данные перемещаются в холодное хранилище, возможно, в облако или на диск. Полные узлы похожи на шкаф со всей одеждой, которую вы когда-либо носили (от всего, что вы носили в детстве и до сих пор).

Это не то, что мы делаем на наших компьютерах, но они существуют в Web3, потому что хранение и доступ для чтения/записи T оптимизированы. С RLNC мы создаем децентрализованную оперативную память (deRAM) для своевременного, обновляемого состояния таким образом, что это экономично, устойчиво и масштабируемо.

DeRAM и распространение данных на основе RLNC могут решить самые большие узкие места Web3, сделав память более быстрой, эффективной и масштабируемой. Он оптимизирует распространение данных, уменьшает раздувание хранилища и обеспечивает доступ в реальном времени без ущерба для децентрализации. Он долгое время был ключевым недостающим элементом в мировом компьютере, но не надолго.