Vitalik Buterin propone un nuevo modelo de eficiencia de la memoria

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Ezequiel Gomes

05.10.2025

Vitalik Buterin propone un nuevo modelo de eficiencia de la memoria — Vitalik Buterin perfecciona su modelo informático

El cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, ha publicado un nuevo artículo titulado "Memory Access is O(N^(1/3))" (El acceso a la memoria es O(N^(1/3))), en el que cuestiona uno de los supuestos más antiguos de la informática sobre cómo se mide el acceso a la memoria. Tradicionalmente, las operaciones de memoria se han tratado como de tiempo constante, o O(1), en complejidad algorítmica. Buterin sostiene que este modelo es erróneo y que las pruebas teóricas y prácticas sugieren que el acceso a la memoria debería considerarse O(N^(1/3)), lo que significa que el tiempo de acceso aumenta con la raíz cúbica del tamaño de la memoria.

Este artículo ha sido traducido del original. Lea la versión original de nuestro corresponsal aquí.

Según Buterin, entender esto podría cambiar la forma en que los desarrolladores abordan el diseño de algoritmos y la optimización del rendimiento, especialmente en áreas como la criptografía, donde la velocidad de acceso a la memoria desempeña un papel crucial.

Bases teóricas y empíricas del modelo O(N^(1/3))

En su análisis, Buterin explica que la limitación surge de restricciones físicas, en particular la velocidad de la luz y la distribución espacial de la memoria. Utiliza un modelo sencillo: duplicar la distancia física desde un procesador permite disponer de ocho veces más memoria, pero duplica el tiempo que se tarda en acceder a ella. Esta relación respalda el escalado de la raíz cúbica.

Amplía este razonamiento al acceso paralelo, en el que, aunque se pueda acceder simultáneamente a varias unidades de memoria, siguen existiendo limitaciones físicas y energéticas. En la informática del mundo real, los distintos niveles de memoria -desde los registros de la CPU hasta las cachés y la RAM- muestran patrones de latencia que siguen de cerca esta relación raíz-cubo.

Los datos empíricos corroboran esta teoría. Cuando se comparan los tiempos de acceso a distintos tipos de memoria en sistemas típicos, la latencia crece aproximadamente con la raíz cúbica del tamaño de la memoria, lo que valida el modelo propuesto por Buterin.

Impacto en el diseño y optimización de algoritmos

Buterin subraya que este cambio de perspectiva es crucial para optimizar algoritmos que dependen del precomputación. En procedimientos criptográficos como las operaciones con curvas elípticas o la aritmética de campos binarios, los desarrolladores suelen almacenar tablas precalculadas para acelerar los cálculos. Con el antiguo modelo O(1), ampliar estas tablas parecía siempre beneficioso.

Sin embargo, si el acceso a la memoria es O(N^(1/3)), llega un punto en el que las tablas más grandes se vuelven contraproducentes debido a un acceso más lento. En uno de los experimentos de Buterin, una tabla precalculada de 8 bits almacenada en caché superó a una tabla más grande de 16 bits almacenada en RAM, lo que demuestra que en muchos casos un acceso más rápido tiene más peso que un almacenamiento más grande.

Esto tiene implicaciones adicionales para el diseño de ASIC y GPU, donde el acceso a la memoria local puede optimizarse para un tiempo constante, pero el acceso global sigue estando limitado por principios físicos.

Implicaciones para la industria de las criptomonedas

Los hallazgos de Buterin podrían influir significativamente en la cadena de bloques y la ingeniería criptográfica. Muchos algoritmos criptográficos, desde funciones hash a zk-SNARKs y esquemas de firma, dependen de operaciones intensivas en memoria. Al replantearse la complejidad de la memoria, los desarrolladores pueden lograr protocolos criptográficos más eficientes, una validación más rápida de la cadena de bloques e implementaciones de hardware optimizadas.

A medida que la industria avanza hacia la computación de alto rendimiento y las arquitecturas modulares de blockchain, el modelo de Buterin proporciona una nueva lente para la innovación, haciendo hincapié en la localidad, la eficiencia de la memoria y el modelado realista del rendimiento en la infraestructura criptográfica de próxima generación.

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