Vitalik Buterin pakub välja uue mälutõhususe mudeli

Vitalik Buterin pakub välja uue mälutõhususe mudeli
Vitalik Buterin täiustab arvutimudelit

Ethereumi kaasasutaja Vitalik Buterin on avaldanud uue artikli pealkirjaga "Memory Access is O(N^(1/3))", mis seab kahtluse alla ühe arvutiteaduse pikaajalise eelduse selle kohta, kuidas mälule juurdepääsu mõõdetakse. Traditsiooniliselt on mäluoperatsioone käsitletud algoritmilise keerukuse poolest konstantse ajaga ehk O(1). Buterin väidab, et see mudel on vigane ja et nii teoreetilised kui ka praktilised tõendid viitavad sellele, et mälule juurdepääsu tuleks käsitleda kui O(N^(1/3)), mis tähendab, et juurdepääsuaeg suureneb koos mälu suuruse kuupjuurega.

See artikkel on tõlgitud originaalist. Lugege meie korrespondendi algset versiooni siit.

Buterini sõnul võib selle mõistmine muuta seda, kuidas arendajad lähenevad algoritmide disainile ja jõudluse optimeerimisele, eriti sellistes valdkondades nagu krüptograafia, kus mälu juurdepääsu kiirus mängib olulist rolli.

O(N^(1/3)) mudeli teoreetiline ja empiiriline alus

Oma analüüsis selgitab Buterin, et piirang tuleneb füüsikalistest piirangutest, eelkõige valguse kiirusest ja mälu ruumilisest jaotusest. Ta kasutab lihtsat mudelit: füüsilise kauguse kahekordistamine protsessorist võimaldab kaheksa korda rohkem mälu, kuid kahekordistab sellele juurdepääsu aega. See seos toetab kuup-juure skaalumist.

Ta laiendab seda mõttekäiku paralleelsele juurdepääsule, kus isegi kui mitmele mäluüksusele saab samaaegselt ligi pääseda, kehtivad ikkagi füüsilised ja energiapiirangud. Reaalses arvutikasutuses on erinevatel mälu tasanditel - alates protsessoriregistritest kuni vahemälu ja RAM-ini - latentsusmustrid, mis järgivad täpselt seda kuup-juure suhet.

Empiirilised andmed toetavad seda teooriat veelgi. Kui võrrelda tüüpilistes süsteemides erinevate mälutüüpide ligipääsuaegu, kasvab latentsus ligikaudu mälu suuruse kuupjuurega, mis kinnitab Buterini pakutud mudelit.

Mõju algoritmide kavandamisele ja optimeerimisele

Buterin rõhutab, et see perspektiivi muutus on ülioluline eelarvutustele tuginevate algoritmide optimeerimisel. Krüptograafilistes protseduurides, nagu elliptilise kõvera operatsioonid või binaarvälja aritmeetika, salvestavad arendajad arvutuste kiirendamiseks sageli eelarvutatud tabeleid. Vanas O(1) mudelis tundus nende tabelite laiendamine alati kasulik.

Kui aga mälule ligipääs on O(N^(1/3)), siis tekib punkt, kus suuremad tabelid muutuvad aeglasema ligipääsu tõttu ebasoodsaks. Ühes Buterini eksperimendis oli 8-bitine eelarvutatud tabel, mis oli salvestatud vahemällu, parem kui suurem 16-bitine tabel, mis oli salvestatud RAM-i - see näitab, et kiirem juurdepääs kaalub paljudel juhtudel üles suurema mälu.

See mõjutab ka ASIC- ja GPU-disaini, kus kohalikku mälu saab optimeerida konstantse aja saavutamiseks, kuid globaalne juurdepääs on endiselt füüsikaliste põhimõtete tõttu piiratud.

Mõju krüptotööstusele

Buterini järeldused võivad oluliselt mõjutada plokiahelat ja krüptotehnoloogiat. Paljud krüptoalgoritmid, alates hashing-funktsioonidest kuni zk-SNARKi ja allkirjastamisskeemideni, sõltuvad mälumahukatest operatsioonidest. Mälu keerukuse ümbermõtestamisega võivad arendajad saavutada tõhusamaid krüptoprotokolle, kiiremat plokiahela valideerimist ja optimeeritud riistvaralist rakendamist.

Kuna tööstus liigub suure jõudlusega arvutite ja modulaarsete plokiahela arhitektuuride suunas, annab Buterini mudel uue objektiivi innovatsiooniks - rõhutades järgmise põlvkonna krüptoinfrastruktuuris lokaalsust, mälutõhusust ja realistlikku jõudluse modelleerimist.

Loe ka: Vitalik Buterin kommenteerib pärast Chat GPT uuendust tekkinud haavatavust

See materjal võib sisaldada kolmandate osapoolte arvamusi, kuid sellel veebilehel olevad andmed ja teave ei kujuta endast investeerimisnõuandeid vastavalt meie lahtiütlusele. Kuigi järgime ranget toimetuslikku terviklikkust, võib see postitus sisaldada viiteid meie partnerite toodetele.
Nädala parimad boonused
kuni $2 500
sissemakseboonus kõigile klientidele