Vitalik Buterin propõe um novo modelo para a eficiência da memória

Traders Union
Todas as Notícias
Criptomoedas
Vitalik Buterin aumenta a lógica do algoritmo

Todas as notícias

Principais Notícias

Escolhas dos editores

Criptomoedas

Notícias financeiras

Moedas

Vozes do Mercado

Empresas

Reguladores

Bancos centrais

Ezequiel Gomes

05.10.2025

Vitalik Buterin propõe um novo modelo para a eficiência da memória — Vitalik Buterin refina o modelo de computação

O cofundador da Ethereum, Vitalik Buterin, publicou um novo artigo intitulado "Memory Access is O(N^(1/3))" (O acesso à memória é O(N^(1/3)), desafiando uma das suposições de longa data da ciência da computação sobre como o acesso à memória é medido. Tradicionalmente, as operações de memória têm sido tratadas como de tempo constante, ou O(1), em termos de complexidade algorítmica. Buterin argumenta que esse modelo é falho e que as evidências teóricas e práticas sugerem que o acesso à memória deve ser considerado O(N^(1/3)), o que significa que o tempo de acesso aumenta com a raiz cúbica do tamanho da memória.

Este artigo foi traduzido do original. Leia a versão original do nosso correspondente aqui.

De acordo com Buterin, entender isso poderia mudar a forma como os desenvolvedores abordam o design de algoritmos e a otimização do desempenho, especialmente em áreas como a criptografia, em que a velocidade de acesso à memória desempenha um papel crucial.

Base teórica e empírica para o modelo O(N^(1/3))

Em sua análise, Buterin explica que a limitação decorre de restrições físicas, especialmente a velocidade da luz e a distribuição espacial da memória. Ele usa um modelo simples: dobrar a distância física de um processador permite oito vezes mais memória, mas dobra o tempo necessário para acessá-la. Essa relação suporta o escalonamento da raiz cúbica.

Ele estende esse raciocínio ao acesso paralelo, em que, mesmo que várias unidades de memória possam ser acessadas simultaneamente, as restrições físicas e de energia ainda se aplicam. Na computação do mundo real, diferentes níveis de memória - dos registros da CPU aos caches e à RAM - exibem padrões de latência que seguem de perto essa relação cubo-raiz.

Os dados empíricos apóiam ainda mais a teoria. Ao comparar os tempos de acesso entre os tipos de memória em sistemas típicos, a latência aumenta aproximadamente com a raiz cúbica do tamanho da memória, validando o modelo proposto por Buterin.

Impacto no design e na otimização de algoritmos

Buterin destaca que essa mudança de perspectiva é crucial para a otimização de algoritmos que dependem de pré-computação. Em procedimentos criptográficos, como operações de curva elíptica ou aritmética de campo binário, os desenvolvedores geralmente armazenam tabelas pré-computadas para acelerar os cálculos. No antigo modelo O(1), a expansão dessas tabelas parecia ser sempre vantajosa.

Entretanto, se o acesso à memória for O(N^(1/3)), há um ponto em que tabelas maiores se tornam contraproducentes devido ao acesso mais lento. Em um dos experimentos de Buterin, uma tabela pré-computada de 8 bits armazenada no cache superou uma tabela maior de 16 bits armazenada na RAM, demonstrando que o acesso mais rápido supera o armazenamento maior em muitos casos.

Isso tem implicações adicionais para o design de ASIC e GPU, em que o acesso à memória local pode ser otimizado para tempo constante, mas o acesso global permanece limitado por princípios físicos.

Implicações para o setor de criptografia

As descobertas de Buterin podem influenciar significativamente o blockchain e a engenharia criptográfica. Muitos algoritmos de criptografia, desde funções de hashing até zk-SNARKs e esquemas de assinatura, dependem de operações que exigem muita memória. Ao repensar a complexidade da memória, os desenvolvedores podem obter protocolos criptográficos mais eficientes, validação de blockchain mais rápida e implementações de hardware otimizadas.

À medida que o setor avança em direção à computação de alto desempenho e às arquiteturas modulares de blockchain, o modelo de Buterin fornece uma nova lente para a inovação - enfatizando a localidade, a eficiência da memória e a modelagem de desempenho realista na infraestrutura de criptografia da próxima geração.

Este material pode conter opiniões de terceiros, nenhum dos dados e informações nesta página constitui aconselhamento de investimento de acordo com o nosso Aviso Legal. Embora sigamos rigorosos Padrões Editoriais, este post pode conter referências a produtos de nossos parceiros.

Gostou do artigo?