지난 금요일,RVN공식 팀 회의는 예정대로 진행되었으며, 회의에서 팀원들은 "새로운 안티 ASIC 알고리즘"에 대해 논의했습니다. 기사에는 커뮤니티 구성원의 의견이 포함되어 알고리즘 전후의 이점을 분석하고 비교했습니다. 이 기사는 Mine Vision(Miracle Moore)에서 번역 및 편집했습니다. 전재가 필요한 경우 출처를 표시하십시오.

(1) "New Anti-ASIC Algorithm"에 대한 작은 토론

RVN 코어 개발자 Tron은 X1MT 관련 글을 읽었다고 주장했습니다. 이 글은 anti-ASIC 알고리즘에 대한 제안에 대해 whitefire990에 의해 작성되었으며, Tron도 이 글이 ASIC이 해결하기 어려운 이유를 철저히 조사하고 분석했다고 말했습니다.

하지만 동시에 Tron은 ASIC을 속이는 데 더 유리한 시드 알고리즘의 속성에 대해서도 우려하고 있습니다. 이는 블록 마이닝에 필요한 시간을 증가시키기 때문입니다. PlayHard는 또한 문서가 훌륭하지만 필요한 전력 소비 및 계산에 대한 언급이 없다고 지적합니다.

저자 Whitefire990은 이 논문이 블록당 해시레이트가 일정하고 블록 헤더에 하나 또는 두 개의 니블만 필요한 X1MT 변종을 추진하고 있다고 설명했습니다. 그는 또한 제안된 변형이 마음에 들지 않는 사람이 있으면 직접 기사를 게시할 수도 있다고 말했습니다.

아래에서 우리는 논문에 대한 RVN 커뮤니티의 견해와 견해를 뒷받침하는 데 사용된 데이터의 비교를 수집했습니다.

(2) 개인적인 의견

01 장기 안티 ASIC 알고리즘의 집

나는 최근에 만든 Algorithms 채널에 참여하여 ASIC 저항 방법에 대한 토론을 계속 관찰했습니다. 5년 동안 저만의 방식으로 비전문적으로 블록체인과 암호화폐를 분석해 왔지만 각각의 전문적인 제안 접근 방식의 설계와 방향을 이해할 수 있었습니다. 그 중 하나가 이번 세션에서 언급한 X1MT 방식입니다.

Whitefire990의 기사의 목적은 이해하는 것입니다.X16R 스타일 알고리즘의 한계를 극복하고 논문이 새로운 아이디어에 영감을 주거나 다른 아이디어를 다른 방식으로 재포장할 수 있기를 바랍니다.

이 시점에서 나는 Whitefire990의 기사를 건너 뛰고 많은 사람들이 이해하지 못할 것 같아서 내 방식대로 요약하고 조금 더 길게 할 것입니다. 하지만 매번 새로운 것을 배우고 분석하는 데는 많은 에너지와 시간이 필요하다는 것을 알고 커뮤니티에 다리 역할을 할 의향이 있습니다.

02 Anti-ASIC 전장에서 Private GPU 저장

Whitefire990의 해당 기사의 목적은 완전히 새로운 알고리즘을 개발하지 않고 변환하면서 X16R 알고리즘과 동일한 스타일과 정신을 유지하는 것입니다. 또한 새로운 알고리즘 방식의 효율성을 28nm ASIC과 X11 알고리즘의 1080i GPU와 비교하였다.

03 ASIC 환경에서 각 하드웨어에 X16S 알고리즘을 적용하기 전과 후의 수익률

첫째, X16S에는 16개의 선택 가능한 알고리즘이 있습니다. S 다음에는 기본 16 알고리즘 나열 순서 자체가 따르지만 새로운 알고리즘 나열 순서는 각 블록 생성 시 무작위로 지정됩니다. 요컨대 알고리즘 목록 자체의 순서는 기본 설계에서 정해져 있지만 알고리즘 목록의 순서는 N블록부터 N+15블록까지 랜덤이다. 시뮬레이션 결과는 다음과 같다 X16S 알고리즘 적용 전 ASIC의 가격 대비 성능은 알고리즘 적용 후의 약 175배이다.

04 ASIC 환경에서 각 하드웨어에 X16R 알고리즘을 적용하기 전과 후의 수익율

이번에는 2019년 10월 1일 이전 RVN의 ASIC 저항을 담당하는 X16R의 ASIC 저항 시뮬레이션입니다. 앞에서 설명한 X16S와 달리 블록 생성 및 기본 설계마다 알고리즘 목록 순서가 변경됩니다.

언뜻 보기에 S 방법이 R 방법보다 더 무작위적이기 때문에 ASIC 저항이 상당히 높은 것처럼 보일 수 있지만 그렇지 않습니다. 그 이유는 블록이 선택되는 순서 때문입니다. 즉, 블록이 생성될 때마다 생성 알고리즘의 랜덤 시퀀스를 1억 번 모니터링한 후 16개의 알고리즘 중 하나를 계속 반복합니다. 특히 알고리즘을 연속으로 5번 반복할 확률은 4.3%에 불과하고, 연속으로 6번 이상 반복할 확률은 0에 가깝다는 점을 언급할 가치가 있습니다.

따라서 연속 4회 이상 반복될 수 있는 특정 알고리즘을 배제하기 위해 ASIC 제조업체 측에서 "선택 및 집중" 전략으로 칩을 설계하는 효율성 이점을 무시할 수 없습니다. 이 때문에 X16R 알고리즘 적용 전 ASIC의 가격 대비 성능은 적용 후보다 약 81배 높다.

05 ASIC 환경에서 각 하드웨어에 X16RF 알고리즘을 적용하기 전과 후의 수익률

X16RF는 블록 헤더에서 추가 4자리를 추출하여 특정 알고리즘의 연속성을 높여 X16R에 표시된 특정 알고리즘의 낮은 중복 확률을 해결하도록 설계되었습니다. 결과는 알고리즘이 연속으로 12번 나타날 확률이 약 8.6%로 증가함을 보여줍니다. 이 때문에 X16RF 알고리즘 적용 전 ASIC 가격 대비 성능은 X16RF 알고리즘 적용 후보다 약 27배 높다.

06 ASIC 환경에서 각 하드웨어에 X1632RF 알고리즘을 적용하기 전과 후의 수익률

X1632RF 알고리즘은 X16RF와 유사하나 블록 생성 시 선택할 수 있는 알고리즘의 개수(16개 이상 선택 가능)에 차이가 있습니다. 실제로 ASIC 설계의 복잡도는 점점 높아지고 있어 X1632RF 알고리즘 적용 전의 ASIC 가격 대비 성능은 적용 후의 약 13.4배입니다.

07 ASIC 환경에서 각 하드웨어에 X20RVS 알고리즘을 적용하기 전과 후의 수익률

X20RVS에는 20개의 선택적 알고리즘이 있으며 알고리즘 순서는 블록이 생성될 때마다 변경됩니다. VS는 Variable Sbox의 약자이며 그 목적은 복잡성을 추가하는 것인데, 이는 GPU에 항상 매우 불쾌했습니다. ASIC의 수익성은 X20RVS GPU의 65.1배로 X16R과 큰 차이는 없지만 ASIC과 FPGA의 가격 대비 성능비는 2배 정도 크게 떨어지기 때문이다.

08 ASIC 환경에서 각 하드웨어에 X1MT 알고리즘을 적용하기 전과 후의 수익률

마지막 리뷰는 이름에서 알 수 있듯이 MT(Memory Translation)를 포함한 X1MT 알고리즘에 대한 것입니다. 이 알고리즘의 기대효과는 다음과 같다.

① GPU와 FPGA 거의 비슷한 가격대 성능비 유지

②모든 변종에서 권장하는 ASIC 저항의 최대치를 가지고 있습니다.

③ 블록 간 전체 네트워크의 컴퓨팅 파워의 균형과 안정화를 위해 보정할 수 있어 난이도 조정 알고리즘이 60초 블록을 유지하기가 더 쉬워집니다.

메모리 변환이 GPU 또는 FPGA 컴퓨팅 성능에 전혀 영향을 미치지 않지만 ASIC의 성능을 크게 저하시킨다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 시뮬레이션 결과 X1MT-16 알고리즘 적용 전 ASIC의 성능 대 성능비는 적용 후보다 약 7.7배 높지만 FPGA의 경우 2~5배에 불과하다.

참고로 X1MT-32 알고리즘 적용 전의 ASIC 가격 대비 성능은 적용 후의 약 3.5배이다. FPGA와 비교하여 가격 대비 성능 비율은 크게 다르지 않습니다.

Whitefire990은 기사 말미에 X1MT-16이 X16R과 동일한 해시 함수를 사용하며 GPU 프로그래머는 스크래치패드 생성 및 메모리 변환 단계만 구현하면 되며 3일이 소요될 수 있다고 말했습니다.

이 단계를 위한 기존 GPU 코드 없이 X1MT-32와 M6 및 HAMSI-256 구현에 동일한 단계가 필요합니다.

또한 X1MT-32는 나머지 기능을 조립하기 위해 Nexus 및 Sinovate와 같은 다른 GPU 마이닝 소프트웨어의 일부 "잘라내기 및 붙여넣기"가 필요합니다. 또한 우수한 GPU 프로그래머가 X1MT-32를 시작하고 실행하는 데 일주일이 걸릴 수도 있습니다.

그가 말한 것은 간단히 말해서 완벽한 안티 ASIC 방법은 거의 없다는 것입니다. 제 생각에는 ASIC을 이길 수 있는 것은 ASIC의 또 다른 세대입니다. 하지만 RVN 개발팀은 처음부터 RVN을 보다 쉽게 ​​채굴할 수 있도록 새로운 알고리즘 X16R을 설계했으며, 지금도 RVN 채굴의 분포를 유지하기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 우리가 검토한 제안도 결과 중 하나입니다. 우리는 언젠가 RVN에 대한 지속 가능한 ASIC 저항 접근 방식이 나타나기를 희망하며 우리 커뮤니티는 이 비전을 계속 지원할 것입니다.

번역 및 교정: 물고기가 있습니다.

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