Проблемы памяти в Web3: как алгебраическое кодирование может изменить будущее децентрализованных вычислений

Web3 имеет проблему с памятью — и мы наконец нашли решение.

Web3 сталкивается с проблемой памяти. Не в том смысле, что «мы что-то забыли», а в фундаментальном архитектурном смысле. У него нет настоящего слоя памяти.

Современные блокчейны не так уж и чужды традиционным компьютерам, но один из основных аспектов устаревших вычислений по-прежнему отсутствует: слой памяти, созданный для децентрализованного Интернета, который поддержит следующую итерацию интернета.

Мюриэль Медар — выступающий на Consensus 2025 с 14 по 16 мая. Зарегистрируйтесь, чтобы получить свой билетздесь.

После Второй мировой войны Джон фон Нейман описал архитектуру современных компьютеров. Каждый компьютер нуждается во вводе и выводе, процессоре для управления и арифметики и памяти для хранения данных последней версии, а также «шине», чтобы извлекать и обновлять эти данные в памяти. Обычно известная как ОЗУ, эта архитектура на протяжении десятилетий служила основой вычислений.

В своей основе Web3 является децентрализованным компьютером — «мировым компьютером». На более высоком уровне он довольно узнаваем: операционные системы (EVM, SVM), работающие на тысячах децентрализованных узлов, поддерживающих децентрализованные приложения и протоколы.

Но, когда вы углубляетесь в детали, что-то отсутствует. Слой памяти, необходимый для хранения, доступа и обновления краткосрочных и долгосрочных данных, не похож на шину памяти или единицу памяти, которую предусмотрел фон Нейман.

Вместо этого это смесь различных подходов с наилучшими усилиями для достижения этой цели, и в целом результаты запутанные, неэффективные и трудные для навигации.

Вот в чем проблема: если мы собираемся построить мировой компьютер, который кардинально отличается от модели фон Неймана, то для этого должна быть действительно веская причина. На данный момент слой памяти Web3 не просто другой, он запутанный и неэффективный. Транзакции медленные. Хранение затруднено и дорого. Масштабирование для массового принятия с текущим подходом практически невозможно. И это не то, о чем должна быть децентрализация.

Но есть и другой путь.

Многие люди в этой области стараются изо всех сил обойти это ограничение, и мы находимся на этапе, когда текущие обходные решения просто не могут справиться. Именно здесь на помощь приходит использование алгебраического кодирования, которое использует уравнения для представления данных с целью достижения эффективности, устойчивости и гибкости.

Основная проблема заключается в следующем: как нам реализовать децентрализованный код для Web3? Новая инфраструктура памяти.

Вот почему я принял решение перейти из академической среды, где занимал должность председателя NEC MIT и профессора программной науки и инженерии, чтобы посвятить себя и команде экспертов развитию высокопроизводительной памяти для Web3.

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

Моя команда в Optimum создает децентрализованную память, которая работает как специализированный компьютер. Наш подход основан на случайном линейном сетевом кодировании (RLNC), технологии, разработанной в моей лаборатории в MIT на протяжении 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 одного формата в другой для эффективного хранения, передачи или обработки. Кодирование данных существует уже десятки лет, и множество его итераций используется в современных сетях. RLNC — это современный подход к кодированию данных, созданный специально для децентрализованных вычислений. Эта схема преобразует данные в пакеты для передачи через сеть узлов, обеспечивая высокую скорость и эффективность.

С многими инженерными наградами от ведущих глобальных учреждений, более 80 патентами и многочисленными внедрениями в реальном мире, RLNC больше не просто теория. RLNC получил значительное признание, включая Премию IEEE Communications Society и Information Theory Society за совместную статью в 2009 году за работу «Подход случайного линейного сетевого кодирования к многоточке». Влияние RLNC было признано с наградой IEEE Koji Kobayashi Computers and Communications Award в 2022 году.

Теперь RLNC готов для децентрализованных систем, позволяя ускорить распространение данных, повысить эффективность хранения и обеспечить доступ в реальном времени, что делает его ключевым решением для проблем масштабируемости и эффективности Web3.

Почему это имеет значение?

Давайте сделаем шаг назад. Почему это все имеет значение? Потому что нам нужна память для мирового компьютера, которая будет не только децентрализованной, но и эффективной, масштабируемой и надежной.

В настоящее время блокчейны полагаются на решения, основанные на принципах наилучших усилий, которые частично достигают того, что делает память в высокопроизводительных вычислениях. Им не хватает единого слоя памяти, который охватывал бы как шину памяти для распространения данных, так и ОЗУ для хранения и доступа к данным.

Часть «шины» компьютера не должна становиться узким местом, как это происходит сейчас. Позвольте объяснить.

«Сплетни» — это распространенный метод распространения данных в блокчейн-сетях. Это протокол однорангового общения, в котором узлы обмениваются информацией с случайными партнерами, чтобы распространить данные по сети. В его текущей реализации он сталкивается с проблемами масштаба.

Представьте, что вам нужно получить 10 кусочков информации от соседей, которые повторяют то, что они слышали. В начале общения вы получаете новую информацию. Но по мере того, как вы подходите к девяти из десяти, вероятность услышать что-то новое от соседа снижается, что делает последнюю часть информации самой труднодоступной. Вероятность 90%, что следующее, что вы услышите, — это что-то, что вы уже знаете.

Вот как сегодня работает сплетни блокчейна — эффективно в начале, но избыточно и медленно, когда дело касается завершения обмена информацией. Вам придется быть чрезвычайно удачливым, чтобы каждый раз получить что-то новое.

С помощью RLNC мы обходим основную проблему масштабируемости текущих сплетен. RLNC работает так, как будто вам повезло, так что каждый раз, когда вы получаете информацию, это просто оказывается новыми для вас сведениями. Это означает гораздо большую пропускную способность и гораздо меньшую задержку. Это основанное на RLNC сплетни — наш первый продукт, который валидаторы могут реализовать с помощью простого API-вызова для оптимизации распространения данных для своих узлов.

Теперь давайте рассмотрим часть памяти. Полезно думать о памяти как о динамическом хранилище, например, как ОЗУ в компьютере или, вообще говоря, о нашем шкафу. Децентрализованная ОЗУ должна имитировать шкаф; она должна быть структурированной, надежной и согласованной. Кусок данных либо там, либо его нет, никаких полубитов, никаких отсутствующих рукавов. Это атомарность. Предметы остаются в том порядке, в каком они были помещены — вы можете увидеть более старую версию, но никогда неправильную. Это согласованность. И, если они не перемещены, все остается на месте; данные не исчезают. Это надежность.

Вместо шкафа, что у нас есть? Мемуары — это не то, что мы храним в компьютерах, так зачем мы это делаем в Web3? Главная причина в том, что нет должного слоя памяти. Если мы представим управление данными в блокчейнах как управление одеждой в нашем шкафу, то мемпул — это как гора грязного белья на полу, где вы не уверены, что в ней, и вам нужно перебрать.

Текущие задержки в обработке транзакций могут быть крайне высокими для любой отдельной цепи. Например, в Ethereum на финализацию любой отдельной транзакции уходит два эпохи или 12,8 минут. Без децентрализованной ОЗУ Web3 полагается на мемпулы, где транзакции находятся до их обработки, что приводит к задержкам, заторам и непредсказуемости.

Полные узлы хранят все, увеличивая нагрузку на систему и усложняя извлечение данных. В компьютерах ОЗУ хранит то, что в данный момент необходимо, в то время как менее используемые данные переходят в холодное хранилище, возможно, в облаке или на диске. Полные узлы подобны шкафу со всей одеждой, которую вы когда-либо носили (от всего, что вы носили в детстве до настоящего момента).

Это не то, что мы делаем на своих компьютерах, но они существуют в Web3, потому что хранение и доступ к данным не оптимизированы. С RLNC мы создаем децентрализованную ОЗУ (deRAM) для своевременного и обновляемого состояния таким образом, чтобы это было экономично, устойчиво и масштабируемо.

DeRAM и распространение данных на основе RLNC могут решить самые большие узкие места Web3, ускоряя работу памяти, делая ее более эффективной и масштабируемой. Это оптимизирует распространение данных, снижает нагрузку хранения и обеспечивает доступ в реальном времени без ущерба для децентрализации. Это давно недостающий элемент в мировом компьютере, но не надолго.