おなじみファラ経済白書私の友人は、Phala のマイニング報酬がオンライン報酬とコンピューティング タスク報酬に分かれていることを知っているかもしれません。 1605 コンテストの第 2 フェーズは、オンライン報酬に基づいた計算タスク報酬の導入に焦点を当てています。この記事は、Vendetta テストネットのコンピューティング タスクの紹介です。
1. 背景の概要このテストネットの計算タスクはシステムによって仮想的に生成され、各ラウンド (600 ブロック) で 5 つの計算タスクが固定的に生成されます。マイニング報酬の額はホワイトペーパーと一致しており、掘り出された各ブロックの報酬の 50% はプライバシー コンピューティング タスクを実行する TEE によって取得され、報酬の 30% はすべてのオンライン TEE によって取得され、20% はすべてのオンライン TEE によって取得されます。上院評議会による民主党統治の連鎖を通じて財務省に流入するだろう。 Vendetta テスト ネットワークでは、CPU の最低抵当額は 0 tPHA です。TEE マイナーは tPHA を使用して自分の CPU に追加の抵当を作成でき、誰でも自分の tPHA を使用して他の TEE マイナーに抵当を付けることもできますが、指名への自動配分は決済時は対応しておりません。 1 ラウンド内で、1 つの TEE を最大 1 つのコンピューティング タスクに割り当てることができます。 テストネットワークにおける計算タスク分配のアルゴリズムとパラメータは実験的なものであり、メインネットワークの立ち上げ後にアップグレードされ、報酬の決済方法も変更される可能性があります。 TEE 計算タスクの流れは大まかに以下のとおりです。
2. プライバシーコンピューティングタスクディスパッチアルゴリズム
2.1 コアロジック
他の注文ディスパッチング アルゴリズムと同様に、プライバシー コンピューティング タスクの特性に従って計算を完了するには、最も適切な TEE を割り当てる必要があります。 したがって、Phala Network システムは、コンピューティング特性のコア要件に従って各 TEE デバイスの特性をスコア化し、各 TEE のスコアを取得します。 すべてのオンライン TEE のスコアに従って、割り当て結果は加重ランダム サンプリング式によって計算されます。 割り当てられた TEE がプライバシーの計算を完了すると、システムは自動的に決済して報酬を発行します。システムのセキュリティを確保するため、特典は一定期間凍結されます。 (Vendetta テスト ネットワークによって発行される報酬は FireII であり、決済賞金プールの統計にのみ使用され、転送することはできません)。
TEE-CPU がコンピューティング タスクに割り当てられる確率は、主に CPU の 2 つの特性、コンピューティング能力とセキュリティによって決まります。 コンピューティング能力は CPU スコアによって評価され、将来的にはフォーク アップグレードを行わないオンチェーン投票によってイテレーションが実現される予定です。 セキュリティは単一の CPU ステークに関連します。 コンピューティング能力とセキュリティは、TEE マイナーがコンピューティング タスクを取得する確率を直線的に増加させるわけではありません。確率の式については、次のセクションで詳しく説明します。
TEE コンピューティングのディスパッチ命令のコア指標に従って、各 TEE に割り当てられたコンピューティング タスクの適合性スコアを計算できます。スコアの計算式は次のとおりです。
置換なしの重み付きランダム サンプリング (各 TEE は 1 回だけ描画できる) を使用し、M 個のオンライン TEE すべてから N 個の TEE をランダムに選択してコンピューティング タスクを実行します。
重み付けとは、各 TEE の確率スコア W がサンプリングの基本値として使用されることを意味します。つまり、W が大きいほど、選択される確率が高くなります。
置換なしの重み付きランダム サンプリングの例:
マシン A、B、C の 3 台があるとすると、A タスクは 3 つに分割され、B タスクは 2 つに分割され、C タスクは 1 つに分割されます。今、3 台のマシンのうち 1 つが選択され、選ばれているのは、
2 台のマシンが引かれる場合、A が引かれる確率は次のとおりです。
1605 コンペティションの第 1 フェーズの実際の状況によれば、実際の環境では数千から数万の TEE から 5 つの TEE が選択される可能性がありますが、ロジックは上記の例と一致します。
TEEマイナーが自身の勝率を予測し、抵当に設定されたtPHAの額と勝率の関係をシミュレーションできるようにするために、ダッシュボードのプライバシー計算確率計算ツールを提供し、マイナーは自分のマシンのパフォーマンスと予想されるモーゲージを入力できます。発送の確率をシミュレートする金額。
3. 注文発送アルゴリズムのデータシミュレーション 3.1 住宅ローン追加額と選択確率の相関TEE スコアが一貫していると仮定すると、住宅ローン金額の違いが選択確率に与える影響は次のとおりです。
アルゴリズムは明確ですが、選択される確率は現在オンラインのマイニング マシンの数とそのタスク ポイントに関係するため、アルゴリズムだけでは単一のマイニング マシンが選択される確率を計算することはできません。追加担保額による勝率の増加をシミュレーションしました。
ロールシャッハには 300 ポイントの TEE (図の赤線) があり、他の TEE は 420 ポイントの 5,000 台のマシンであり、それらすべてに追加の 1,000 tPHA が抵当に入れられていると仮定します。 5001 台 (ロールシャッハのものを含む) のマイニング マシンのうち 5 台がコンピューティング タスクを実行するために選択された場合、ロールシャッハが追加の抵当を増やすにつれて、割り当てられる確率は次のように増加します。
次の図からわかります。
1,000 台以上のマシンから 5 が引き出される確率は非常に低く、約 0.05% です。 住宅ローンの金額が増加するにつれて、確率は最初は急速に増加し、その後ゆっくりと増加します。 しかし、住宅ローンの金額が20,000まで増えても、当選率は0.17%までしか上がりません。
上の写真では、水色、赤、黄、緑のマシンのスコアはそれぞれ400点、300点、200点、100点であり、マシンの性能が常に絶対的な勝率を維持していることがわかります。
3.3 複数のマイニング マシンは追加の住宅ローンをどのように割り当てるべきですか?ロールシャッハが 2 台の同一のマイニングマシンを持っていると仮定すると、住宅ローンの総額が同じであれば、住宅ローンをどのように分配するかは全体の収入にはほとんど影響しません。以下の図のシミュレーション状況は、ロールシャッハが 420 ポイントの TEE を 2 つ持っており、どちらも 5000tPHA を約束しているというものです。他のTEEは5,000ユニット、1,000tPHA担保で、いずれも420ポイントです。
現在、ロールシャッハには、以下の図に示すように 20,000tPHA があります。
横軸の左端は、20,000tPHA がすべて TEE の 1 つに与えられたことを示しており、確率は 0.28% です。 一番右は 20000tPHA をすべて別の人に与えることで、これも 0.28% です。 真ん中は均等に分かれており、確率は0.32%です。
平均分布は、そのうちの 1 つだけの分布よりも若干大きくなることがわかります。
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Phala Network は Polkadot 上のプライバシー コンピューティング パラチェーンです。Pow のような経済的インセンティブ モデルに基づいて、Phala は世界中の何十万ものマイナーで構成される分散型プライバシー コンピューティング クラウドを構築し、すべてのブロックチェーンを放射する Polkadot パラチェーンとして機能します。 . Ecological Defi、データ サービス、その他のアプリケーション。 Phala ベースのアプリケーション pLibra と Web3 Analytics は、web3 Foundation から 2 つの助成金を受け取りました。基板ビルダー プログラムの最初のメンバー。 Linux Foundation のメンバー。プライバシー コンピューティング コンソーシアム (CCC) のメンバー。
