친숙한팔라 경제 백서내 친구들은 Phala의 채굴 보상이 온라인 보상과 컴퓨팅 작업 보상으로 나뉜다는 것을 알고 있을 것입니다. 1605 경쟁의 두 번째 단계는 온라인 보상을 기반으로 계산 작업 보상을 도입하는 데 중점을 둡니다. 이 기사는 Vendetta 테스트넷의 컴퓨팅 작업을 소개합니다.
1. 배경 요약이 테스트넷의 컴퓨팅 작업은 시스템에 의해 가상으로 생성되며 각 라운드(600 블록)는 고정적으로 5개의 컴퓨팅 작업을 생성합니다. 마이닝 보상의 양은 백서에서 발굴된 각 블록에 대한 보상의 50%는 프라이버시 컴퓨팅 작업을 수행하는 TEE가, 보상의 30%는 모든 온라인 TEE가, 20%는 백서와 일치합니다. 상급 위원회에 의한 민주적 거버넌스 사슬을 통해 재무부로 유입될 것입니다. Vendetta 테스트 네트워크에서 CPU에 대한 최소 모기지 금액은 0 tPHA입니다. TEE 채굴자는 tPHA를 사용하여 자신의 CPU에 대한 추가 모기지를 만들 수 있으며 누구나 자신의 tPHA를 사용하여 다른 TEE 채굴자를 모기지할 수 있지만 지명에 대한 자동 분배는 정산시 지원하지 않는 사람 1라운드 내에서 1TEE는 최대 1개의 컴퓨팅 작업에 할당될 수 있습니다. 테스트 네트워크의 계산 작업 분배 알고리즘 및 매개 변수는 실험적이며 메인 네트워크가 시작된 후 업그레이드되며 보상 결제 방법도 변경될 수 있습니다. TEE 계산 작업의 흐름은 대략 다음과 같습니다.
2. 프라이버시 컴퓨팅 태스크 디스패치 알고리즘
2.1 코어 로직
주문 발송 알고리즘과 마찬가지로 프라이버시 컴퓨팅 작업의 특성에 따라 계산을 완료하기 위해 가장 적절한 TEE를 할당해야 합니다. 따라서 Phala 네트워크 시스템은 컴퓨팅 특성의 핵심 요구 사항에 따라 각 TEE 장치의 특성에 점수를 매기고 각 TEE의 점수를 얻습니다. 모든 온라인 TEE의 점수에 따라 과제 결과는 가중 무작위 샘플링 공식을 통해 계산됩니다. 할당된 TEE가 프라이버시 계산을 완료하면 시스템이 자동으로 정산하고 보상을 지급합니다. 시스템 보안을 위해 보상은 일정 기간 동결됩니다. (Vendetta 테스트 네트워크에서 발행한 보상은 FireII이며, 정산 상금 풀의 통계에만 사용되며 양도할 수 없습니다.)
TEE-CPU가 컴퓨팅 작업에 할당될 확률은 주로 CPU의 두 가지 특성인 컴퓨팅 성능과 보안에 따라 달라집니다. 컴퓨팅 파워는 CPU 점수로 평가되며, 향후 포크 업그레이드 없이 온체인 투표를 통해 반복이 실현될 것입니다. 보안은 단일 CPU 스테이크와 관련이 있습니다. 컴퓨팅 파워와 보안은 TEE 마이너가 컴퓨팅 작업을 얻을 확률을 선형적으로 증가시키지 않습니다.확률 공식은 다음 섹션에서 자세히 설명합니다.
TEE 컴퓨팅 파견 명령의 핵심 지표에 따라 각 TEE 할당 컴퓨팅 작업의 적합성 점수를 계산할 수 있습니다. 점수를 계산하는 공식은 다음과 같습니다.
우리는 교체 없이 가중 무작위 샘플링을 사용하고(각 TEE는 한 번만 그릴 수 있음을 의미) 모든 M 온라인 TEE에서 N TEE를 무작위로 선택하여 컴퓨팅 작업을 수행합니다.
가중치 부여는 각 TEE의 확률 점수 W를 샘플링의 기본 값으로 사용한다는 의미입니다. 즉, W가 높을수록 선택될 확률이 높아집니다.
교체 없이 가중 임의 샘플링의 예:
A, B, C 세 대의 기계가 있다고 가정하면 A 작업은 3개, B 작업은 2개, C 작업은 1개로 나뉩니다. 이제 세 대의 기계 중 하나를 선택하고 확률 선정된 A는
두 대의 기계가 뽑힌 경우 A가 뽑힐 확률은
1605 대회 1단계의 실제 상황에 따르면 실제 환경에서 수천에서 수만 개의 TEE 중에서 5개의 TEE를 선택할 수 있지만 논리는 위의 예와 일치합니다.
TEE 채굴자가 자신의 당첨 확률을 예측하고 저당 tPHA 금액과 당첨 확률 사이의 관계를 시뮬레이션할 수 있도록 대시보드의 개인 정보 계산 확률 계산기를 제공하고 채굴자는 자신의 기계 성능과 예상 모기지를 채울 수 있습니다. 디스패치 확률을 시뮬레이션하는 양.
3. 주문 발송 알고리즘의 데이터 시뮬레이션 3.1 추가 모기지 금액과 선택 확률의 상관관계TEE 점수가 일정하다고 가정하면 다른 모기지 금액이 선택 확률에 미치는 영향.
알고리즘은 명확하지만 알고리즘만으로는 단일 마이닝 머신이 선택될 확률을 계산할 수 없습니다. 선택 확률은 현재 온라인 마이닝 머신의 수 및 태스크 포인트와 관련되기 때문입니다. 추가 담보 금액에 따른 승률 증가를 시뮬레이션했습니다.
Rorschach에는 300포인트 TEE(그림의 빨간색 선)가 있고 다른 TEE는 420포인트가 있는 5,000대의 기계이며 모두 추가로 1,000tPHA로 저당이 잡힌다고 가정합니다. 5001대(Rorschach 포함) 중 5대가 컴퓨팅 작업을 수행하도록 선택되면 Rorschach가 추가 모기지를 증가함에 따라 할당 확률은 다음과 같이 증가합니다.
그림에서 볼 수 있습니다.
1,000대 이상의 기계에서 5가 나올 확률은 약 0.05%로 매우 낮습니다. 모기지 금액이 증가함에 따라 확률은 처음에는 빠르게 증가한 다음 천천히 증가합니다. 하지만 모기지 금액이 2만 원까지 늘어나도 승률은 0.17%에 그친다.
위의 그림에서 하늘색, 빨간색, 노란색, 녹색 기계는 각각 400, 300, 200, 100점의 점수를 가지고 있으며 기계의 성능이 승률에서 일정한 절대우위를 유지하고 있음을 알 수 있습니다.
3.3 여러 마이닝 머신이 어떻게 추가 모기지를 할당해야 합니까?Rorschach에 동일한 채굴기가 두 대 있다고 가정하면 모기지 총액이 같을 때 모기지 분배 방법은 전체 소득에 거의 영향을 미치지 않습니다. 아래 그림의 시뮬레이션 상황은 Rorschach에 2개의 420포인트 TEE가 있고 둘 다 5000tPHA를 약속한 것입니다. 다른 TEE는 5,000유닛, 1,000tPHA 담보로 모두 420포인트입니다.
이제 Rorschach에는 아래 그림과 같이 20,000tPHA가 있습니다.
가로 좌표의 맨 왼쪽은 모든 20,000tPHA가 0.28%의 확률로 TEE 중 하나에 제공되었음을 나타냅니다. 맨 오른쪽은 20000tPHA를 모두 다른 사람에게 주는 것인데 역시 0.28%입니다. 중간은 0.32%의 확률로 균등하게 나뉩니다.
평균 분포가 그들 중 하나만의 분포보다 조금 더 많을 것임을 알 수 있습니다.
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Phala Network는 Polkadot의 프라이버시 컴퓨팅 파라체인입니다.Pow와 같은 경제 인센티브 모델을 기반으로 Phala는 전 세계 수십만 명의 채굴자로 구성된 분산형 프라이버시 컴퓨팅 클라우드를 구축한 다음 모든 블록체인을 방사하는 Polkadot 파라체인 역할을 합니다. .Ecological Defi, 데이터 서비스 및 기타 응용 프로그램. Phala 기반 애플리케이션 pLibra 및 Web3 Analytics는 web3 재단으로부터 두 가지 보조금을 받았습니다. Substrate Builders 프로그램의 창립 멤버. 리눅스 재단 회원. 프라이버시 컴퓨팅 컨소시엄(CCC)의 회원.
