하이퍼병렬 컴퓨터의 기술적 세부 사항

저자: PermaDAO

소개

AO는 실제로 소버린 롤업과 유사한 스토리지 기반 합의 패러다임(SCP, Storage-based Consensus Paradigm)의 확장이며, 핵심 아이디어는 계산을 분리하는 것입니다. 핵심 아이디어는 연산과 DA/저장소를 분리하여 체인에 데이터를 게시/저장하고 체인 외부에서 데이터를 연산/검증하는 것입니다.

아르위브는 데이터 용량이 매우 크기 때문에 AO와 SCP 아키텍처 기반의 디앱 플랫폼은 데이터 게시 및 저장 비용을 크게 절감할 수 있으며, 이는 처리량을 강력하게 추구하는 일부 시나리오를 지원하는 데 편리합니다.

대부분의 사람들이 기존에 인식하고 있는 아위브는 영구적인 스토리지 개념에 중점을 두고 있으며, 오랫동안 다양한 프로젝트의 스토리지 계층으로 사용되어 왔습니다.

아위브는 한때 인류 문명의 불꽃을 보존하는 것을 궁극적인 목표로 하는, 영원히 사라지지 않을 알렉산드리아 도서관이라는 이야기로 가장 잘 알려져 있었습니다.

그렇기 때문에 Arweave가 병렬 슈퍼컴퓨터가 된 것은 매우 놀라운 일이며, Arweave는 여전히 스토리지 계층으로 사용될 수 있으며, ao 아키텍처는 스토리지 기능을 대체하는 것이 아니라 오버레이하는 것임을 알아두는 것이 중요합니다.

ao의 계산 프로세스는 병렬로 실행할 수 있어 효율적인 계산이 가능하다는 점에서 SCP와 일치합니다. ao의 프로세스는 상호 연결될 수 있고 데이터 형식이 일관되며 모든 데이터는 궁극적으로 ANS-104 번들 형식의 Arweave 메인넷에 저장됩니다.

각 프로세스에 대한 모든 로그는 완전히 저장되며, 궁극적으로 프로세스의 홀로그램 상태는 Arweave에 유지됩니다.

Ao의 컴퓨팅 파워와 Arweave의 영구적인 저장 용량을 결합하면 사실상 무검열, 유비쿼터스, 글로벌, 고 동시성 컴퓨터로 모든 유형, 모든 언어, 모든 퍼블릭 체인에 있는 디앱이 Arweave에 액세스하여 이더리움보다 저렴하지만 더 효율적인 탈중앙화 컴퓨팅을 즐길 수 있습니다.

AOS는 약간 다른데, ao가 컴퓨터 아키텍처로 이해된다면 AOS는 운영체제 인스턴스라는 점에서 차이가 있습니다.

본질적으로 ao는 아키텍처 시스템이며, 사용자는 그 기능을 사용하기 위해 AOS와 같은 운영체제와 상호 작용해야 합니다. 편의상 ao를 지칭하는 데 사용되지만, 사용자는 그 차이를 스스로 인지해야 합니다

이 문서의 주요 내용:

• Arweave는 스토리지와 컴퓨팅을 모두 아우르는 기업으로 거듭나기 위해 ao 아키텍처를 출시하여 스토리지 전용이라는 기존 시장의 인식을 바꾸고자 합니다.

• Arweave의 ao 아키텍처는 스토리지 위에 기능을 오버레이한 것으로, ao 아키텍처는 임의의 퍼블릭 체인과 디앱을 연결할 수 있습니다.

• Ao 관련 기술로는 분산 아키텍처 SSI(단일 시스템 이미지)가 있습니다, 액터 모델(에를랑 언어는 모델이 아님), 동시성과 비동시성이 핵심인 SU/MU/CU 유니태스킹 등이 있습니다.

ao/SCP는 아위브 생태계를 활성화할 가능성이 크며, "오프체인 컴퓨팅 + 온체인 스토리지" 모델이 프로젝트의 발전에 미치는 영향을 관찰하는 것이 중요합니다. "오프체인 컴퓨팅 + 온체인 스토리지" 모델이 어떻게 프로젝트를 계속 끌어들이는지 지켜보는 것도 흥미로울 것입니다.

기술적인 설명

AO를 보완하기 위한 몇 가지 전제 지식부터 시작하겠습니다. 최근 칸쿤 업그레이드와 EIP-4844 활성화 이후 이더리움의 데이터 저장 문제가 점점 더 중요해지고 있습니다.

예를 들어 레이어2 DA 데이터 전용 블롭은 이더리움 네트워크에 영구적으로 보관되지 않으며, 노드는 일정 기간 이상 오래된 블롭 데이터를 삭제할 수 있으며, 이 시점에서 더 이상 사용되지 않는 데이터는 저장할 다른 장소를 찾아야 합니다.

블롭 데이터 만료 문제를 해결하는 EthStorage와 같은 이더넷 기반 스토리지 플랫폼이 있지만, 이는 네이티브 이더넷 솔루션이 아니며 여러 추가 메커니즘에 의존합니다.

또한 EIP-4844는 데이터 퍼블리싱 비용을 크게 줄여주지만, Arweave에 비해 여전히 매우 비쌉니다.

"알렉산드리아의 도서관"이라는 슬로건을 내걸고 출시된 Arweave는 이더와 달리 최소한의 연산 기능만 제공하지만, 매우 저렴한 비용(1GB의 데이터를 저장하는 데 수십 달러, 이더 트랜잭션 비용과 동일)으로 데이터 불멸성을 기본적으로 지원합니다.

데이터 중복성 측면에서 Arweave는 블록의 확률을 노드의 로컬 데이터 세트의 완전성과 연관시켜 스토리지 노드가 일부 데이터를 삭제하면 블록 성공 확률이 감소하고 가장 많은 데이터를 보유한 노드는 더 높은 블록 '파워'를 가지며 더 많은 돈을 보상받게 됩니다.

데이터를 가장 많이 보유한 노드는 더 높은 차단 '파워'를 가지며 더 많은 보상을 받게 됩니다.

이러한 방식으로 Arweave의 인센티브 시스템은 모든 과거 데이터가 높은 확률로 중복 저장될 수 있도록 보장합니다.

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아르위브는 스토리지 비용이 매우 낮은 탈중앙화 데이터 저장 및 분배 레이어로 적합하다고 할 수 있으며, ao와 SCP는 AR 기반의 모듈형 블록체인 및 디앱 아키텍처라고 할 수 있습니다.

SCP의 설계 모델은 이론적으로는 이더 롤업과 같은 보안 중심의 모듈식 솔루션과 다르지만 구현의 용이성과 웹2 플랫폼과의 인터페이스 용이성 측면에서 실현 가능성이 높습니다.

초기부터 롤업처럼 좁은 구현 경로에 국한할 생각이 없었고, 보다 광범위하고 개방적인 프레임워크에서 Web2 플랫폼과 Web3 기능을 통합하고자 했기 때문입니다.

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사진 제공: Geeks on Web3< SP 설명: 롤업 외의 탈신뢰 인프라 패러다임

위 그림은 SCP 솔루션인 everPay를 사용하는 애플리케이션의 개략도입니다. 위 그림은 everPay에 SCP 솔루션을 사용하는 애플리케이션의 회로도로, DA 레이어(그림에서 큰 원)에 Arweave가 사용되었습니다.

갈색 원은 코디네이터, 즉 실행 레이어로 이더넷 레이어2의 시퀀서와 유사합니다. 사용자가 트랜잭션을 코디네이터에 제출하면 코디네이터가 연산을 수행하여 DA 데이터를 AR에 일괄적으로 전송합니다.

디텍터는 이더넷 레이어2의 챌린저/검증자와 다소 유사하며, 코디네이터가 제출한 DA 데이터를 Arweave에서 가져와 트랜잭션 결과에 대한 계산 또는 검증을 수행합니다.

디텍터 클라이언트는 오픈 소스이며 누구나 실행할 수 있습니다. 그리고 실제로 크로스 체인 시스템을 관리하는 다중 서명 노드인 워치맨은 크로스 체인 요청을 검증하고 실행합니다. 또한 워치맨은 거버넌스 제안에 서명하는 역할도 담당합니다.

이더 레이어 2와 같은 엄격한 보안 요구사항이 없는 SCP 아키텍처는 실제로 이 아키텍처를 채택하는 사람들에게 더 많은 자유, 더 많은 사용자 정의 옵션, 더 낮은 채택 비용을 제공하는 독창적이고 독창적인 접근 방식이라는 점을 강조할 필요가 있습니다.

사진: Geek Web3 "수명 단축: 롤업 외부의 신뢰할 수 없는 인프라 패러다임"

군더더기를 줄이고 단순하게 유지하는 ao의 프레임워크는 다음과 같을 수 있습니다.

• 분산형 아키텍처인 ao는 단일 시스템 이미지(SSI)를 사용하여 ao 네트워크의 탈중앙화 시스템을 구성합니다.

• 병렬 컴퓨팅 기능, ao는 병렬 컴퓨팅 이론의 액터 모델 이론을 사용하여 동시성이 높은 환경을 처리하고 블록체인 관련 기술과 효과적으로 결합하며, ao라는 용어는 액터 오리엔트(액터 지향, OOP 객체 지향 용어에서 모방)에서도 유래했습니다.

• 통신 및 스케줄링 컴포넌트인 ao는 메시징을 위한 메신저 유닛, 프로세스 스케줄링을 위한 스케줄러 유닛, 병렬 컴퓨팅 프로세스를 위한 컴퓨트 유닛의 세 가지 핵심 구성 요소로 설계되어 있습니다.

각 구성 요소를 개별적으로 설명해 보겠습니다. 먼저, 실제로는 분산 아키텍처인 SSI 단일 시스템 이미지가 있습니다.

예를 들어, 모든 주요 웹2.0 애플리케이션의 기반이 되는 서버 시스템은 기본적으로 특수 메시징 및 통신 프로토콜을 사용하여 동일한 상태에 있고 새로운 데이터를 동일하게 볼 수 있도록 하는 많은 서버 노드로 구성된 분산 시스템입니다.

그러나 클라이언트/프론트엔드 수준에서 사용자는 프론트엔드 뒤에 있는 서버가 분산되어 있다는 것을 인식하지 못하며, 사용자에게는 대규모 컴퓨터 클러스터조차도 하나의 컴퓨터처럼 보입니다.

실제로 이것은 종종 "추상화"라고하는 컴퓨터 공학, 집계의 통합의 기본 구성 요소의 복잡성이 모듈로 병합되어 외부 세계는 모듈의 내부 구조를 알 필요가 없으며 입력 정보를 모듈에 전달하기 만하면 출력을 얻을 수 있습니다.

위에서 언급한 SSI 단일 시스템 이미지는 Arweave의 "저렴한 탈중앙화 스토리지" 기능을 사용하며, ao/SCP의 내러티브는 다른 퍼블릭 체인에 비해 Arweave의 스토리지 가격 우위와 기존 웹2 플랫폼에 비해 검열 및 데이터 투명성 이점을 기반으로 한다고 할 수 있습니다. 기존 웹2.0 플랫폼 대비 데이터 투명성 우위.

에이오와 SCP의 이야기에서 AR은 거대한 데이터 게시판과 로거로 사용되며, 디앱의 프론트엔드에서 전송된 데이터는 Arweave 네트워크로 전달되어 분산 블록체인 네트워크의 수많은 Arweave 노드에 의해 저장됩니다.

이더와 같이 탈신뢰도가 높은 주류 퍼블릭 체인 네트워크와 비교하면, Arweave의 스토리지 비용은 매우 낮기 때문에 데이터 처리량을 더 많이 추구하는 애플리케이션 시나리오를 더 잘 지원할 수 있습니다.

기존의 웹2.0 플랫폼이나 얼라이언스 체인과 달리 Arweave 네트워크의 개방성은 검열 방지와 데이터 투명성에 더 도움이 되며, AR에 의존하는 디앱은 웹2.0 애플리케이션보다 더 신뢰할 수 있습니다.

예를 들어, 기존 알리페이는 웹3를 지원할 수 있습니다. 알리페이의 인터페이스가 ao 프로토콜과 호환되도록 설계되어 있다면 알리페이의 상호작용 데이터는 자동으로 Arweave 네트워크에 업로드되어 신뢰성이 제거된 웹3 버전의 알리페이가 됩니다.

이더 또는 EVM 기반 디앱인 경우, ao 인터페이스에 연결하여 정보를 ANS-104 형식으로 Arweave에 업로드할 수도 있습니다.

기존의 XX 클라우드나 폐쇄적인 얼라이언스 체인과 달리 이더채널이나 아위브와 같은 타사 퍼블릭 체인에서 노드를 운영하고 있다면 누구나 또는 디앱 프로젝트가 P2P를 통해 여러 노드에 데이터를 요청하고 읽을 수 있으며, N개의 노드 중 하나만 데이터를 제공할 의사가 있다면 필요한 것을 얻을 수 있으며 이는 궁극적으로 네트워크의 개방성에 따라 달라질 수 있습니다. 개방성.

이 두 가지 관점에서 볼 때 ao와 SCP와 같은 Arweave 기반 디앱 아키텍처는 웹2와 웹3 사이의 과도기라고 할 수 있습니다.

이더리움이나 비트코인과 같은 전통적인 웹3 플랫폼은 검열에 강하고 비용과 효율성을 희생하는 대신 신뢰성이 떨어지지만 대중적으로 채택되는 데 어려움을 겪어왔습니다.

반면, 웹2.0 플랫폼은 높은 효율성과 낮은 비용을 달성하기 위해 데이터 투명성과 검열 저항성을 희생하지만 탈신뢰성을 갖지 못하기 때문에 이 둘의 중간 형태에 가깝습니다.

SSI와 클라이언트-서버, 3계층, N계층, P2P 아키텍처와 같은 분산 아키텍처의 차이점은 SSI는 시스템 추상화와 사용자 경험을 크게 향상시킨다는 점입니다.

그러나 SSI는 데이터 일관성과 신뢰성을 보장하기 위해 시스템에 높은 수준의 동기화 제어가 필요하며 동기화 제어가 실패하면 데이터 손실로 이어져 ao 아키텍처의 가용성에 영향을 미칠 수 있다는 점에 유의해야 합니다.

SSI는 마이크로서비스 아키텍처나 컨테이너화 기술처럼 클라우드 서비스나 컨테이너화 툴에 지나치게 의존할 필요 없이 단일 서버에서 여러 인스턴스를 실행할 수 있어 시스템의 복잡성과 배포 비용을 효과적으로 줄일 수 있다는 점도 SSI의 또 다른 장점입니다.

분산 아키텍처의 데이터 동기화 및 백업은 이론적으로 어느 시점에서도 데이터의 상태를 유지하고 데이터의 손실이나 손상이 없는 Arweave의 영구 저장 효과 때문에 Arweave 네트워크에 의존합니다.

그러나 SSI는 네트워크 통신과 분산된 노드 간 데이터의 효율적인 동기화에 중점을 둔 새로운 추가 오버헤드가 발생한다는 점, 예를 들어 SSI 아키텍처에 장애가 발생할 경우 단일 노드에 장애가 발생하는 극단적인 경우 전체 네트워크가 정상적으로 작동할 수 있지만 실제로는 심각한 노드 보안 위기 및 시스템 견고성으로 이어질 수 있다는 점에 유의해야 합니다.

액터 오리엔트

SSI 아키텍처에 대해 간단히 소개한 후, 액터 모델을 사용하여 중앙 집중식 서버의 단순한 '스택'과 차별화되는 ao의 병렬 컴퓨팅 메커니즘 구현에 대해 더 자세히 살펴볼 필요가 있습니다. 단순히 자료를 '쌓아두는' 중앙화된 서버와 달리, ao는 액터 모델을 사용하여 탈중앙화된 높은 동시성을 달성하며, 사용자는 기본적으로 분산 시스템이라는 사실을 인지하지 못합니다.

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ao 아키텍처의 효율적인 동시성은 1973년 칼 휴잇이 동시 계산을 위한 이론적 프레임워크로 정의한 액터 모델에서 비롯됩니다. 흥미로운 점은 당시에는 인공 지능을 위한 계산을 수행하도록 설계되었다는 점입니다.

그러나 오라클의 연구에 따르면 실제로는 액터의 개선된 버전인 OOP와 같은 패턴에 더 익숙하지만, 이후 이 둘은 서로 멀어졌습니다.

액터 모델은 시스템 구성 요소가 어떻게 동작하고 상호 작용해야 하는지에 대한 일련의 일반적인 규칙을 정의하며, 각 액터는 로컬 결정을 내리고 다른 액터와 통신하는 별도의 개체이지만 액터 모델은 비동기성, 병렬성 및 분산을 강조한다는 점에 유의하세요.

특히 비동기와 병렬성은 각 컴포넌트의 상태가 동기화되지 않고 충돌의 위험이 있으므로 메시지 전달 메커니즘에 특별히 의존해야 하며, 이 때문에 ao에서는 MU와 SU에 중점을 두고 실행이 어려운 것이 아니라 병렬성의 강력한 연산 기능을 활용하기 어려운 배열과 스케줄링에 중점을 둡니다.

각 액터는 자체적으로 할당된 작업을 처리할 수 있는 독립적인 실행 단위로, 이를 활용하면 메시지의 원자성과 일관성을 보장하는 등 매우 강력하고 유연한 동시성 모델을 만들 수 있습니다.

예를 들어 일반적인 마이크로서비스 아키텍처는 종종 노드 간 통신 모델을 사용하지만, RPC 기반 구현은 여러 데이터 전송 복잡성과 지연 시간을 초래할 수 있는 반면, ao 아키텍처는 통합 메시징 메커니즘인 MU를 통해 메시지 형식을 균일하게 배포하여 최종적으로 Arweave 스토리지를 용이하게 합니다.

각 노드에서 작업을 동기적으로 실행하는 CSP(ConcurrentSemantics) 모델과 달리 액터는 일반적으로 비동기 실행을 특징으로 하며, 이러한 이유로 ao는 일반적인 공유 메모리 메커니즘을 사용하지 않고 각 노드의 독립성을 보장하여 보다 유연한 방식으로 노드 간에 통신할 수 있도록 합니다.

비동기와 병렬성은 ao 아키텍처에서 액터 모델의 효율성의 원천을 형성하며, 이러한 효율성을 보장하기 위해 MU/SU/CU가 제안되어 사용되었습니다.

요약하면, 액터 모델과 아위브 블록체인의 결합은 효율적인 정보 전송 아래 비동기식 고도의 동시 연산 모델을 구축합니다.

세 가지 필수 요소

AO 아키텍처는 SSI든 액터 모델이든 정보 전송에 대한 요구 사항이 더 높기 때문에 SU, MU, CU가 개발되었습니다.

먼저 AO의 프로세스에 대한 이해는 가상 머신, 메모리 등 해당 컴퓨팅 자원을 요청하는 태스크의 초기화를 의미하며, 모든 태스크의 흐름은 기본적으로 이 프로세스의 통과를 통해 이루어집니다.

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SSI든 액터 모델이든 간에 이들 간에 오가는 메시지는 ANS-104 데이터 표준과 형식을 준수해야 하며, 그 결과 모든 유형의 디앱은 서로를 이해할 수 있습니다.

규격을 준수하는 데이터를 생성한 후 MU는 온라인 SU에 메시지를 전송하고, 모든 메시지가 처리될 때까지 이 프로세스가 계속되며, SU는 데이터를 수신하고 Arweave에 업로드하여 Arweave의 검증 기능에 연결합니다.

또한 MU의 처리 프로세스를 결제 메커니즘으로 설정하여 메시지를 전송만 하고 후속 조치를 취하지 않는 등 맞춤형 메시지 처리 메커니즘을 허용할 수도 있습니다.

수(SU)가 메시지를 수신한 후, CU는 해당 메시지에 접근하기 시작합니다. CU는 연산을 담당하는 여러 유닛을 포함하는 단위로, 아카시와 마찬가지로 탈중앙화된 연산 시장으로 CU 클러스터가 서로 경쟁하고 경쟁의 승자가 연산을 수행할 수 있는 권한이 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

CU는 요청에 응답하고 계산 결과의 사본을 제출하며, 이는 아위브에 저장되어 아위브의 원시 데이터로 확인할 수 있습니다.

이 모델에서 ao는 효율적이고 경쟁적인 계산 네트워크를 제공하며, 사용자는 계산을 위한 합의를 수립할 필요 없이 전달된 메시지가 해당 프로세스에 부합하는지 확인하기만 하면 되므로 이더리움과 같이 계산 유효성을 위해 지불하는 높은 비용을 근본적으로 없앨 수 있습니다.

SP와 ao의 결합

먼저, ao의 기능이 검증 가능한 데이터의 상태를 제시하는 것이며, 궁극적으로 검증 가능성의 문제는 Arweave의 합의 데이터에 의해 보장된다는 합의를 염두에 두고 검증 가능성에 대해 논의해 보도록 합시다.

Ao는 또한 본질적으로 scp 애플리케이션으로, 쿼리 상태와 반환 상태 액션이 모두 Arweave에 업링크되며, ao/SCP 애플리케이션은 이 두 액션으로 로드되고 이 두 액션으로부터 Mint와 Slash 결과를 계산합니다.

특히 SCP 패러다임에 따라 Mint와 Slash에 대한 규칙을 인덱스에 기록해야 하며, 인덱스된 데이터를 호출하는 노드에서 자연스럽게 Slash와 Mint 결과를 계산합니다(데이터 모델에 대한 자세한 내용은 ao 사양 참조).

ao의 기술 아키텍처에 대해 설명한 후 다음 섹션에서는 ao의 애플리케이션에 대해 설명하겠습니다. ao 출시 이후 네이티브 크로스체인 프로토콜 aox, 탈중앙화 스테이블코인 프로토콜 아스트로, Arweave의 EVM 호환 프로젝트 AOVM이 차례로 등장했지만 현재 모두 아직 실험적인 단계에 머물러 있는 상태입니다.

한 가지 주목할 점은 이미 많은 ao 버전의 트윗과 게임이 개발 및 테스트 중이며, ao 기반 애플리케이션이 급성장하고 있다는 점입니다.

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동시에 Arweave 생태계에는 에버비전의 에버페이와 퍼마스왑 앱과 같은 다수의 성숙한 SCP 프로젝트가 ao에 맞게 조정될 예정입니다.

동시에 에버비전의 에버페이와 퍼마스왑 애플리케이션과 같이 아위브 생태계에 있는 일부 성숙한 SCP 프로젝트가 ao에 맞게 조정 및 수정되었습니다.

SCP는 끝이 없는 튜링 테이프 머신으로 상상할 수 있는 아위브의 저장 용량에 뿌리를 두고 있습니다. SCP는 튜링 머신의 테이프 기록 기능을 가정하여 블록체인에 데이터를 업로드하는 역할을 담당하고, 상태 머신은 ao가 제공할 수 있으며 모든 상태 변경 사항은 아위브에 저장될 수 있습니다.

여기서 문제는 수년간 이더리움을 괴롭혀온 상태 폭발인데, Arweave는 상태를 저장하지 않기 때문에 자연스럽게 상태 폭발에 면역이 되며, ao 프로세스에서 생성된 모든 데이터를 영구적으로 저장할 수 있습니다.

한 가지 중요한 점은 합의 상태에 도달하기 위해 ao 노드의 데이터를 계산할 필요가 없다는 것입니다. 이론적으로 해당 데이터가 Arweave 네트워크 상에 저장되어 있는 한, 상태 변화의 모든 단계가 기록되어야 하므로 더 정확하게는 네트워크에 기록되기 위해 데이터를 계산할 필요가 없으며 계산은 데이터 변화의 일부일 뿐입니다.

둘째, 보안, 탈중앙화, 확장성을 동시에 해결할 수 있는 블록체인은 없다는 고질적인 블록체인 트릴레마에 직면해 있는 상황에서 SCP와 ao의 결합은 이러한 딜레마를 근본적으로 종식시킬 수 있습니다.

• 보안: Arweave가 제공하는 데이터는 가장 큰 합의이며, Arweave에 저장된 합의 데이터는 애플리케이션에 검증 가능성을 제공합니다.

• 탈중앙화: ao는 산술의 탈중앙화를 가져와 모든 개인, 기관 또는 NGO가 ao 컴퓨팅 네트워크에 가입하고 탈퇴할 수 있으며, 탈퇴 후 상태 복원은 합의 데이터 덕분에 매우 간단합니다.

• 확장성 : 이더리움의 수직적 계층화와 달리, ao와 SCP는 일반적으로 무한히 확장 가능한 컴퓨팅 및 스토리지 기능을 갖춘 수평적 청크입니다.

ao/SCP 아키텍처를 기반으로 하는 아위브는 더 이상 단순한 스토리지 퍼블릭 체인이 아니며, AR+AO의 조합은 스토리지와 컴퓨팅 기능을 모두 갖춘 탈중앙화 슈퍼컴퓨터로, 모든 디앱이 서로를 배포하고 호출할 수 있는 기반이 됩니다.

현재 ao는 또한 독특한 모듈형 아키텍처, 즉 수평적 확장이 가능한 모듈성을 가지고 있어 Arweave 네트워크의 워프와 같은 스마트 컨트랙트뿐만 아니라 EVM과 같은 메커니즘의 스마트 컨트랙트도 데이터의 형식만 일관되게 유지한다면 ao 네트워크에 연결할 수 있습니다.

다시 말해, scp는 Arweave를 기반으로 하며 전체 체인의 레이어2를 구축하여 모든 퍼블릭 체인과 디앱에 접근할 수 있는 반면, ao는 SCP의 슈퍼 버전으로 모든 퍼블릭 체인, 스마트 컨트랙트 및 디앱을 ao의 일부로 전환할 수 있습니다.

디파이의 또 다른 가능성

기존 EVM 시스템에서 스마트 컨트랙트는 모든 것의 핵심이며, 온체인 동작은 기본적으로 스마트 컨트랙트의 스케줄링과 사용입니다. 예를 들어 가장 일반적인 DEX 거래에서 유동성 추가, 토큰의 계약 주소 찾기 등과 같은 특정 조건이 트리거되면 스마트 컨트랙트는 규정에 따라 해당 작업을 수행하게 됩니다.

그러나 이 시점에서 계약은 동시에 호출할 수 없는 단일 스레드 프로세스이며, 모든 트랜잭션은 이더로 분류되어 성공 여부가 결정되거나 MEV에 의해 공격당한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

ao 아키텍처를 사용하여 유니스왑을 적용하면 병렬의 무한 온체인 트랜잭션 봇을 만들 수 있습니다. ao의 유니스왑 버전은 각 프로세스마다 다른 트리거로 설정할 수 있지만 서로 간섭하지 않으며 전체 연산 자원을 사용하여 실행할 수 있습니다.

이것은 웹2.0 양적 온체인 거래소로 해석할 수 있으며, 아위브 생태계에서 가장 큰 DEX 프로젝트인 퍼마스왑은 이러한 방식으로 ao 네이티브 환경에 적용되었습니다.

ao의 모든 프로세스에는 토큰을 발행할 수 있는 기능이 있습니다. 예를 들어 이더리움의 경우 각 ERC-20 토큰의 발행은 토큰 프로세스를 통해 정해진 가격대에 따라 설정된 후 거래 사용자에게 주문을 생성하여 토큰 교환 프로세스를 완료합니다.

실제로 이더의 토큰은 전송과 거래가 매우 어렵고, 기본적으로 서로 다른 계정 잔액을 더하고 빼야 하기 때문에 궁극적으로 이더의 최신 수요에 따라 각 거래를 이중으로 계산해야 하며, 그 결과 많은 양의 중복 데이터가 체인에 정착하게 됩니다.

Ao는 토큰 전송 방식을 변경했습니다. 계정 간 토큰 전송은 본질적으로 서로 다른 상태의 동기화이며, 각 프로세스가 저장을 위해 Arweave 네트워크로 전송되기만 하면 되는 MU의 메시징 프로세스에 의존하므로 계산 전에 합의가 이루어지고 궁극적으로 전체 네트워크가 계산에 관여할 필요 없이 조합 계산을 수행하여 자산을 전송할 수 있습니다. 컴퓨팅.

즉, ao의 각 토큰은 동시적이며, 토큰에 대해 무수히 많은 하위 원장을 생성할 수도 있으며, 각 원장은 독립적인 병렬 컴퓨팅을 제공합니다.

기존의 ao 설계에서는 특정 컨트랙트가 노드에 비용을 지불하여 프로세스를 사용함으로써 자동으로 깨어난 다음 설정된 빈도로 계산 및 실행되도록 허용하는데, 이는 Arweave의 저렴한 비용과 ao의 빠른 속도 덕분에 매우 조밀하게 설정할 수 있습니다.

사용자 입장에서 ao는 추상적인 스마트 컨트랙트가 아니라 컴퓨터와 유사한 프로세스를 실행합니다. 예를 들어 에버아이디가 ao 네트워크에 연결된 에버페이에 연결되어 있다면 에버아이디는 ao 인터페이스에서 작동하며, ao 인터페이스 뒤에 있는 프로세스 유형은 상관없습니다.

사용자는 퍼블릭 체인에서 동시에 여러 개의 디앱 애플리케이션을 운영할 수 있으며, 이는 네트워크의 여러 서버를 호출하여 사용자에게 간단한 단일 애플리케이션 인터페이스를 제공하는 기존 인터넷 단말기의 로직과 매우 유사합니다.

이것은 본질적으로 기존 탈중앙 금융에 대한 변화이며, 일련의 상호작용 시스템 내에서 사용자의 운영 로직을 통합하는 동시에 탈중앙화의 정도를 유지합니다.

글로벌 슈퍼컴퓨터

ao는 DeFi의 전통적인 암호화 요구사항 외에도 머신러닝(ML)을 위한 신뢰할 수 있는 컴퓨팅에 중점을 두고 기존 웹2.0에 공급할 수 있는 기능을 실제로 개방합니다. 위에서 언급했듯이 칼 휴이트는 AI 컴퓨팅을 염두에 두고 액터 모델을 설계하여 ao와 AI를 자연스럽게 결합했습니다.

기존의 AI와 크립토의 조합에서는 머신러닝 모델, 특히 LLM과 같이 파라미터가 많은 모델의 경우 업링크가 원활하지 못했지만, ao는 과거와 달리 사용자가 ao가 배포하는 자원을 선택 및 커스터마이징할 수 있고, 자원에 대한 접근 없이 계산 서비스를 이용할 수 있으며, 본질적으로 무한한 확장성과 상호 협력이 가능하다는 점에서 ML 업링크가 불가능하지 않은 것 같다는 점이 다릅니다. 불가능하지 않습니다.

아카시와 같은 탈중앙화 컴퓨팅 시장에 비해 ao의 장점은 GPU 클러스터의 수가 아니라 대규모 병렬 연산을 수행할 수 있다는 점이며, 아카시는 컴퓨팅 파워 시장을 형성하기 위해 강력한 신뢰 메커니즘이 필요합니다.

아카시는 접근성을 희생할 필요가 없으며, 여전히 체인에서 실행되는 스마트 컨트랙트를 기반으로 하고, 상태 증명을 위해 아위브에 저장되며, 뛰어난 호환성의 이점을 누릴 수 있다는 점에 주목하세요.

사용자는 LLM 모델을 실행하고 데이터를 Arweave 네트워크에 저장하는 등 익숙한 방식으로 온체인 환경을 사용할 수 있어 AI 빅 모델에 대한 전력과 데이터의 탈중앙화 필요성을 해결할 수 있습니다.

ao 기존의 탈중앙화 연산 플랫폼이나 클라우드 벤더와는 달리 최초의 탈중앙화 고 동시성 네트워크로, 클라우드 벤더의 스마트 컨트랙트 기능으로 해석할 수 있으며, 이더리움의 컴퓨팅 및 스토리지 위기 속에서 Arweave는 '탈중앙화 연산은 탈중앙화 데이터'라는 멋진 고리를 완성한다고 주장할 수 있습니다.

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더 간단히 말하자면, 비싸고 대중과 거리가 멀었던 슈퍼컴퓨터가 이제 모든 사람에게 다가왔으며, 프로세스가 시작되기만 하면 그 시작, 실행, 끝을 통제할 수 있는 사람은 아무도 없습니다.

결론: Arweave의 미래

ao가 등장하고 SCP 패러다임을 오버레이할 수 있게 되면서 Arweave는 영구적인 저장소이자 무한한 연산 웹이 될 잠재력을 갖게 되었지만, ao 런타임 노드는 아직 테스트넷 상태이며 코드에 작성된 패널티 슬래시 메커니즘에 의존하여 작동한다는 점을 유의해야 합니다. 슬래시 메커니즘이 작동합니다.

이론적으로 최적과 현실적으로 실현 가능한 것은 다릅니다. ao는 사용자가 완벽하게 제어할 수 있는 무한한 실시간 확장형 계산 네트워크가 되고자 합니다.

그러나 아위브의 생태계는 아직 활성화되지 않았고, 특히 주류 디파이 앱은 이더보다 적을 뿐만 아니라 파일코인의 FVM 출시에도 뒤쳐져 있습니다.

전반적으로 ao+SCP+Arweave는 블록체인의 또 다른 가능성을 열어주지만, 이를 증명하는 데는 시간이 걸릴 것입니다.