Web3 的記憶問題及解決方案

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Web3 遇上記憶問題 — 我們終於找到了解決方案

一個世界計算機需要的不僅是去中心化的記憶，還必須高效、可擴展和可靠。我們可以利用隨機線性網絡編碼（RLNC）來構建這樣的記憶，這是由 Optimum 的共同創始人穆里爾·梅達德（Muriel Médard）提出的，她在麻省理工學院的研究中發展了這項技術長達二十年。

Web3 的記憶問題

Web3 存在一個記憶問題。這不是指「我們忘了什麼」，而是從核心架構的角度來看。當前的區塊鏈缺乏一個真正的記憶層。

雖然今天的區塊鏈在某種程度上與傳統計算機相似，但一個基礎的核心元素仍然缺失：一個專為去中心化設計的記憶層，支持下一代互聯網的發展。

計算機架構的基礎

二戰後，約翰·馮·諾依曼（John von Neumann）為現代計算機奠定了架構基礎。每台計算機都需要輸入和輸出、一個控制和算術的 CPU，以及用於存儲最新數據的記憶，還有一個「總線」來檢索和更新這些數據。這種通常稱為 RAM 的架構已經成為計算的基礎。

Web3 本質上是一個去中心化的計算機——一個「世界計算機」。在高層次上，它的運行系統（如 EVM、SVM）在數千個去中心化節點上運行，驅動著去中心化應用和協議。

但深入探討後，我們會發現一個問題：缺乏一個必要的記憶層來存儲、訪問和更新短期及長期數據，這與馮·諾依曼所設想的記憶總線或記憶單元完全不同。

當前的挑戰

目前的區塊鏈依賴於各種臨時解決方案，這些方案只能部分滿足高性能計算中的記憶需求。它們缺乏一個統一的記憶層，無法同時涵蓋數據傳播的總線和數據存儲及訪問的 RAM。

在當前的實施中，「八卦」是區塊鏈網絡中數據傳播的常見方法。這是一種點對點的通信協議，節點隨機交換信息以在網絡中擴散數據。這種方法在擴展性上面臨挑戰。

RLNC 的潛力

這就是為什麼我從麻省理工學院的學術界轉向專注於推進 Web3 高性能記憶的原因。我看到了重新定義去中心化世界中計算方式的潛力。

我的團隊在 Optimum 正在創造一種去中心化的記憶，這種記憶像專用計算機一樣運作。我們的技術基於隨機線性網絡編碼（RLNC），這是一種在我麻省理工學院實驗室經過近二十年發展的技術。RLNC 是一種經過驗證的數據編碼方法，能在高可靠性網絡中最大化通量和韌性。

為什麼這很重要

為什麼這一切都很重要？因為我們需要一個不僅去中心化，還高效、可擴展和可靠的記憶層。當前的區塊鏈依賴於隨意的解決方案，這些方案只能部分實現高性能計算中的記憶功能。

隨著 RLNC 的應用，我們可以解決 Web3 最大的瓶頸，讓記憶變得更快、更高效和可擴展。這種技術優化了數據傳播，減少了存儲膨脹，並實現了實時訪問，而不會妨礙去中心化的原則。這一關鍵的缺失部分即將迎來變革。

總結

在 Web3 的發展中，記憶層的缺失是一個不容忽視的問題。隨著 RLNC 技術的引入，我們有望在去中心化計算中實現更高的效率和可擴展性，這不僅是技術上的進步，也是整個生態系統發展的重要一步。未來的世界計算機將不再受限於當前的架構，而是能夠充分發揮去中心化的潛力，為用戶提供更好的體驗和服務。

這篇文章讓我們看到，技術的進步不僅是對現有問題的解決，更是對未來的深遠思考。隨著 Web3 的發展，我們需要不斷探索和創新，以應對不斷變化的需求和挑戰。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。