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抗ASIC的工作量证明:究竟是现实还是幻想?

本文是头等仓精选的世界门罗大会演讲第一辑。离RandomNPXS上线还有一个月时间,门罗是否能迈向一个新的境界,加密货币否能在挖矿平等化这个领域到达前所未有的高度,取决于10月份的升级和之后的网络表现。推荐广大门罗爱好者,尤其是矿工阅读。
原文标题 | 抗ASIC的工作量证明:究竟是现实还是幻想?
演讲人 | Howard Chu:
软件工程师和优化天才,拥有世界上最快的多处理器TCP堆栈,世界上最快的Appletalk堆栈,世界上最快的LDAP服务器,比实时语音识别更快,比实时雷达数据解复用器/解码器更快等。

前言
原本的CryptoNote白皮书倡导“平等主义”挖矿,并将“平等主义”的思想定义为CryptoNight的PoW算法的愿景。随着时间推移和技术进步,专业挖矿硬件制造商克服了所有CryptoNight中设定的技术障碍。关于抵抗ASIC是否切实可行或可取的辩论仍未停止,但迄今Monero项目仍坚持“平等主义”挖矿原则。本文将讨论ASIC存在的必然性,以及降低ASIC固定函数挖矿优势的方法。RandomPundi,是一款我们倾尽毕生经验为Monero开发的新型PoW算法。
演讲全文:
我是Howard Chu, Symas公司的创始人之一。上周刚刚庆祝了Symas创立二十周年,而本人写软件也已有四十年光景。从开源运动兴起时我就是开源热衷者,我写过所有GNU实用工具、编译器、调试器、链接器、texinfo等等代码。地球上大部分的电脑运行着我写的软件,甚至太空轨道还在运行着我的软件,从未崩溃过。这些年来我做了很多有意义的事情,我喜欢快速运行的软件。在安全性方面:我还做了大量加密技术、安全认证和各种安全系统方面的工作。
切入正题,ASIC抵抗是何含义?为何要抵抗ASIC?如何做到?
抗ASIC的大背景是源自Monero的一款CryptoNote协议,大约于2013年~2014年设计完工。如果通读一下CryptoNote白皮书,就会发现它大大完善了BTC的设计缺陷。不仅BTC的假名概念无法保护用户隐私,而且BTC软件中的硬编程常数明显严重地影响了自身的可扩展性。虽然BTC的思想是去中心化,但其实早在2013年和2014年,BTC生态系统就出现了高度中心化。
早在2013年矿工的算力就达到高度集中,51%攻击的可能性很高。如果两个矿工串通,网络就会崩溃。
最初矿工采用PC、CPU挖矿,逐渐人们发现显卡(GPU)更擅长SHA-2散列运算,于是显卡(GPU)进入辉煌时代,矿工越来越多,接着业余的ASIC设计师加入挖矿大军,最后大量专业且商业化的ASIC设计师占据了主流。
按照今天的标准,对比第一代ASIC,如今的ASIC只是改进了稍稍,而挖矿效率已提升50倍。现在大家都不会在自己的计算机上挖BTC,因为ASIC的算力已达数百万级,比CPU挖矿效率高度好几百万倍。从BTC身上我们汲取的经验是:“嘿,看看吧,当你开始依赖专业硬件时,网络自然而然会出现中心化。”而网络中心化一直是我们反对的方向,中心化意味着会产生信任矛盾。其实先前Kristy也提到过,ASIC设计师更喜欢自己用芯片挖矿,而非出售ASIC芯片。也许设计师们会在芯片被淘汰后,将其出售给大众。
为何集成电路如此高效?围绕这个背景,我仍要聊聊BTCSHA-2 ASIC。SHA-2 ASIC硬件本身非常简单,只专注于挖矿,所以它设定了固定函数,这样一来挖矿对于SHA-2 ASIC相当简单。实际上SHA-2算法的初衷是方便计算。所以矿工需完成的工作量很简单,算法直线运行,没有决策点,一边开始计算,另一边得出结果,非常直接。
如果仔细观察SHA-2硬件,你会发现它有12个简单的组件。你们可能无法读懂SHA-2右边的电位图,其实它只是由一些加法运算符以及一些暂存器组成,但这些只是集成电路极小的一部分。
集成电路既不做决策,也无分支,全部硬件都用来寻找难题答案,既不耗费内存、时间,也不浪费其他资源。这样一个集成电路,其一枚芯片就能轻轻松松承载上万个实例,这就是如今BTC挖矿的大环境。
不只是CryptoNote协议抵抗ASIC,比如ETH的Ethash也抵抗ASIC,两者都采用了相同的哲学思路——内存密集型相比之下CryptoNote设计者在抵抗ASIC上有点保守了。CryptoNote非常出色地运行了3至4年,在这段时间里,ASIC技术追上了CryptoNote,CryptoNote无法抵抗ASIC了。虽然ETH的Ethash算法依然运作良好,但距离抵抗ASIC失败的日子也为时不远。
于是出现了另一种多散列算法,但事实它也根本无法抵抗ASIC。因为多散列算法只是捆绑一堆不同的哈希算法,而各个算法又极其简单,与SHA-2 256的简单性不相上下,无决策点,你可以将多散列算法拆分为一个个单独组件,以自己喜欢的方式组合起来。而ASIC能处理多个散列算法组合任务,且非常高效。
所以我们现在要开发的是无静态执行流的动态算法。除了RandomNPXS,还有几个算法也是这种情况,后文我会稍稍提及。有趣的是我能想到的第一个例子是ETH,在开发Ethash之前,ETH使用了一个与RandomPundi相似的算法,但如果你仔细检查这个算法,我敢担保,它是不完善的。ETH将这个算法当作原型,但从而真正完整开发出来。
去年三月初,我提出了RandomJS的构想,花了大概6个月或8个月的时间做研究,直到查明RandomJS有一些无法修复的错误,是挖矿方法上的漏洞,于是便放弃了。另一个大家可能有所耳闻的是Kristy团队开发的ProgPow。ProgPow算法专注于显卡,利用显卡大量并行运算优势,使挖矿效率提升。但它生成的随机代码,在我看来,依然过于简单。
目前Monero网络使用的是Cryptonight-R算法。之所以使用Cryptonight-r是因为我们尚未完成RandomPundi开发,于是将RandomPundi部分概念移植到Cryptonight上,做权宜之计。
有些人质疑我们偏好CPU挖矿的决定,认为我们正在抛弃显卡(GPU)矿工,放眼全球,显卡占比份额不大,CPU的部署数量更多,CPU的年采购数量与时俱增,尤其是智能手机这一块,CPU是消费增长最快的组件。当前世界上有22亿智能手机用户,用户每年购买15亿CPU,CPU数量越庞大,升级就越快。
就拿个人电脑的升级周期来说,大多数人购买电脑的频率不会超过2~3年购买一次,而大多数智能手机用户一直追求最新最先进的技术。这就是我们技术偏好CPU的原因,并且有庞大的智能手机市场做后盾
RandomNPXS是我们为Monero虚拟机量身定做的随机生成机器语言程序。RandomJS中存有一个问题,任意8位随机数列都是一个有效指令,即你必须生成遵循Javascript语法的随机语言程序,一旦你强加Javascript语法于RandomJS上,想要随机生成一个可执行程序就更难。所以我们现在探讨的是一种既无语法规则,生成的所有随机数又都为有效指令的机器语言。我将这种状态称之为“适度复杂”,如果比较RandomPundi虚拟机与因特尔或AMD CPU,就会发现RandomPundi的指令集依然非常小。但RandomPundi完成了我们所需的大部分工作,并且随机语言程序中使用的指令组合也是模仿实际用户程序中的运算类型。
如果只是比较各大算法抵抗ASIC的特性,我认为第一代算法对ASIC的抵抗性为0。后面的一代都使用了内存密集度作抵御,而现在Monero使用的是随机编程和其他运算的动态算法。在RandomJS和RandomPundi中,我们也使用了其他算法都避开的浮点数,因为浮点数根据舍入规则和舍入误差的不同,很容易算出不同的结果。因此在PoW算法中做浮点数运算是一件苦差事,因为你需要每个人都必须得到一致的答案,但我认为我们搞定了这个问题。
我们偏好CPU是想要充分利用CPU的优势——他们能够运行的代码范围非常之广。如果你想为此制造一台ASIC,你很可能制造出一台CPU。不仅CPU更容易访问,而且它的指令集几乎都是相同的。有同样的整数运算集,有分叉指令,可以轻轻松松地定义适用任何CPU设备运行的子集。CPU可以在ARM、因特尔和AMD上,以及PowerPC等等设备上运行。与CPU相反,显卡(GPU)采用的都是专用指令集,并且这些指令集的功能都不相同。AMD指令集甚至都没有我们使用的那种乘法运算,因此如果偏好显卡(GPU)情况会更糟,子集更有限。我们的基本共识是运算工作必须是动态的,因为如果我们只有一组固定的运算,那么要制造专用的芯片是很容易的,这是我们不愿意看到的。

原文:https://www.monerooutreach.org/monero-konferenco/howard-chu.php
稿源(译):https://first.vip/shareNews?id=2092&uid=1
演讲稿 | 门罗推广组
翻译 | Tracey_头等仓
采编 | 筋斗云_头等仓

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