Giới thiệu ngắn gọn về bộ đồng xử lý

Hướng tới việc mở khóa một lớp ứng dụng mới. Không phải là điện toán chúng ta cần, mà là điện toán mà chúng ta xứng đáng có được.

Các ứng dụng phi tập trung phải đối mặt với những hạn chế trong việc thực hiện các tính toán phức tạp trên chuỗi do khả năng xử lý hạn chế của Ethereum. Kết quả là, chúng tôi đã thấy nhiều giao thức DeFi di chuyển các thành phần như sổ đặt hàng và hệ thống rủi ro ra khỏi chuỗi. Điều này chỉ ra nhu cầu về môi trường tính toán tùy chỉnh phù hợp với các nhiệm vụ cụ thể.

Chúng tôi đã thấy sự thay đổi chậm nhưng dần dần của nhiều ứng dụng defi được triển khai trên chuỗi để quản lý các bộ phận của hệ thống ngoài chuỗi của họ. Dydx V4 sẽ duy trì sổ đặt hàng ngoài chuỗi và có thể cả hệ thống ký quỹ của nó. Blur giữ các phần trao đổi của nó ở ngoài chuỗi để có trải nghiệm người dùng mượt mà. Aevo, một sàn giao dịch quyền chọn, giữ sổ đặt hàng và công cụ xử lý rủi ro ở ngoài chuỗi. Lý do đơn giản nhất cho điều này là khó khăn trong việc duy trì các hệ thống tập trung vào hiệu suất này trên chuỗi một cách hiệu quả và có thể mở rộng.

Việc di chuyển các thành phần ra khỏi chuỗi hướng tới nhu cầu rộng hơn - môi trường tính toán được tùy chỉnh (và hiệu suất) phù hợp với các nhiệm vụ cụ thể. Tuy nhiên, đây không phải là tất cả. Trong chế độ này, hiện trạng hoạt động tốt. Khi một giao thức chạy một hệ thống ngoài chuỗi, cuối cùng nó sẽ không rõ ràng đối với bạn, người dùng, về việc tin tưởng liệu hệ thống ngoài chuỗi có hoạt động như đã nói hay không. Tính toán có thể xác minh được loại bỏ các giả định về độ tin cậy, cho phép các giao thức thực hiện tính toán ngoài chuỗi mà không cần đưa ra các yếu tố tin cậy. Đây là lời hứa của bộ đồng xử lý cho Ethereum. Trước khi thảo luận về mô hình bộ đồng xử lý trong Ethereum, hãy tóm tắt ngắn gọn ý tưởng này bắt nguồn từ đâu.

Khái niệm bộ đồng xử lý bắt nguồn từ kiến trúc máy tính như một kỹ thuật để nâng cao hiệu suất. Các máy tính truyền thống dựa vào một bộ xử lý trung tâm (CPU) duy nhất để xử lý tất cả các tính toán. Tuy nhiên, CPU trở nên quá tải khi khối lượng công việc ngày càng phức tạp hơn.

Bộ đồng xử lý được giới thiệu để trợ giúp - bộ xử lý chuyên dụng dành riêng cho các tác vụ cụ thể. Ví dụ: các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) xử lý các phép tính song song khổng lồ cần thiết để hiển thị 3D. Điều này cho phép CPU chính tập trung vào xử lý mục đích chung. Các bộ đồng xử lý phổ biến khác bao gồm bộ tăng tốc mật mã để mã hóa/giải mã, bộ xử lý tín hiệu cho đa phương tiện và bộ đồng xử lý toán học cho các tính toán khoa học. Mỗi bộ đồng xử lý có kiến trúc hợp lý để thực hiện khối lượng công việc thích hợp một cách hiệu quả. (Mặc dù bạn có thể nói rằng hầu hết điều này đã được xử lý bằng lập trình song song, cũng như GPU.)

Sự phân công lao động giữa CPU và bộ đồng xử lý này đã dẫn đến những cải thiện đáng kể về hiệu suất. Mô hình bộ đồng xử lý cho phép máy tính đảm nhận khối lượng công việc ngày càng phức tạp, điều không khả thi với một CPU tổng quát đơn độc.

Ethereum cũng có thể được coi là một máy ảo CPU tổng quát và không được trang bị để thực hiện các tính toán nặng chỉ vì các chi phí khổng lồ mà người ta sẽ phải trả để nó chạy trên chuỗi, một điều đã hạn chế việc triển khai nhiều giao thức khác nhau, thậm chí buộc các nhà thiết kế phải nghĩ ra thứ gì đó mới trong giới hạn của EVM. Nói một cách đơn giản, chi phí quá hạn chế đối với các ứng dụng phức tạp. Điều này cũng dẫn đến nhiều giao thức khác nhau giữ các phần của giao thức của họ ở ngoài chuỗi và mọi mô hình ngoài chuỗi được triển khai đều mang theo một số rủi ro nhất định. Rủi ro tập trung hóa và rủi ro đơn giản là niềm tin; bạn tin tưởng giao thức này không độc hại, điều này phần nào đi ngược lại đặc tính của các ứng dụng phi tập trung.

Trong bài viết này, tôi cố gắng xem xét một số giải pháp này và đưa ra cái nhìn thoáng qua về loại ứng dụng nào có thể được mở khóa nhờ cơ sở hạ tầng này. Tôi cũng sẽ thử xem xét các cách tính toán giảm tải khác, cách này chắc chắn sẽ trở thành nền tảng của các ứng dụng trong không gian tiền điện tử.

Bộ đồng xử lý Zk

Các bộ đồng xử lý như Axiom và RiscZero cung cấp gần đây đã mở ra một chiều hướng mới về các ứng dụng có thể có trên chuỗi bằng cách cho phép các hợp đồng thông minh giảm tải tính toán nặng. Hệ thống cung cấp bằng chứng cho thấy mã đã được thực thi theo cách mà bất kỳ ai cũng có thể xác minh.

Bonsai và Axiom là những giải pháp tương tự nhau ở chỗ chúng cho phép tính toán tùy ý với quyền truy cập vào trạng thái trên chuỗi để chạy ngoài chuỗi và cung cấp “biên lai” rằng tính toán đã được thực hiện.

tiên đề

Axiom cho phép các hợp đồng thông minh Ethereum truy cập nhiều dữ liệu lịch sử hơn trên chuỗi và thực hiện các tính toán phức tạp trong khi vẫn duy trì tính phân cấp và bảo mật của mạng. Hiện tại, các hợp đồng có quyền truy cập vào dữ liệu rất hạn chế từ khối hiện tại, điều này hạn chế các loại ứng dụng có thể được xây dựng. Đồng thời, việc cho phép các hợp đồng truy cập vào toàn bộ dữ liệu lưu trữ lịch sử sẽ yêu cầu tất cả các nút mạng lưu trữ toàn bộ kho lưu trữ, điều này không khả thi do chi phí lưu trữ và sẽ tác động tiêu cực đến việc phân cấp.

Để giải quyết vấn đề này, Axiom đang phát triển hệ thống “bộ đồng xử lý ZK”. Nó cho phép các hợp đồng truy vấn dữ liệu blockchain lịch sử và thực hiện các tính toán ngoài chuỗi thông qua mạng Axiom. Các nút tiên đề truy cập dữ liệu trên chuỗi được yêu cầu và thực hiện tính toán được chỉ định. Điều quan trọng là tạo ra bằng chứng không có kiến thức rằng kết quả được tính toán chính xác từ dữ liệu hợp lệ trên chuỗi. Bằng chứng này được xác minh trên chuỗi, đảm bảo kết quả có thể được các hợp đồng tin cậy.

Cách tiếp cận này cho phép các hợp đồng truy cập vào nhiều dữ liệu hơn từ lịch sử chuỗi và khả năng thực hiện các tính toán phức tạp trên đó mà không tạo gánh nặng cho các nút lớp cơ sở. Axiom tin rằng điều này sẽ cho phép các danh mục ứng dụng mới dựa trên phân tích khách quan, có thể chứng minh được về hoạt động blockchain lịch sử. Họ đã triển khai chức năng mạng chính để đọc dữ liệu cơ bản và có kế hoạch mở rộng sang quyền truy cập dữ liệu lưu trữ đầy đủ và xác minh ZK của các chức năng xem hợp đồng trong tương lai gần. Tầm nhìn dài hạn của họ thậm chí còn là các tính toán ZK tiên tiến hơn ngoài khả năng của EVM.

Bằng cách tạo ra bằng chứng về việc thực thi chính xác ngoài chuỗi, Axiom mở khóa các danh mục ứng dụng blockchain mới.

Risc Zero Cây cảnh

Risc Zero đã phát triển một máy ảo không có kiến thức (zkVM) có mục đích chung cho phép chứng minh các chương trình tùy ý được viết bằng các ngôn ngữ như Rust, C/C++ và Go mà không có kiến thức.

ZkVM cho phép các nhà phát triển chứng minh mã Rust tùy ý mà không cần phải thiết kế các mạch tùy chỉnh. Mục tiêu là làm cho việc phát triển ứng dụng không có kiến thức trở nên dễ tiếp cận hơn. ZkVM tạo ra một biên nhận bằng chứng chứng minh rằng chương trình đã được thực thi chính xác mà không tiết lộ logic hoặc đầu vào riêng tư. Điều này cho phép các hoạt động tính toán chuyên sâu diễn ra ngoài chuỗi, với các biên nhận bằng chứng xác thực việc thực hiện chính xác trên chuỗi. Thùng gỉ hoạt động trong zkVM này, nhưng có một số hạn chế xung quanh lệnh gọi hệ thống. Một tính năng được gọi là tính liên tục cho phép chia các phép tính lớn thành các phân đoạn có thể được chứng minh một cách độc lập. Điều này cho phép chứng minh song song, do đó loại bỏ các giới hạn về kích thước tính toán và cho phép tạm dừng/tiếp tục các chương trình zkVM. Việc tiếp tục đã cho phép các trường hợp sử dụng mới như mã hóa đồng hình hoàn toàn, EVM và WASM trong zkVM.

Bonsai là một dịch vụ chứng minh kiến thức không có kiến thức ngoài chuỗi được phát triển bởi Risc Zero để cho phép sử dụng zkVM cho mục đích chung của họ cho các ứng dụng Ethereum và blockchain. Nó cung cấp cầu nối giữa các hợp đồng thông minh trên chuỗi và tính toán ngoài chuỗi trong zkVM.

Quy trình làm việc được Bonsai kích hoạt như sau:

Nhà phát triển viết một hợp đồng thông minh gọi đến hợp đồng chuyển tiếp của Bonsai để yêu cầu tính toán ngoài chuỗi

Bonsai theo dõi các yêu cầu trên chuỗi này và thực thi chương trình zkVM tương ứng được viết bằng Rust

Chương trình zkVM chạy trong cơ sở hạ tầng của Bonsai, thực hiện tính toán chuyên sâu hoặc riêng tư ngoài chuỗi, sau đó tạo ra bằng chứng cho thấy nó đã được thực thi chính xác.

Các kết quả bằng chứng, được gọi là “biên lai”, được Bonsai đăng lại trên chuỗi thông qua hợp đồng chuyển tiếp.

Hợp đồng thông minh của nhà phát triển nhận được kết quả trong chức năng gọi lại

Điều này cho phép logic tính toán chuyên sâu hoặc logic nhạy cảm xảy ra ngoài chuỗi trong khi vẫn xác thực việc thực thi chính xác thông qua bằng chứng zk trên chuỗi. Hợp đồng thông minh chỉ cần xử lý các yêu cầu tính toán và sử dụng kết quả.

Bonsai loại bỏ sự phức tạp của việc biên dịch mã Rust thành mã byte zkVM, tải chương trình lên, thực thi trong VM và trả về bằng chứng. Các nhà phát triển có thể tập trung vào việc viết logic chương trình của họ. Do đó, cơ sở hạ tầng này cho phép chạy các tính toán có mục đích chung ngoài chuỗi trong khi vẫn giữ kín dữ liệu nhạy cảm và logic.

Bonsai cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng blockchain với tính toán ngoài chuỗi một cách đơn giản mà không cần chuyên môn về cơ sở hạ tầng và mật mã zkVM cơ bản. Nói một cách đơn giản, Bonsai cho phép các nhà phát triển tích hợp các tính toán ngoài chuỗi một cách dễ dàng mà không cần chuyên môn về zk.

Các giải pháp thay thế

Bộ đồng xử lý ZK có phải là cách duy nhất để đạt được khả năng tính toán ngoài chuỗi có thể kiểm chứng được không? Những ứng dụng nào khác tồn tại để giảm tải tính toán theo cách an toàn và không cần tin cậy? Mặc dù các ý kiến về đặc tính bảo mật, hiệu quả và cách triển khai khác nhau nhưng chúng đang được khám phá ở nhiều góc độ khác nhau của tiền điện tử và sẽ dần dần được đưa lên hàng đầu.

Các lựa chọn thay thế như MPC và TEE cung cấp các cách tiếp cận khác để tính toán ngoài chuỗi có thể kiểm chứng được. MPC cho phép tính toán chung trên dữ liệu nhạy cảm, trong khi TEE cung cấp các vùng bảo mật dựa trên phần cứng. Cả hai đều có sự cân bằng nhưng có thể là lựa chọn thay thế cho bộ đồng xử lý ZK.

MPC (Tính toán nhiều bên)

Tính toán đa bên an toàn (MPC) cho phép nhiều bên cùng tính toán một hàm dựa trên đầu vào của họ trong khi vẫn giữ các đầu vào đó ở chế độ riêng tư. Nó cho phép cộng tác trên dữ liệu nhạy cảm, từ đó duy trì quyền riêng tư cho tất cả người tham gia. Tuy nhiên, đạt được sự công bằng trong MPC, trong đó tất cả các bên đều biết kết quả đầu ra hoặc không ai biết, là không thể nếu hầu hết các bên đều không trung thực. Nói cách khác, sự đảm bảo về quyền riêng tư và tính toàn vẹn sẽ biến mất khi tất cả các nút bị hỏng. Công nghệ chuỗi khối có thể giúp làm cho các giao thức MPC trở nên công bằng hơn.

Hãy tưởng tượng ba người bạn muốn biết mức lương trung bình của họ mà không tiết lộ mức lương của họ cho nhau. Họ có thể sử dụng Secure MPC để thực hiện việc này.

Giả sử những người bạn là Alice, Bob và Eve:

Alice lấy tiền lương của mình, cộng một số ngẫu nhiên vào đó và báo kết quả cho Bob.

Bob cộng tiền lương của mình và một số ngẫu nhiên khác vào số anh ấy nhận được từ Alice, sau đó báo kết quả cho Eve.

Eve cộng tiền lương của mình vào số của Bob, sau đó trừ tất cả các số ngẫu nhiên được thêm vào trước đó và chia kết quả cho 3 để tìm giá trị trung bình.

Con số cuối cùng là mức lương trung bình của họ; không ai biết được điều gì về mức lương của người khác. Một sắc thái cần chú ý ở đây là mặc dù không ai biết mức lương chính xác của nhau nếu mức lương trung bình thấp hơn mức lương của Eve, thì Eve có thể suy ra rằng lương của một trong hai người còn lại thấp hơn mức lương của cô ấy.

Chuỗi khối cung cấp một sổ cái công khai chống giả mạo cho phép các bên đăng thông tin. Bằng cách sử dụng mã hóa nhân chứng, các bên có thể mã hóa đầu ra của giao thức MPC không công bằng. Họ đăng mã thông báo lên sổ cái cho phép trích xuất khóa giải mã. Vì sổ cái được công khai nên tất cả các bên có thể truy cập khóa giải mã cùng một lúc. Điều này cho phép một giao thức giải mã công bằng trong đó tất cả các bên giải mã đầu ra hoặc không bên nào giải mã được.

Trong “MPC với tư cách là lớp Bảo mật Blockchain”, Andrew Miller nói về cách MPC có thể giúp tính toán dữ liệu riêng tư. MPC có thể kiểm tra công khai sử dụng bằng chứng không có kiến thức để duy trì tính toàn vẹn mặc dù toàn bộ nút bị hỏng. Khách hàng sẽ cam kết đầu vào để chứng minh tính hợp lệ. Các nút MPC tạo ra bằng chứng tính toán chính xác. Cuối cùng, người xác minh sẽ kiểm tra đầu vào, đầu ra và bằng chứng phù hợp. Việc kiểm toán này phát sinh chi phí tối thiểu ngoài chi phí MPC tiêu chuẩn. Bằng chứng ngắn gọn bằng cách sử dụng SNARK với thiết lập phổ quát. Tuy nhiên, vẫn còn những câu hỏi về tối ưu hóa hiệu suất, mô hình lập trình và triển khai trong thế giới thực.

Khu vực an toàn / TEE

Dữ liệu nhạy cảm như thông tin cá nhân, dữ liệu tài chính, v.v., phải được bảo vệ khi được lưu trữ hoặc truyền đi cũng như khi dữ liệu đó được sử dụng và tính toán. Các phương pháp mã hóa truyền thống bảo vệ dữ liệu ở trạng thái nghỉ và đang truyền nhưng không bảo vệ được khi dữ liệu đang được sử dụng tích cực. Đây là một vấn đề vì khi dữ liệu đang được xử lý, nó thường ở dạng không được mã hóa, khiến dữ liệu dễ bị tấn công.

Môi trường thực thi đáng tin cậy (Hoặc vùng bảo mật) là môi trường biệt lập nơi dữ liệu có thể được mã hóa nhưng vẫn có thể thực hiện tính toán trên chúng. Ý tưởng chính là tách biệt dữ liệu và tính toán để ngay cả các quy trình hệ thống đặc quyền cũng không thể truy cập được. Môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) là các khu vực bảo mật trong bộ xử lý cung cấp các tính năng bảo mật dựa trên phần cứng để bảo vệ dữ liệu và mã nhạy cảm. Chúng cách ly phần mềm cụ thể khỏi phần còn lại của hệ thống, đảm bảo rằng dữ liệu trong TEE không thể bị giả mạo, ngay cả bởi hệ điều hành hoặc phần mềm khác chạy trên thiết bị.

TEE cho phép dữ liệu nhạy cảm được bảo vệ ngay cả khi nó đang được sử dụng. Điều này cho phép các ứng dụng như mạng xã hội bảo vệ quyền riêng tư, dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe, v.v. Có một số hạn chế xung quanh các giả định về hiệu quả và độ tin cậy, nhưng các khu vực là một công nghệ mạnh mẽ với nhiều ứng dụng tiềm năng, đặc biệt là khi kết hợp với mạng blockchain để xây dựng các hệ thống mạnh mẽ, không thể kiểm duyệt. Sự đánh đổi xung quanh niềm tin có thể được chấp nhận đối với nhiều ứng dụng thương mại và phi lợi nhuận đòi hỏi phải có quyền riêng tư dữ liệu mạnh mẽ.

Môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) cho phép bạn thuê ngoài tính toán cho nhà cung cấp đám mây bên thứ ba không đáng tin cậy trong khi vẫn giữ bí mật dữ liệu của bạn và chống giả mạo hoạt động. Điều này cực kỳ hữu ích cho các ứng dụng và tổ chức phi tập trung muốn tận dụng sự tiện lợi và tiết kiệm chi phí của đám mây mà không phải hy sinh quyền riêng tư hoặc quyền kiểm soát. Nhưng TEE không giải quyết được mọi vấn đề một cách kỳ diệu - vẫn còn một số thách thức thực tế cần giải quyết trước khi hầu hết các nhà phát triển có thể dễ dàng sử dụng chúng.

Chúng là một khối xây dựng mạnh mẽ nhưng vẫn cần nghiên cứu hệ thống chu đáo để giải quyết những hạn chế xung quanh vấn đề được đề cập ở trên cũng như việc tập trung hóa, mở rộng quy mô và khả năng chịu lỗi của nhà cung cấp.

Các môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) như Intel SGX và AWS Nitro Enclaves cung cấp các môi trường biệt lập để chạy các tính toán nhạy cảm và lưu trữ dữ liệu bí mật. TEE đảm bảo rằng ngay cả các quy trình hệ thống đặc quyền cũng không thể truy cập hoặc giả mạo mã và dữ liệu bên trong TEE. Điều này cho phép các ứng dụng và tổ chức phi tập trung thuê ngoài tính toán cho các máy chủ đám mây không đáng tin cậy của bên thứ ba mà không phải lo lắng về quyền riêng tư hoặc tính toàn vẹn.

Việc giải quyết những thách thức này sẽ mở rộng đáng kể khả năng ứng dụng TEE cho các ứng dụng phi tập trung cần tính toàn vẹn, bảo mật và chống kiểm duyệt mạnh mẽ trong khi thuê ngoài tính toán và lưu trữ cho các đám mây không đáng tin cậy. TEE là một hệ thống nguyên thủy mạnh mẽ nhưng việc đồng thiết kế hệ thống chu đáo vẫn cần thiết để giải quyết những hạn chế của chúng.

Một so sánh ngắn gọn

Khi đánh giá bộ đồng xử lý, điều quan trọng cần cân nhắc là mô hình bảo mật và mức độ đảm bảo cần thiết cho các loại tính toán khác nhau. Một số phép tính nhạy cảm nhất định, như khớp lệnh, yêu cầu độ bảo mật tối đa và giả định độ tin cậy tối thiểu. Đối với những điều này, các bộ đồng xử lý sử dụng bằng chứng không có kiến thức như bộ đồng xử lý zk mang lại sự đảm bảo mạnh mẽ vì kết quả có thể được xác minh mà không cần tin tưởng vào nhà điều hành.

Tuy nhiên, bộ đồng xử lý zk có thể có nhược điểm về hiệu quả và tính linh hoạt. Các phương pháp tiếp cận khác như MPC hoặc phần cứng đáng tin cậy có thể là sự đánh đổi có thể chấp nhận được đối với các tính toán ít nhạy cảm hơn như phân tích hoặc lập mô hình rủi ro. Mặc dù cung cấp sự đảm bảo yếu hơn nhưng chúng cho phép thực hiện nhiều phép tính hiệu quả hơn. Mức độ bảo mật cần thiết phụ thuộc vào khả năng chấp nhận rủi ro của ứng dụng. Các nhóm nên phân tích giá trị đang bị đe dọa và đánh giá xem liệu bộ đồng xử lý chưa được xác minh nhưng hiệu quả có phải là sự thỏa hiệp kỹ thuật hợp lý cho một số tính toán không quan trọng nhất định hay không.

Nhìn chung, bộ đồng xử lý trải rộng trên nhiều mô hình bảo mật và các nhóm phải đưa ra giải pháp phù hợp với yêu cầu bảo mật của các nhiệm vụ cụ thể. Hệ sinh thái vẫn còn non trẻ, vì vậy những tiến bộ hơn nữa trong tính toán có thể kiểm chứng có thể mở rộng sẽ mở rộng khả năng.

Các ứng dụng

Kiểm soát động cho các giao thức cho vay

Trong blog “Kiểm soát phản hồi như một nguyên mẫu mới cho Defi”, các tác giả đề cập rằng các cơ chế kiểm soát cho cơ chế defi có thể nâng cấp từ từ từ đầu này sang đầu khác, sử dụng học tăng cường (RL) và DRL khi tính toán và lưu trữ trở nên phong phú. Mặc dù RL vẫn có thể khó khăn nhưng các ứng dụng Machine learning vẫn có thể thực hiện được nhờ khả năng tính toán có thể kiểm chứng được.

Các giao thức cho vay trong năm qua đã được xem xét kỹ lưỡng vì khả năng xảy ra nợ xấu do các thông số quá khắt khe đối với token được cho vay trong thị trường giá xuống thiếu thanh khoản. Các mô hình có thể truy cập thanh khoản trên chuỗi và tạo hồ sơ thanh khoản cho tài sản có thể thay đổi các thông số một cách linh hoạt.

Ví dụ: các giao thức Lending có thể được hưởng lợi từ việc kiểm soát lãi suất một cách linh hoạt dựa trên dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực. Thay vì dựa vào các mô hình lãi suất đặt trước, hệ thống kiểm soát phản hồi có thể điều chỉnh lãi suất theo thuật toán dựa trên các yếu tố thanh khoản và sử dụng hiện tại.

Ví dụ, khi nhu cầu vay một tài sản cao, đẩy tỷ lệ sử dụng lên cao, cơ quan kiểm soát có thể nhanh chóng tăng lãi suất để khuyến khích nguồn cung và ổn định việc sử dụng. Ngược lại, khi mức sử dụng thấp, lãi suất có thể giảm để khuyến khích việc vay mượn. Các tham số của bộ điều khiển có thể được điều chỉnh để tối ưu hóa cho các mục tiêu như tối đa hóa doanh thu giao thức hoặc giảm thiểu sự biến động.

Giao thức sẽ cần quyền truy cập vào dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực như tổng số tiền đã vay, tính thanh khoản sẵn có và các số liệu sử dụng khác để thực hiện điều này. Logic điều khiển sau đó xử lý dữ liệu này để tính toán điều chỉnh lãi suất tối ưu. Việc cập nhật tỷ giá có thể được quản lý trên chuỗi thông qua DAO hoặc ngoài chuỗi với xác minh bằng chứng.

Giao thức sẽ cần quyền truy cập vào dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực như tổng số tiền đã vay, tính thanh khoản sẵn có và các số liệu sử dụng khác để thực hiện điều này. Logic điều khiển sau đó xử lý dữ liệu này để tính toán điều chỉnh lãi suất tối ưu. Việc cập nhật tỷ giá có thể được quản lý trên chuỗi thông qua DAO hoặc ngoài chuỗi với xác minh bằng chứng. Mặc dù công trình gần đây, “Các cuộc tấn công vào đường cong lãi suất Defi động” của Chitra et al. đã chỉ ra rằng các mô hình cho vay năng động mang lại nhiều MEV hơn. Vì vậy, việc thiết kế các giao thức này cần được xem xét cẩn thận.

Ứng dụng ML

Khả năng truy cập dồi dào vào dữ liệu blockchain dẫn chúng ta đến kết luận tự nhiên là sử dụng các ứng dụng học máy theo cách này. Mặc dù việc chứng minh tính toán cho các ứng dụng học máy có thể khó hơn một chút, nhưng bản thân tính toán ML có thể kiểm chứng là một thị trường khổng lồ. Chúng cũng có thể được sử dụng cho các ứng dụng trên chuỗi, đặc biệt là trong một số ứng dụng bảo mật.

Dữ liệu chuỗi khối chứa các tín hiệu có giá trị mà các mô hình học máy có thể sử dụng để phát hiện hoạt động đáng ngờ hoặc cung cấp năng lượng cho hệ thống quản lý rủi ro. Tuy nhiên, việc chạy ML trên chuỗi hiện không khả thi do chi phí gas và những lo ngại về quyền riêng tư. Điều này có thể giống như các hệ thống giám sát trực tuyến dành cho hợp đồng thông minh, ví hoặc người quản lý danh mục đầu tư để phát hiện các giao dịch rút hoặc chuyển khoản đáng ngờ. Có một lượng lớn dữ liệu hồ sơ có sẵn cho các loại tín hiệu khác nhau có thể thu được trong trường hợp bảo mật, nó sẽ dành cho “Ruggers”, “Hacks” và các cuộc tấn công độc hại khác. Nó cũng có thể được sử dụng cho các ứng dụng defi nhằm nâng cao uy tín tín dụng và lập hồ sơ rủi ro cho người cho vay và người đi vay dựa trên lịch sử onchain của họ.

Những thách thức bao gồm chất lượng dữ liệu, sai lệch khái niệm và hạn chế về hiệu suất của hệ thống chứng minh. Nhưng bằng cách kết hợp ML với tính toán ngoài chuỗi có thể kiểm chứng, bộ đồng xử lý mở ra nhiều cơ hội mới cho phân tích chuỗi khối và quản lý rủi ro.

Hoán đổi vĩnh viễn và quyền chọn

Hệ thống ký quỹ cho các giao dịch hoán đổi vĩnh viễn luôn bị ẩn khỏi người dùng đối với các sàn giao dịch tập trung và thậm chí phi tập trung. Hệ thống ký quỹ cho các công cụ phái sinh như hợp đồng hoán đổi vĩnh viễn và quyền chọn theo truyền thống là những hộp đen mờ đục được kiểm soát bởi các sàn giao dịch tập trung.

Bộ đồng xử lý mang đến cơ hội triển khai logic giới hạn minh bạch và có thể kiểm chứng cho giao dịch phi tập trung. Lời hứa triển khai các hệ thống tự động hủy đòn bẩy theo cách đã được xác minh mang lại yếu tố đáng tin cậy cao hơn cho người dùng và ngay lập tức khiến họ khác biệt với các đối tác tập trung.

Hệ thống ký quỹ có thể giám sát nguồn cấp dữ liệu giá được lập chỉ mục và giá trị vị thế cho các giao dịch hoán đổi vĩnh viễn, thanh lý các vị thế trước khi số dư ký quỹ của chúng trở nên âm. Tất cả các thông số rủi ro như tỷ lệ ký quỹ duy trì, tỷ lệ cấp vốn và hình phạt thanh lý có thể được điều chỉnh trên chuỗi.

Tuy nhiên, các tính toán chuyên sâu để tính số dư ký quỹ, PnL chưa thực hiện, số tiền thanh lý, v.v., có thể được chuyển sang bộ đồng xử lý. Nó sẽ thực thi logic công cụ ký quỹ trong một môi trường bí mật và tạo ra bằng chứng chứng thực tính toán chính xác.

Lợi ích của phương pháp đồng xử lý bao gồm tính minh bạch, khả năng xác minh và quyền riêng tư. Logic công cụ ký quỹ không còn là hộp đen độc quyền nữa. Việc tính toán diễn ra ngoài chuỗi, nhưng người dùng có thể tin tưởng vào bằng chứng thực hiện chính xác. Điều tương tự cũng có thể đạt được đối với các lựa chọn.

Những thách thức bao gồm việc tạo ra bằng chứng một cách hiệu quả để tính toán mức ký quỹ chuyên sâu. Nhưng nhìn chung, bộ đồng xử lý mở ra tiềm năng mới cho các nền tảng phái sinh phi tập trung bằng cách kết hợp quyền riêng tư với khả năng xác minh.

Phần kết luận

Bộ đồng xử lý mở rộng đáng kể khả năng cho các ứng dụng blockchain mà không ảnh hưởng đến tính phân cấp. Khi các dự án tiên tiến tiếp tục đổi mới trong không gian này, tương lai sẽ có vẻ tươi sáng cho tính toán ngoài chuỗi có thể kiểm chứng trên Ethereum và hơn thế nữa.

Trong một bài viết sau, tôi sẽ đi sâu vào những cân nhắc về bảo mật của các giải pháp này, so sánh với các bản tổng hợp, cách chúng phù hợp với bối cảnh ứng dụng ethereum rộng hơn và liệu chúng có phải là liều thuốc chữa bách bệnh cho các vấn đề mở rộng quy mô hay không.

Tuyên bố từ chối trách nhiệm:

1. Bài viết này được in lại từ [Mirror]. Mọi bản quyền đều thuộc về tác giả gốc [Hoàng đế]. Nếu có ý kiến phản đối việc tái bản này, vui lòng liên hệ với nhóm Gate Learn , họ sẽ xử lý kịp thời.
2. Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm pháp lý: Các quan điểm và ý kiến trình bày trong bài viết này chỉ là của tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Việc dịch bài viết sang các ngôn ngữ khác được thực hiện bởi nhóm Gate Learn. Trừ khi được đề cập, việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn các bài viết đã dịch đều bị cấm.