Kandungan
80%
Kuasa Pengiraan Diselamatkan
90%
Beban Kerja AI daripada MMC
6G
Sistem Sasaran
1. Pengenalan
Integrasi teknologi Kecerdasan Buatan (AI) dan blockchain dalam sistem generasi keenam (6G) menawarkan kedua-dua peluang dan cabaran. Walaupun AI membolehkan rangkaian pintar dan analisis data, blockchain memastikan keselamatan dan ketelusan. Walau bagaimanapun, latihan AI memerlukan sumber pengiraan yang besar, yang terhadap dalam peranti 6G, dan blockchain Bukti-Kerja (PoW) tradisional menggunakan kuasa pengiraan yang besar untuk operasi perlombongan, sering dikritik sebagai pembaziran.
2. Latar Belakang dan Kerja Berkaitan
2.1 Sistem 6G dan Keperluan AI
Sistem 6G dijangka menyokong aplikasi AI yang merata memerlukan pengiraan matriks yang meluas. Menurut kajian Google mengenai Unit Pemprosesan Tensor, hampir 90% beban kerja AI berasal daripada persepsi berbilang lapisan dan rangkaian neural berulang, kedua-duanya sangat bergantung pada pengiraan pendaraban matriks (MMC).
2.2 Mekanisme Konsensus Blockchain
Konsensus PoW tradisional melibatkan pelombong melakukan carian kekerasan untuk nilai hash sasaran, menggunakan tenaga yang ketara. Konsensus alternatif seperti Bukti-Kepentingan (PoS) dan Bukti-Aktiviti (PoA) mengurangkan penggunaan tenaga tetapi boleh menjejaskan penyahpusatan dan keselamatan.
3. E-PoW: Evolusi Bukti-Kerja
3.1 Seni Bina Teknikal
E-PoW mengintegrasikan pengiraan matriks daripada latihan AI ke dalam proses perlombongan blockchain. Mekanisme konsensus ini membolehkan pelombong melakukan pengiraan AI yang berharga sementara mencari blok yang sah, secara efektif menghubungkan pembelajaran AI dan perlombongan blockchain melalui sumber pengiraan yang dikongsi.
3.2 Asas Matematik
Inovasi teras terletak pada integrasi operasi matriks ke dalam proses perlombongan. Masalah perlombongan dirumuskan semula untuk memasukkan pengesahan pendaraban matriks:
$H(block\_header || nonce || MMC\_result) < target$
Di mana $MMC\_result = A \times B$ mewakili pengiraan pendaraban matriks daripada tugas latihan AI.
Algoritma Perlombongan E-PoW
function ePowMine(block_header, AI_tasks):
while True:
nonce = generate_random_nonce()
# Lakukan pengiraan matriks AI
matrix_result = compute_MMC(AI_tasks)
# Pengiraan hash gabungan
hash_input = block_header + nonce + matrix_result
hash_value = sha256(hash_input)
if hash_value < target_difficulty:
return (nonce, matrix_result, hash_value)
update_AI_tasks()4. Pelaksanaan dan Keputusan
4.1 Persediaan Eksperimen
Konsensus E-PoW diuji dalam persekitaran 6G simulasi dengan berbilang nod perlombongan yang melakukan tugas latihan AI selari termasuk pengelasan imej dan model pemprosesan bahasa semula jadi.
4.2 Analisis Prestasi
Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa E-PoW dapat menyelamatkan sehingga 80% kuasa pengiraan daripada perlombongan blok tulen untuk latihan AI selari. Sistem mengekalkan keselamatan blockchain sambil mempercepatkan penumpuan model AI dengan ketara.
Perbandingan Prestasi: E-PoW vs PoW Tradisional
Penerasan Carta: Carta bar menunjukkan perbandingan peruntukan sumber pengiraan antara E-PoW dan PoW tradisional. E-PoW menunjukkan 80% sumber diperuntukkan untuk latihan AI dan 20% untuk perlombongan, manakala PoW tradisional menunjukkan 100% diperuntukkan untuk perlombongan dengan sifar penggunaan AI.
5. Aplikasi Masa Depan
E-PoW mempunyai potensi yang signifikan dalam persekitaran pengiraan tepi, sistem pembelajaran teragih, dan rangkaian IoT di mana kecekapan pengiraan adalah kritikal. Pembangunan masa depan boleh berintegrasi dengan teknologi baru seperti pengiraan neuromorfik dan sistem blockchain rintang kuantum.
Analisis Asal
Konsensus E-PoW mewakili anjakan paradigma dalam cara kita mendekati peruntukan sumber pengiraan dalam sistem teragih. Dengan mengenali asas matematik sepunya antara latihan AI dan perlombongan blockchain, penulis telah mencipta hubungan simbiosis antara dua teknologi yang kelihatan berbeza. Pendekatan ini menggema prinsip yang dilihat dalam rangka kerja pengiraan inovatif lain, seperti seni bina CycleGAN (Zhu et al., 2017) yang menemui sambungan tidak dijangka antara domain berbeza melalui struktur matematik kongsi.
Apa yang menjadikan E-PoW amat menarik ialah pendekatan praktikalnya terhadap masalah yang diketahui. Tidak seperti banyak cadangan teori yang mengorbankan keselamatan untuk kecekapan, E-PoW mengekalkan sifat keselamatan terbukti PoW tradisional sambil meningkatkan kecekapan pengiraan secara dramatik. Ini selaras dengan penemuan daripada Inisiatif IEEE 6G, yang menekankan keperluan mekanisme konsensus cekap tenaga dalam rangkaian generasi akan datang.
Kadar penyelamatan kuasa pengiraan 80% yang ditunjukkan dalam eksperimen adalah luar biasa, terutamanya memandangkan ini tidak menjejaskan sifat asas blockchain. Peningkatan kecekapan ini boleh mempunyai implikasi mendalam untuk operasi blockchain mampan, menangani salah satu kritikan utama terhadap perlombongan kriptowang. Pendekatan ini mempunyai persamaan dengan cara seni bina TPU Google dioptimumkan untuk operasi matriks yang mendominasi kedua-dua AI dan jenis pengiraan kriptografi tertentu.
Ke hadapan, E-PoW boleh membolehkan kelas aplikasi baharu dalam rangkaian 6G di mana AI dan blockchain mesti wujud bersama dengan cekap. Seperti yang dinyatakan dalam spesifikasi 3GPP untuk rangkaian masa depan, integrasi AI dan teknologi lejar teragih akan menjadi penting untuk operasi rangkaian autonomi. E-PoW menyediakan laluan pelaksanaan konkrit ke arah visi ini.
Walau bagaimanapun, cabaran kekal dalam menyeragamkan tugas pengiraan matriks dan memastikan persaingan adil antara pelombong dengan keupayaan pengiraan heterogen. Kerja masa depan harus meneroka mekanisme pelarasan kesukaran adaptif yang mengambil kira kedua-dua kerumitan perlombongan dan pengiraan AI, serupa dengan cara algoritma carian seni bina neural moden mengimbangi pelbagai objektif.
6. Rujukan
- Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision.
- Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
- King, S., & Nadal, S. (2012). PPCoin: Peer-to-Peer Crypto-Currency with Proof-of-Stake.
- IEEE 6G Initiative. (2023). Roadmap to 6G: Connecting Everything by 2030.
- 3GPP Technical Specification Group. (2024). Study on Scenarios and Requirements for Next Generation Access Technologies.
- Jouppi, N. P., et al. (2017). In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit. ACM/IEEE 44th Annual International Symposium on Computer Architecture.