Web3 में एक मेमोरी समस्या है। “हम कुछ भूल गए” अर्थ में नहीं, बल्कि कोर आर्किटेक्चरल अर्थों में। इसमें एक वास्तविक मेमोरी परत नहीं है।

ब्लॉकचेन आज पारंपरिक कंप्यूटरों की तुलना में पूरी तरह से विदेशी नहीं दिखते हैं, लेकिन विरासत कंप्यूटिंग का एक मुख्य मूलभूत पहलू अभी भी गायब है: विकेंद्रीकरण के लिए निर्मित एक मेमोरी परत जो इंटरनेट के अगले पुनरावृत्ति का समर्थन करेगी।

मुरील मेदार्ड 2025 मई 14-16 को सर्वसम्मति से एक वक्ता हैं। अपना टिकट यहां प्राप्त करने के लिए पंजीकरण करें।

द्वितीय विश्व युद्ध के बाद, जॉन वॉन न्यूमैन ने बाहर रखा आधुनिक कंप्यूटरों के लिए वास्तुकला। प्रत्येक कंप्यूटर को इनपुट और आउटपुट की आवश्यकता होती है, नियंत्रण और अंकगणित के लिए एक सीपीयू, और मेमोरी में उस डेटा को पुनः प्राप्त करने और अपडेट करने के लिए “बस” के साथ नवीनतम संस्करण डेटा को संग्रहीत करने के लिए मेमोरी। आमतौर पर रैम के रूप में जाना जाता है, यह वास्तुकला दशकों से कंप्यूटिंग की नींव है।

इसके मूल में, Web3 एक विकेन्द्रीकृत कंप्यूटर है – एक “विश्व कंप्यूटर।” उच्च परतों में, यह काफी पहचानने योग्य है: ऑपरेटिंग सिस्टम (ईवीएम, एसवीएम) हजारों विकेंद्रीकृत नोड्स पर चल रहा है, विकेंद्रीकृत अनुप्रयोगों और प्रोटोकॉल को शक्ति प्रदान करता है।

लेकिन, जब आप गहरी खुदाई करते हैं, तो कुछ गायब हो जाता है। अल्पकालिक और दीर्घकालिक डेटा को संग्रहीत करने, पहुंचने और अपडेट करने के लिए आवश्यक मेमोरी परत, मेमोरी बस या मेमोरी यूनिट वॉन न्यूमैन की तरह नहीं दिखती है।

इसके बजाय, यह इस उद्देश्य को प्राप्त करने के लिए अलग-अलग सर्वश्रेष्ठ-प्रयास दृष्टिकोणों का एक मैशअप है, और परिणाम समग्र रूप से गड़बड़, अक्षम और नेविगेट करने के लिए कठिन हैं।

यहाँ समस्या है: यदि हम एक विश्व कंप्यूटर बनाने जा रहे हैं जो वॉन न्यूमैन मॉडल से मौलिक रूप से अलग है, तो ऐसा करने के लिए वास्तव में एक अच्छा कारण है। अभी के रूप में, Web3 की मेमोरी लेयर केवल अलग नहीं है, यह दृढ़ और अक्षम है। लेन -देन धीमा है। भंडारण सुस्त और महंगा है। इस वर्तमान दृष्टिकोण के साथ बड़े पैमाने पर गोद लेने के लिए स्केलिंग असंभव है। और, यह नहीं है कि विकेंद्रीकरण के बारे में क्या होना चाहिए था।

लेकिन एक और तरीका है।

इस अंतरिक्ष में बहुत सारे लोग इस सीमा के आसपास काम करने की पूरी कोशिश कर रहे हैं और हम अब एक ऐसे बिंदु पर हैं जहां वर्तमान वर्कअराउंड समाधान बस नहीं रख सकते हैं। यह वह जगह है जहां बीजगणितीय कोडिंग का उपयोग किया जाता है, जो दक्षता, लचीलापन और लचीलेपन के लिए डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए समीकरणों का उपयोग करता है।

मुख्य समस्या यह है: हम Web3 के लिए विकेंद्रीकृत कोड को कैसे लागू करते हैं?

एक नई मेमोरी इन्फ्रास्ट्रक्चर

यही कारण है कि मैंने एकेडेमिया से छलांग ली, जहां मैंने एमआईटी एनईसी चेयर और सॉफ्टवेयर विज्ञान और इंजीनियरिंग के प्रोफेसर की भूमिका निभाई और खुद को समर्पित करने के लिए और वेब 3 के लिए उच्च प्रदर्शन वाली मेमोरी को आगे बढ़ाने में विशेषज्ञों की एक टीम।

मैंने कुछ बड़ा देखा: हम एक विकेंद्रीकृत दुनिया में कंप्यूटिंग के बारे में कैसे सोचते हैं, इसे फिर से परिभाषित करने की क्षमता।

इष्टतम में मेरी टीम विकेंद्रीकृत मेमोरी बना रही है जो एक समर्पित कंप्यूटर की तरह काम करती है। हमारा दृष्टिकोण यादृच्छिक रैखिक नेटवर्क कोडिंग (RLNC) द्वारा संचालित है, जो मेरे में विकसित एक तकनीक है गेंद क्या है लगभग दो दशकों में। यह एक सिद्ध डेटा कोडिंग विधि है जो औद्योगिक प्रणालियों से इंटरनेट तक उच्च-विश्वसनीयता नेटवर्क में थ्रूपुट और लचीलापन को अधिकतम करती है।

डेटा कोडिंग कुशल भंडारण, ट्रांसमिशन या प्रसंस्करण के लिए एक प्रारूप से दूसरे में जानकारी को परिवर्तित करने की प्रक्रिया है। डेटा कोडिंग दशकों से लगभग है और आज नेटवर्क में उपयोग में इसके कई पुनरावृत्तियां हैं। RLNC विशेष रूप से विकेंद्रीकृत कंप्यूटिंग के लिए निर्मित डेटा कोडिंग के लिए आधुनिक दृष्टिकोण है। यह योजना नोड्स के एक नेटवर्क में ट्रांसमिशन के लिए पैकेटों में डेटा को बदल देती है, जिससे उच्च गति और दक्षता सुनिश्चित होती है।

शीर्ष वैश्विक संस्थानों से कई इंजीनियरिंग पुरस्कारों के साथ, 80 से अधिक पेटेंट, और कई वास्तविक दुनिया की तैनाती, RLNC अब केवल एक सिद्धांत नहीं है। RLNC ने महत्वपूर्ण मान्यता प्राप्त की है, जिसमें 2009 IEEE कम्युनिकेशंस सोसाइटी एंड इंफॉर्मेशन थ्योरी सोसाइटी जॉइंट पेपर अवार्ड शामिल है, जो कि “मल्टीकास्ट के लिए एक यादृच्छिक रैखिक नेटवर्क कोडिंग दृष्टिकोण” है। RLNC के प्रभाव को 2022 में IEEE Koji Kobayashi Computers and Communications अवार्ड के साथ स्वीकार किया गया था।

RLNC अब विकेंद्रीकृत प्रणालियों के लिए तैयार है, तेजी से डेटा प्रसार, कुशल भंडारण और वास्तविक समय की पहुंच को सक्षम करता है, जिससे यह Web3 की स्केलेबिलिटी और दक्षता चुनौतियों के लिए एक महत्वपूर्ण समाधान है।

यह क्यों मायने रखता है

चलो एक कदम पीछे हटते हैं। यह सब क्यों करता है? क्योंकि हमें विश्व कंप्यूटर के लिए मेमोरी की आवश्यकता है जो न केवल विकेंद्रीकृत है, बल्कि कुशल, स्केलेबल और विश्वसनीय भी है।

वर्तमान में, ब्लॉकचेन सर्वश्रेष्ठ-प्रयास, तदर्थ समाधानों पर भरोसा करते हैं जो उच्च-प्रदर्शन कम्प्यूटिंग में आंशिक रूप से स्मृति को प्राप्त करते हैं। उनकी कमी एक एकीकृत मेमोरी लेयर है जो डेटा प्रसार के लिए मेमोरी बस और डेटा स्टोरेज और एक्सेस के लिए रैम दोनों को शामिल करती है।

कंप्यूटर का बस हिस्सा अड़चन नहीं बनना चाहिए, जैसा कि अब करता है। मुझे समझाने दो।

“गॉसिप” ब्लॉकचेन नेटवर्क में डेटा प्रसार के लिए सामान्य विधि है। यह एक सहकर्मी से सहकर्मी संचार प्रोटोकॉल है जिसमें नोड्स पूरे नेटवर्क में डेटा फैलाने के लिए यादृच्छिक साथियों के साथ जानकारी का आदान-प्रदान करते हैं। अपने वर्तमान कार्यान्वयन में, यह पैमाने पर संघर्ष करता है।

कल्पना कीजिए कि आपको पड़ोसियों से 10 टुकड़ों की जानकारी की आवश्यकता है जो उन्होंने सुना है। जैसा कि आप उनसे बात करते हैं, सबसे पहले आपको नई जानकारी मिलती है। लेकिन जैसा कि आप 10 में से नौ के पास पहुंचते हैं, एक पड़ोसी ड्रॉप से ​​कुछ नया सुनने का मौका, जिससे जानकारी का अंतिम टुकड़ा सबसे कठिन हो जाता है। संभावना 90% है कि अगली बात जो आप सुनते हैं वह कुछ ऐसी है जिसे आप पहले से जानते हैं।

इस तरह से ब्लॉकचेन गपशप आज काम करता है – कुशल जल्दी, लेकिन सूचना साझा करने की कोशिश करते समय बेमानी और धीमा। हर बार कुछ नया पाने के लिए आपको बेहद भाग्यशाली होना पड़ेगा।

RLNC के साथ, हम वर्तमान गपशप में कोर स्केलेबिलिटी मुद्दे के आसपास मिलते हैं। RLNC काम करता है जैसे कि आप बहुत भाग्यशाली होने में कामयाब रहे, इसलिए हर बार जब आप जानकारी सुनते हैं, तो यह सिर्फ ऐसी जानकारी होती है जो आपके लिए नया है। इसका मतलब है कि बहुत अधिक थ्रूपुट और बहुत कम विलंबता। यह RLNC- संचालित गपशप हमारा पहला उत्पाद है, जिसे सत्यापनकर्ता अपने नोड्स के लिए डेटा प्रसार को अनुकूलित करने के लिए एक साधारण एपीआई कॉल के माध्यम से लागू कर सकते हैं।

अब हम मेमोरी पार्ट की जांच करते हैं। यह मेमोरी को डायनेमिक स्टोरेज के रूप में सोचने में मदद करता है, जैसे कि कंप्यूटर में रैम या, उस मामले के लिए, हमारी कोठरी। विकेंद्रीकृत रैम को एक कोठरी की नकल करना चाहिए; इसे संरचित, विश्वसनीय और सुसंगत होना चाहिए। डेटा का एक टुकड़ा या तो वहाँ है या नहीं, कोई आधा-बिट्स, कोई लापता आस्तीन नहीं है। यह परमाणु है। आइटम उस क्रम में रहते हैं जो उन्हें रखा गया था – आप एक पुराने संस्करण को देख सकते हैं, लेकिन कभी भी गलत नहीं। यह निरंतरता है। और, जब तक स्थानांतरित नहीं होता, सब कुछ रखा जाता है; डेटा गायब नहीं होता है। यह स्थायित्व है।

कोठरी के बजाय, हमारे पास क्या है? मेमपूल कुछ ऐसा नहीं है जिसे हम कंप्यूटर में रखते हैं, इसलिए हम वेब 3 में ऐसा क्यों करते हैं? मुख्य कारण यह है कि एक उचित मेमोरी परत नहीं है। यदि हम अपनी कोठरी में कपड़े के प्रबंधन के रूप में ब्लॉकचेन में डेटा प्रबंधन के बारे में सोचते हैं, तो एक मेमपूल फर्श पर कपड़े धोने के ढेर के समान है, जहां आपको यकीन नहीं है कि वहां क्या है और आपको अफवाह करने की आवश्यकता है।

लेनदेन प्रसंस्करण में वर्तमान देरी किसी भी एकल श्रृंखला के लिए बहुत अधिक हो सकती है। एक उदाहरण के रूप में एथेरियम का हवाला देते हुए, किसी भी एकल लेनदेन को अंतिम रूप देने के लिए दो युग या 12.8 मिनट लगते हैं। विकेंद्रीकृत रैम के बिना, Web3 मेमपूल पर निर्भर करता है, जहां लेनदेन तब तक बैठते हैं जब तक कि वे संसाधित नहीं होते हैं, जिसके परिणामस्वरूप देरी, भीड़ और अप्रत्याशितता होती है।

पूर्ण नोड्स सब कुछ संग्रहीत करते हैं, सिस्टम को ब्लोट करते हैं और पुनर्प्राप्ति जटिल और महंगा बनाते हैं। कंप्यूटर में, रैम वर्तमान में आवश्यक है, जबकि कम उपयोग किए जाने वाले डेटा कोल्ड स्टोरेज, शायद क्लाउड में या डिस्क पर चलते हैं। पूर्ण नोड्स एक कोठरी की तरह होते हैं, जो आपके द्वारा पहने गए सभी कपड़ों के साथ हैं (अब तक एक बच्चे के रूप में आपने जो कुछ भी पहना है, उससे)।

यह कुछ ऐसा नहीं है जो हम अपने कंप्यूटर पर करते हैं, लेकिन वे Web3 में मौजूद हैं क्योंकि स्टोरेज और रीड/राइट एक्सेस अनुकूलित नहीं हैं। RLNC के साथ, हम समय पर, अद्यतन करने योग्य स्थिति के लिए विकेंद्रीकृत रैम (DERAM) बनाते हैं जो कि किफायती, लचीला और स्केलेबल है।

RLNC द्वारा संचालित DERAM और डेटा प्रसार Web3 की सबसे बड़ी अड़चनें को अधिक तेजी से, अधिक कुशल और अधिक स्केलेबल बनाकर हल कर सकते हैं। यह डेटा प्रसार का अनुकूलन करता है, स्टोरेज ब्लोट को कम करता है, और विकेंद्रीकरण से समझौता किए बिना वास्तविक समय तक पहुंच को सक्षम करता है। यह लंबे समय से विश्व कंप्यूटर में एक महत्वपूर्ण लापता टुकड़ा है, लेकिन लंबे समय तक नहीं।