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偃奥凌
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2 愿景储存与流媒体, 其它 15% 网络服务,45% 高性能计算, 其他 8% 科学计算,5% 非 IT 行业应用 18% 大数据人工智能,32% 云计算高性能计算随着机器学习大数据渲染服务搜索等行业的兴起, 尤其是随着区块链在各个领域应用的增加, 对挖矿需求的改革也日益见长由于矿池运营商的增多, 导致数字资产矿业所演化的问题越来越严重, 使得挖矿行业急需统一的标准, 也需要更透明的算力数据 Kmechain 希望能成为全球最大的分布式高性能云矿池算力数据运算中心, 同时解决各个矿场矿机交易价格剧烈波动问题 Kmechain 希望通过改进的 POW 算法, 更有效的解决算力数据共享不可更改, 赢得全球云采矿矿工的信任, 并统一挖矿的换算单位

3 路线图 Win/Ubuntu 版钱包 CPU Miner GPU Miner 移动版钱包官网和矿池任务分发网络验证网络原理跳变 POW 算法高性能智能合约虚拟机 GPU 跨互联网虚拟化技术

4 技术特性跳变 POW 算法 GPU 算力虚拟化算力任务分发系统跳变 POW 是 Kmechain 独创的已申请发明专利的区块链技术, 跳变 POW 可抗量子计算和 ASIC 计算, 使得网络更安全更公平并保证接入网络设备的通用计算能力 GPU 虚拟化技术是一种将远端 GPU 硬件资源虚拟到客户端设备的技术, GPU 虚拟化能使得用户能自由调度物理上分布在世界各地的计算资源进行计算任务基于智能合约和虚拟机的 p2p 撮合式交易系统, 用户可以自定义算力使用规则和交易规则, 灵活进行算力交易

5 什么是 POW 跳变哈希大多数加密数字货币都是基于固定的一种算法, 无论这种算法多复杂, 空间复杂度多高, 长期来看总有被 ASIC 化, 最后算力集中化的风险 Jump Hash 可以根据块的特征, 按照一定规则选择 hash 算法, 可以不断变化 hash 跳变算法的组合 Kmechain 最终将集成 30 种不同 Hash 算法, 每块 block 的计算随机从算法池中挑选 1 个或多个算法进行 POW 计算, 如果对 Jump Hash 进行 ASIC 化, 就需要实现全部 30 种 Hash 算法, 并且每次运算都只有 1/30 的芯片空间在执行, 其它都会被闲置综上所述,Jump Hash 提高 GPU 相对于 ASIC 的运行效率, 并且随着 GPU 能耗和制程的进一步下降, 采用 GPU 进行 Jump Hash POW 将优于 ASIC 通过 Jump Hash, 我们可以强制所有参与 POW 的节点都使用显卡进行计算

6 POW 哈希算法池 Snefru FSB SWIFFT Tiger Spectral Hash Luffa PMAC Bmw Sha256 Blake Fugue Bmw Cubehash SipHash Groestl Shavite Scrypt MD6 Skein Simd Shabal HMAC Jh Echo Whirlpool GOST Keccak Hamsi Haval Kmechain 的算法池从几百种哈希算法中挑选了 28 种, 结合了 SHA3 族和其它十多个安全性排名靠前的几种其它算法这些算法是密码学发展几十年来的成果, 其中大部分算法已大规模应用这些算法经过了时间和实践的检验

7 跳变算法 GPU 与 ASIC 比较 GPU 可以通过可编程硬件结构来实现每个计算单元动态切换算法, 达到 100% 硬件资源效率 ASIC 算法固化, 只有 1/30 的计算资源使用率, 其余计算资源被闲置

8 POW 计算流程根据数据特征从算法池中选择算法使用选中的进行哈希运算命中并返回 input blockdata,lastblockdata; List hashids = GetHashIDByDataFactor(blockData,lastBlockData); temp = blockdata; for( id in hashids){ temp = jumphash[id](temp); } return temp; 在区块链中, 每次需要对新的数据块进行计算时, 跳变哈希算法首先提取本块或者上一块的数据特征, 然后根据这些特征选择一种或者几种哈希算法组合, 再使用这个算法或者算法组合进行哈希运算, 如果命中即返回正确结果, 否则继续运算

9 POW 验证流程根据数据特征从算法池中选择算法使用选中的进行哈希运算检验结果并返回 input hashresult,blockdata,lastblockdata; List hashids = GetHashIDByDataFactor(blockData,lastBlockData); temp = blockdata; for( id in hashids){ temp = jumphash[id](temp); } return temp==hashresult; 在检验某块数据的合法性时, 跳变哈希算法首先提取本块或者上一块的数据特征, 然后根据这些特征选择一种或者几种哈希算法组合, 再使用这个算法或者算法组合进行哈希运算, 并对比哈希结果是否符合要求

10 GPU 算力虚拟化 Hash 是目前唯一的计算复杂度可调易于验证无数据依赖低数据传输的 POW 算法, 但通用计算与哈希相反, 计算复杂度随需求变动不易验证有一定的依赖性, 数据量不可预测, 如果对通用计算进行约束以使其适合 POW, 则会造成算力网络通用性低的问题我们通过将 GPU 硬件虚拟化解决上述问题, 用户将 GPU 资源接入算力网络, 算力使用者使用虚拟化 GPU 执行任务, 并根据功耗 + 使用时间用智能合约来付费, 由此可以使得通用计算的 POW 问题变成虚拟化 GPU 分时租赁的问题分布式 GPU 硬件虚拟化网络的优点有 :a). 普适几乎所有的基于 GPU 的计算任务,b). 易于计算和结算 POW 酬劳,c). 规模灵活可扩展, 按需缩放我们希望推出一种跨平台高效的 GPU 虚拟化标准, 将各种类型的 GPU 设备抽象成遵循虚拟化标准的计算资源, 在未来, 我们希望可以优化 x86 架构, 让遵循虚拟化标准的并行计算芯片设备免去 Host 直接介入网络

11 Kmechain 第一阶段普通节点 POW 节点物理 GPU 设备 POW 节点物理 GPU 设备普通节点 POW 节点物理 GPU 设备普通节点 POW 节点物理 GPU 设备普通节点 Kmechain 首先实现一个区块链 p2p 网络, 基于 1.0 版本的跳变哈希算法, 强制所有接入网络的节点使用 GPU 或 CPU 作为计算设备在这些节点中, 部分节点拥有 GPU 设备, 可高效运行跳变哈希算法, 这些节点可进行 POW 计算并为整个网络提供加密验证服务

12 Kmechain 第二阶段算力客户普通节点普通节点算力客户骨干节点物理 GPU 设备物理 GPU 设备物理 GPU 设备物理 GPU 设备第二阶段,Kmechain 将在网络中部署多个骨干节点,POW 矿工将自己的物理 GPU 注册到骨干节点, 骨干节点将维护一个 GPU 资源列表, 通过远程虚拟化技术, 将 POW 矿工的物理 GPU 映射给算力客户, 使得算力客户可以使用这些资源并按算力支付酬劳普通节点普通节点

13 计算资源交易流程 POW 矿工算力用户普通用户和骨干节点都通过 p2p 网络互相连接, 支持交易网络进行跳变 hash 计算与此同时,POW 矿工还将自己的物理 GPU 注册到骨干节点, 骨干节点将维护一个 GPU 资源列表当算力用户发起 GPU 使用请求时, 将请求提交给骨干节点, 骨干节点冻结算力用户的一部分资产, 通过撮合引擎, 为两者建立一个虚拟化连接, 此时链接的 GPU 设备停止 POW 挖矿, 开始执行其它计算算力客户根据智能合约, 通过微小高频的交易, 每分钟向 POW 节点支付一次 KmechainCoin

14 物理 GPU 设备首先, 每个骨干节点将维护一个庞大的 POW 节点列表, POW 节点这些 POW 节点在接入网络的时候, 就自动将自己注册到骨干节点 ; 算力客户发送算力资源使用请求骨干节点算力用户发起 GPU 使用请求, 提交预算和需求给骨干节点, 等待骨干节点评估 ; 发起的请求内容包括 :GPU 显存要求带宽要求出价数据私密性等级等 ; POW 节点物理 GPU 设备骨干节点验证请求合法性, 评估数据传输 / 计算量, 并作出回应 ;

15 物理 GPU 设备 POW 节点算力客户骨干节点 POW 节点从 POW 节点调度资源从 POW 节点调度资源物理 GPU 设备如果请求合法, 骨干节点根据需求和用户的位置, 为用户在 POW 网络中寻找最优节点 ; 最优节点根据节点与用户之间的延迟带宽硬件规格等评估 ;

16 算力客户建立连接建立连接物理 GPU 设备 POW 节点骨干节点 POW 节点物理 GPU 设备骨干节点将连接指令发往算力客户和 POW 节点 ; POW 节点停止 POW 挖矿, 与算力客户建立连接并将显卡权限交给算力客户, 虚拟化到算力客户的机器中 ; 算力客户获取虚拟化计算资源权限, 获得设备使用权 ; 根据智能合约, 通过微小高频的交易, 每分钟向 POW 节点支付一次 KmechainCoin

核心团队成员 SAM COLE BOB DYKES NIKO PUNIN 萨姆科尔 (Sam Cole)

及团队将研究的重点由以比特币为代表的耗费大量电力资源, 基于算力为主的 pow 工作量证明机制的挖矿服务,

年的經驗 Tanjarine 創始人兼總裁以前是 VeriFone, 瞻博網路和賽門鐵克的首席財務官偉創力系統總裁

Technologies 是首批社交互聯網公司之一還在 Mindworks,Sauma 技術, 認知地圖工作 MARC

成功的數據機分銷公司的創始人在全球最大的統一通信服務提供商和教育技術解決方案的市場領導者中擔任銷售領導職位

Charles River Ventures 矽谷辦公室 Maxthon 主席 Treasure Data 哈佛

17 核心团队成员 SAM COLE BOB DYKES NIKO PUNIN 萨姆科尔 (Sam Cole) 为首的原核心技术与管理团队在数字货币领域中进行研发和采矿服务萨姆科尔 (Sam Cole) 及团队将研究的重点由以比特币为代表的耗费大量电力资源, 基于算力为主的 pow 工作量证明机制的挖矿服务, 转移到由以太坊提出的不耗费电力资源由囤币生息为主导方向的 POS 权益机制的挖矿模式在半導體和支付加工行業擁有 35 年的經驗 Tanjarine 創始人兼總裁以前是 VeriFone, 瞻博網路和賽門鐵克的首席財務官偉創力系統總裁 BCA Victoria, 惠靈頓大學 17 年作為 IT 行業的企業家和設計師的經驗 Taika Technologies 是首批社交互聯網公司之一還在 Mindworks,Sauma 技術, 認知地圖工作 MARC TAVERNER BILL TAI DAAN MCGRATH 18 年與市場領先的全球科技公司合作的經驗成功的數據機分銷公司的創始人在全球最大的統一通信服務提供商和教育技術解決方案的市場領導者中擔任銷售領導職位英國布魯內爾大學和法國克萊蒙費朗高等商學院歐洲商業研究榮譽學位在風險投資和半導體領域擁有 25 年的經驗成立 Charles River Ventures 矽谷辦公室 Maxthon 主席 Treasure Data 哈佛 MBA; 伊利諾伊大學榮譽學士學位在電信和海洋行業擁有 12 年的全球物流經驗和供應鏈管理經驗 ; 六年的高端消費電子產品此前曾在馬士基, 沃達豐以及全球最大的有線電視運營商 Liberty Global 工作海洋工程學位

愿景云计算高性能计算储存与流媒体, 32% 其它 15% 网络服务,45% 高性能计算, 15% 其他 8% 科学计算,5% 非 IT 行业应用 18% 人工智能,32% 大数据 35% 随着机器学习大数据渲染服务搜索等行业的兴起, 这些计算开销大并行度高的高性能计算需求越来越大 Ma

愿景云计算高性能计算储存与流媒体, 32% 其它 15% 网络服务,45% 高性能计算, 15% 其他 8% 科学计算,5% 非 IT 行业应用 18% 人工智能,32% 大数据 35% 随着机器学习大数据渲染服务搜索等行业的兴起, 这些计算开销大并行度高的高性能计算需求越来越大 Ma Mass Grid 去中心化高性能计算网络愿景云计算高性能计算储存与流媒体, 32% 其它 15% 网络服务,45% 高性能计算, 15% 其他 8% 科学计算,5% 非 IT 行业应用 18% 人工智能,32% 大数据 35% 随着机器学习大数据渲染服务搜索等行业的兴起, 这些计算开销大并行度高的高性能计算需求越来越大 MassGrid 希望能成为全球最大的分布式 GPU 高性能云计算网络