JP7361103B2 - 演算および信用できる確認のための分散型プラットフォーム - Google Patents
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Description
としてのシミュレーションの反復によって進展し、システム状態ベクトル
は、(場合によりランダムな)情報の共有ソースであり、
すべてのピアによって共有されるアトミック操作
シミュレーションの有効性 ⇔ 中間状態{X1,X2…}の有効性
f(・)はL、リプシッツ連続であり、
すなわち、
∥F(x1)-f(x2)∥≦L∥x1-x2∥
であると仮定する。
をレポートする。これに応答して、ノードのエンドースメント・サブセットは、クライアント・ノード110によってレポートされた、前に確認済みの状態に基づいて、データのフレームを再演算し、それを受信済みフレームと比較することができる。さらに、オーダラ150は、確認済みフレームをブロックチェーン160に順次追加することができる。
をレポートすることができる。ここで、フレーム内のすべてのスロットについての∥ΔXt∥≦Δquantおよびフレーム内のいくつかの反復が最大数によって限定され得るように、フレームの幅(チェックポインティング頻度)が適応的に決定されてよい。現在の状態は、Lempel-Zivのような不可逆圧縮を使用して、フレーム(チェックポイント)の開始時に格納されてよい。圧縮率に基づいて、通信およびストレージのコストが変化する。シミュレーションがカオス・シミュレーションである場合、システムは、より小さいフレームおよび大きい圧縮率を必要とし得るが、実施形態はこれに限定されない。
ここで、Zi=(Xi,Yi)、を利用してもよい。クライアント・ノード110は、重み付きグラフG([n],W)のMSTを生成することができる。閾値エッジはΔquantにより重み付けし、せいぜいM個のノードを各々含むように木を刈り込む(prune)。さらに、各木は、フレームに対応し得、木の根元を用いてチェックポイントを作成すること、および木のエッジに沿って量子化された状態更新を通信することを含み得る。さらに、反復データについて説明したものと同じ圧縮スキームを使用してもよい。
を解凍することができる。エンドーサは、レポートされた入力
からの出力を再演算し、
である場合に、フレーム内の状態レポートを確認することができる。さらに、エンドーサは、すべての状態が有効である場合にフレームを確認することができる。演算(入力)の数が大きいとき、フレーム構成、ローカル確認、およびエンドースメント並列化は、コストを削減し、演算の有効性を確実なものにする。
Claims (23)
- 演算システムであって、
シミュレーションのデータを受信し、前記シミュレーション・データ内のチェックポイントを識別し、前記識別されたチェックポイントに基づいて複数の順次データ構造を生成するように構成されたプロセッサであって、各データ構造が、前記順次データ構造のうちの前のシミュレーションの状態のデータ構造に対して前記シミュレーションの状態の進展を識別する、前記プロセッサと、
データ・ブロックのハッシュリンク・チェーン内の1つまたは複数のデータ・ブロック内に含めるために、前記順次データ構造をブロックチェーン・ネットワークのノードに送信するように構成されたネットワーク・インターフェースと
を備える演算システムであって、
前記ネットワーク・インターフェースが、前記生成された順次データ構造のうちのデータ構造に関連付けられたシミュレーション・データの状態が無効になったことを示すメッセージを、ブロックチェーン・ピア・ノードから受信するようにさらに構成されている、
演算システム。 - 各データ構造の幅が、前記プロセッサによって、前記受信した前記シミュレーションのデータ内の前記それぞれのデータ構造に対応するチェックポイントの頻度に基づいて、適応的に決定される、請求項1に記載の演算システム。
- 前記シミュレーションが、モデルの反復シミュレーションと、入力と出力のペアのセットを含む非反復シミュレーションとのうちの1つを含む、請求項1に記載の演算システム。
- 前記プロセッサが、前記シミュレーションの演算された連続状態のうちの各データ構造内に反復IDを格納するようにさらに構成され、前記反復IDが、前記それぞれのデータ構造に関連付けられた反復シミュレーションのそれぞれの反復を識別する、請求項1に記載の演算システム。
- 前記プロセッサが、前記無効のデータ構造に含まれる前記シミュレーション・データの前記状態を精製して、更新済みデータ構造を生成し、かつ前記ネットワーク・インターフェースを制御して、前記更新済みデータ構造を確認のために前記ブロックチェーン・ピア・ノードに送信するようにさらに構成されている、請求項4に記載の演算システム。
- 前記プロセッサが、1つまたは複数のモデルをシミュレートして前記シミュレーション・データを生成するようにさらに構成されている、請求項1に記載の演算システム。
- 方法であって、
シミュレーションのデータを取得することと、
前記シミュレーション・データ内のチェックポイントを識別することと、
前記識別されたチェックポイントに基づいて複数の順次データ構造を生成することであって、各データ構造が、前記順次データ構造のうちの前のデータ構造に対して前記シミュレーションの進展状態を識別する、前記生成することと、
データ・ブロックのハッシュリンク・チェーン内の1つまたは複数のデータ・ブロック内に含めるために、前記生成された順次データ構造をブロックチェーン・ネットワークのノードに送信することと、
前記生成された順次データ構造のうちのデータ構造に関連付けられたシミュレーション・データの状態が無効になったことを示すメッセージを、ブロックチェーン・ピア・ノードから受信することと
を含む方法。 - 各データ構造の幅が、前記取得した前記シミュレーションのデータ内の前記それぞれのデータ構造に対応するチェックポイントの頻度に基づいて、適応的に決定される、請求項7に記載の方法。
- 前記シミュレーションが、モデルがトレーニングされる反復シミュレーションと、入力と出力のペアのセットが処理される非反復シミュレーションとのうちの1つを含む、請求項7に記載の方法。
- 前記シミュレーションの演算された連続状態のうちの各データ構造内に反復IDを格納することをさらに含み、前記反復IDが、前記それぞれのデータ構造に関連付けられた反復シミュレーションのそれぞれの反復を識別する、請求項7に記載の方法。
- 前記無効のデータ構造に含まれる前記シミュレーション・データの前記状態を精製して、更新済みデータ構造を生成することと、前記更新済みデータ構造を確認のために前記ブロックチェーン・ピア・ノードに送信することとをさらに含む、請求項10に記載の方法。
- 前記シミュレーションを実行して、前記シミュレーションの前記データを生成することをさらに含む、請求項7に記載の方法。
- コンピュータ・プログラムを記録した非一過性コンピュータ可読媒体であって、
請求項1ないし12のいずれか1項に記載の方法の各ステップをコンピュータに実行させるための、前記コンピュータ・プログラムを記録した非一過性コンピュータ可読媒体。 - 演算システムであって、
反復シミュレーションの順次データ構造の中から、前記反復シミュレーションの状態データを格納するデータ構造を受信するように構成されたネットワーク・インターフェースと、
前の反復シミュレーションのデータ構造から前に確認された反復シミュレーションの状態データに基づいて、前記データ構造についての状態データをローカルに演算で生成し、かつ状態データの前記ローカルに演算した状態データと前記受信済みデータ構造内の前記状態データとの類似性を判定するように構成されたプロセッサと
を備え、
前記プロセッサが、前記類似性が所定の閾値内にあるという判定に応答して、前記ネットワーク・インターフェースを制御して、データ・ブロックのハッシュリンク・チェーンのうちのデータ・ブロック内に含めるために、前記データ構造のエンドースメントをブロックチェーン・ネットワークに送信するようにさらに構成されている、
演算システム。 - 前記反復シミュレーションがモデルの深層学習シミュレーションを含み、前記順次データ構造が、反復による前記モデルの状態の変化を格納する、請求項14に記載の演算システム。
- 前記所定の閾値が、前記ローカルに演算した状態データと前記受信済みデータ構造内の前記状態データとの偏差の許容レベルを識別する、請求項14に記載の演算システム。
- 前記プロセッサが、前記類似性が前記所定の閾値を超えるという判定に応答して、前記ネットワーク・インターフェースを制御して、前記状態データが無効であることを示すメッセージを、前記データ構造をサブミットしたクライアント・ノードに送信するようにさらに構成されている、請求項14に記載の演算システム。
- 前記ネットワーク・インターフェースが、精製された状態データを含む更新済みデータ構造を受信するようにさらに構成され、前記プロセッサが、前記状態データの演算した位置と前記更新済みデータ構造内の前記精製された状態データとの類似性を判定するように構成されている、請求項17に記載の演算システム。
- 方法であって、
反復シミュレーションの順次データ構造の中から、前記反復シミュレーションの状態データを格納するデータ構造を受信することと、
前の反復シミュレーションのデータ構造から前に確認された反復シミュレーションの状態データに基づいて、前記データ構造についての状態データをローカルに演算で生成することと、
状態データの前記ローカルに演算した状態データと前記受信済みデータ構造内の前記状態データとの類似性を判定することと、
前記類似性が所定の閾値内にあるという判定に応答して、データ・ブロックのハッシュリンク・チェーンのうちのデータ・ブロック内に含めるために、前記データ構造のエンドースメントをブロックチェーン・ネットワークに送信することと
を含む方法。 - 前記反復シミュレーションが、モデルがトレーニングされる深層学習シミュレーションを含み、前記順次データ構造が、反復による前記モデルの状態の変化を格納する、請求項19に記載の方法。
- 前記所定の閾値が、前記ローカルに演算した状態データと前記受信済みデータ構造内の前記状態データとの偏差の許容レベルを識別する、請求項19に記載の方法。
- 前記類似性が前記所定の閾値を超えるという判定に応答して、前記状態データが無効であることを示すメッセージを、前記データ構造をサブミットしたクライアント・ノードに送信することをさらに含む、請求項19に記載の方法。
- 精製された状態データを含む更新済みデータ構造を受信することと、前記状態データの演算した位置と前記更新済みデータ構造内の前記精製された状態データとの類似性を判定することとをさらに含む、請求項22に記載の方法。
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