phala挖矿教程隐私计算任务介绍
背景概要
1、本次测试网中的计算任务由系统虚拟产生,每个 Round(600个区块)固定产生 5 个计算任务。phala挖矿奖励的奖励量与白皮书一致,其中每个区块被挖出的奖励将有 50% 被执行隐私计算任务的 TEE worker 获得,30% 的奖励由所有在线的 TEE worker 获得,20% 流入国库通过链上议会进行民主治理;
2、Vendetta 测试网中,系统为每个 CPU 自动抵押最低抵押额,即每个核心 1620 tPHA;矿工可以用 tPHA 为自己的 CPU 作额外抵押,任何人也可以用自己的 tPHA 为其他 TEE worker 抵押,但是结算时暂不支持自动分账到提名人身上;
3、1 个 Round 内,1 个 TEE worker 最多分到 1 次计算任务;
4、测试网中计算任务分发的算法与参数是具有实验性的,主网上线后会有所升级;奖励的结算方式也可能会变化。
代码阅读:https://github.com/Phala-Network/phala-blockchain/blob/master/pruntime/enclave/src/system/comp_election.rs
隐私计算任务派单算法
核心逻辑
如同任何派单算法一样,我们需要根据隐私计算任务特征指派给合适的 TEE worker 完成计算;
因此 Phala Network 系统会根据计算特性的核心需求,根据每个 TEE 设备特征进行打分,得出每个 TEE worker 的任务分;
根据所有在线 TEE worker 的任务分,通过加权随机抽样公式进行计算得出指派结果;
被指派的 TEE 完成隐私计算任务后,由系统自动结算和发放奖励。为保障系统安全性,奖励将冻结一段时间。(Vendetta 测试网发放的奖励是Fire II,只用作奖池结算的统计,无法流转)。
TEE worker 任务分
TEE worker 分到计算任务的概率主要取决于 TEE worker 的两个特征:计算能力、安全性。
计算能力由 CPU 性能分来评定,未来将通过链上投票-无分叉升级方式实现迭代;
安全性与单 CPU 抵押额相关。
计算能力和安全性的提升对 TEE worker 获得隐私计算任务的概率并不是线性增加的
根据TEE计算派单的核心指标,我们计算出每个 TEE 被指派到计算任务的任务分
计算任务分的公式如下:
= TEE 计算性能分
= TEE 的抵押量-基础抵押量(1620*核心数)
不放回的加权随机采样(weighted random sampling without replacement)
我们使用不放回的(这意味着每个 TEE worker 在每个 Round 只能被抽取一次)加权随机采样,从所有在线 TEE worker 中随机的抽取 5 个 TEE worker 来执行计算任务。
加权则意味着抽样中会将每个 TEE worker 的任务分 w 作为基础值,w 越高意味着被派到概率越高。
举例说明不放回的加权随机采样:
假设有 A、B、C 三台 TEE worker
其中 A 任务分为 3,B 任务分为 2,C 任务分为 1
现在从 3 台 TEE 里抽一台,那 A 被派到的概率是
如果抽两台,那 A 被派到的概率就是
真实环境下可能会从上千台-上万台 TEE 里抽出 5 个,但逻辑是和上述的例子一致的
为了让 TEE 矿工可以预测自己的被派概率和模拟抵押 tPHA 量与被派概率的关系,我们将提供 Dashboard(此处链接到计算器教程)的隐私计算概率计算器,矿工可以填入自己的机器性能分和预期抵押额模拟派单概率。
派单算法的数据模拟
额外抵押量与被派概率的相关性
算法是明确的,但仅仅基于算法,并不能算出单一矿机被派到的概率,因为被派概率是和当前在线的矿机数量以及他们的任务分相关的。我们模拟了额外抵押量对被派概率的提升
假定罗夏有一台300分的TEE(图中红线),假定其它 TEE 是 5000 台 420 分的机器,并且都有额外 1000 tPHA 的抵押。如果从 5001(算上了罗夏的)台矿机中抽5台执行计算任务的话,那随着罗夏增加额外抵押,被派到的概率呈现如下增长
从图中可以看出:
- 从一千多台机器中抽5个被派到的概率是很低的,大概是0.05%;
- 随着抵押量的增加,最开始概率增加较快,之后缓慢;
- 但即使抵押量增加到 2 万,中奖率也只是增加到0.17%。
机器性能与被派概率的相关性
上图中浅蓝、红、黄、绿的机器分分别是400、300、200、100分,可以看出机器性能在被派概率上保持恒定的绝对优势
多台矿机该怎么分配额外抵押?
假设罗夏有两台一样的矿机,那在总抵押量相同的情况下,怎样分配抵押对整体收益影响不大。均分会比只分给其中一台更多一点。
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