TechFlow 소식에 따르면, 10월 5일 비탈릭은 새로운 글
이 주제는 블록체인 저수준 시스템 설계에 중요한 시사점을 제공한다. 특히 대규모 상태 처리, 노드 동기화 및 데이터 가용성(DA/데이터 가용성 샘플링 등) 메커니즘을 다룰 때 '메모리 읽기/쓰기'의 효율성 병목을 더욱 신중하게 고려해야 한다.
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TechFlow 소식에 따르면, 10월 5일 비탈릭은 새로운 글
이 주제는 블록체인 저수준 시스템 설계에 중요한 시사점을 제공한다. 특히 대규모 상태 처리, 노드 동기화 및 데이터 가용성(DA/데이터 가용성 샘플링 등) 메커니즘을 다룰 때 '메모리 읽기/쓰기'의 효율성 병목을 더욱 신중하게 고려해야 한다.
비탈릭이 새로운 글 《메모리 접근은 O(N^(1/3))》을 발표하며 메모리 접근의 복잡도 문제를 논의했다. 이 글에서는 자료구조와 알고리즘에서의 "메모리 접근" 복잡도를 다루며, 특정 아키텍처 또는 모델 하에서 메모리 접근 비용이 O(N^(1/3))의 상한을 가질 수 있음을 제안했다. 그는 고전적인 정렬 알고리즘이 O(N log N)의 시간 복잡도를 갖지만, 메모리 접근 병목 현상을 고려할 때 대규모 데이터셋에 대한 효율성 분석을 재검토해야 한다고 지적했다. 이 주제는 블록체인의 저수준 시스템 설계에 시사하는 바가 크며, 특히 대규모 상태 처리, 노드 동기화 및 데이터 가용성(DA / 데이터 가용성 샘플링 등) 메커니즘 구현 시 '메모리 읽기/쓰기'의 효율성 병목에 더욱 신중하게 접근할 필요가 있음을 강조한다.
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