Estudio académico comprueba que permitir errores en minería bitcoin puede aumentar ganancias en un 30%
Una nueva estrategia de minería bitcoin desarrollada por académicos de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign permitiría aumentar la remuneración de los equipos de minería en un 30%.
No siempre cometer errores es algo censurable, y esto es algo que demuestra este grupo de académicos de la Universidad de Illinois, liderado por el Profesor Asociado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computacional, Rakesh Kumar, en conjunto con los estudiantes de postgrado Henry Duwe y Matthew Vilim, en su última investigación en minería bitcoin.
En su estudio, el cual titulan ‘Approximate Bitcoin Mining’, lo cual podría traducirse como ‘Minería Bitcoin Aproximada’, se valen precisamente de los posibles errores que pueden cometer los equipos de minería para aumentar su eficiencia. El Doctor Kumar le comentó a Cryptocoinsnews:
Comenzamos con las preguntas, ‘¿Hay maneras en las que podamos utilizar una comprensión profunda del protocolo de minería bitcoin para aumentar significativamente las ganancias?’ y ‘¿Cómo construimos hardwares de minería que corran más rápido, reduzcan el consumo de poder y aumenten las ganancias? Queríamos identificar características explotables del protocolo de minería de bitcoin para hacer más dinero. Rakesh Kumar
En el trabajo, puede leerse:
Observamos que la minería es inherentemente tolerante al error debido a su embarazoso paralelismo y a su naturaleza probabilística. Aprovechamos esta inherente tolerancia hacia la imprecisión proponiendo circuitos de minería de aproximación que intercambian fiabilidad por reducción de área y reducción de retraso. Estos circuitos pueden ser entonces operados en Casos Mejor que Peor (Better Than Worst-Case) para permitir futuras ganancias. Nuestros resultados muestran que la aproximación tiene el potencial para aumentar los beneficios de la minería en un 30%. Approximate Bitcoin Mining
En matemáticas, una aproximación quiere decir que algo es similar pero no exactamente igual o idéntico a otra cosa. Este es un concepto ya conocido. De hecho, una gran cantidad de aplicaciones en el mundo no tienen que correr en hardwares absolutamente correctos y esto no afecta la experiencia del usuario. Lo realmente innovador de este estudio es la aplicación de este concepto a la minería bitcoin.
Lo que encontramos es que un procesador que necesite garantizar una operación correcta en el 100 por ciento de los casos, algunas veces consume casi dos veces más poder que un procesador al que le pides que sea correcto solo un 99 por ciento de los casos. Existe este comportamiento no-lineal. Es como la última parte de un problema o la última milla de un maratón. Rakesh Kumar
Minar bitcoins no es algo sencillo. Es precisamente a través de la minería que las monedas digitales son creadas. Las personas que realizan minería dedican una enorme cantidad de poder cómputo para confirmar todas las transacciones de la red. Y en el momento en que un equipo logra minar un bloque completo, recibe como recompensa una determinada cantidad de bitcoins (25 BTC, en la actualidad).
Precisamente, para evitar que haya una sobreproducción de monedas y que el tiempo que demora su creación se mantenga rondando los 10 minutos, en la medida que hay mayor poder de procesamiento en la red, ésta se autoregula aumentando la dificultad para minar, esto es, la posibilidad de encontrar un código de 32 bits llamado nonce en un campo de 1024 bits.
Para aumentar su remuneración y responder a las exigencias de la siempre creciente dificultad, las empresas de minería han tenido que mejorar su tecnología para crear chips con mayor poder de procesamiento. A pesar de que estos esfuerzos ya hayan sido realizados por las compañías de minería, el estudio del equipo de Kumar es el primer trabajo público que explora optimizaciones de hardware, específicamente, optimizaciones basadas en proximidad.
Los mineros bitcoin desean generar hashes que correspondan a un mayor número de nonces. Es por esta razón que la minería puede ser tomada como una “aplicación embarazosamente paralela”, pues generas hashes correspondientes a nonces de manera completamente paralela. El paralelismo de bitcoin logra evitar la propagación de errores, puesto que si solo una unidad de minería tiene errores, no afectará a las demás.
En el estudio, los investigadores plantean que la minería bitcoin es un buen prospecto para el cómputo aproximado. Por su tendencia a minimizar la propagación de errores, el sistema distribuido de verificación de Bitcoin detecta e invalida cualquier solución potencialmente errónea.
Hay dos tipos primarios de fallas de minería bitcoin dentro de una unidad de minería: falsos positivos, esto es, el equipo de minería dice que el nonce es válido aunque realmente no lo es; y falsos negativos, en los que el hardware dice que el nonce es inválido y la verdad es que sí lo es.
Por esta razón, los circuitos ASIC integrados a los equipos de minería pueden ser construidos en circuitos de aproximación que maximizarían las ganancias aun cuando se estén produciendo resultados que no se garanticen como correctos. Para esto, proponen dos formas de aproximación: aproximación funcional y aproximación operacional.
La aproximación funcional es realizada reemplazando los circuitos con versiones de aproximación para reducir el área o demora. El tiempo ganado se usa entonces para aumentar la frecuencia y el rendimiento de los circuitos. Por su parte, la aproximación operacional funciona reduciendo la banda de guardia y corriendo el circuito con holgura temporal negativa (negative timing slack), pudiendo funcionar a una frecuencia aún más veloz que con la aproximación funcional, permitiendo pérdidas de tiempo ocasionales y operaciones de Better Than Worst-Case.
La probabilidad de que cualquier hardware genere una solución válida es realmente pequeña, por lo que la probabilidad de un falso positivo es igualmente pequeña. Por esta razón, los falsos positivos en hardwares de aproximación realmente no importan. Si el hardware identifica una solución invalida como válida, la red lo identificará como invalida en el momento en que el minero lo transmita. Por el contrario, los falsos negativos que identifican soluciones validas como invalidas se traducen como una oportunidad perdida para identificar el nonce y minar el bloque.
Los hardwares de aproximación aceptan falsos positivos y falsos negativos, pues compensan estos errores con ventajas de velocidad, tamaño y costos para operar. Sistemas aproximados más pequeños y rápidos pueden reducir el tiempo que demora el cómputo del hash a la mitad, haciendo que el minero pueda generar casi el doble de hashes por segundo.
Este estudio demuestra que la aproximación es viable para la minería bitcoin; que ésta puede aumentar significativamente las ganancias por practicar minería; que, dado que la remuneración por minar depende tanto de los complementos de demora como del área del núcleo de hash, los resultados muestran que en una decisión entre complementos con baja demora y complementos de baja área, los de baja demora deben ser escogidos para maximizar los beneficios de la minería. En cuanto a la operatividad, Kumar establece:
Si se compara con el hardware original no comparativo, sistemas más pequeños y más rápidos permiten al minero almacenar mayor cantidad de unidades de minería dentro de la misma o en un área más pequeña del chip. Una velocidad aumentada y mayores hashes por segundo, incrementan la cantidad de bitcoins que pueden ser minados por unidad de tiempo. Rakesh Kumar
El estudio será presentado en la Conferencia de Diseño Automatizado (Design Automation Conference), la cual tendrá lugar en Austin Texas del 5 al 9 de junio de 2016. El Dr. Kumar ha dicho que el objetivo de su equipo no es construir un hardware de minería bitcoin. Simplemente esperan estimular la reflexión entre las compañías de minería y que estas se puedan beneficiar de su investigación.
