Возглавляемый выпускниками Оксфорда проект GatlingX представил GPU-EVM, которая согласно внутренним оценкам считается самой производительной доступной виртуальной машиной Ethereum (EVM).
По словам команды разработчиков, GPU-EVM — это решение для масштабирования EVM, настолько производительное, что на его базе можно обучать передовые ИИ-агенты на основе обучения с подкреплением (RL). Оно использует параллельное выполнение различных приложений Ethereum, чтобы помочь обучить ИИ-агентов находить ошибки безопасности.
Для параллельного выполнения операций GPU-EVM использует графические процессоры, тем самым масштабируя пропускную способность транзакций. Команда утверждает, что GPU-EVM может обрабатывать задачи почти в 100 раз быстрее, чем современные высокопроизводительные EVM, включая evmone и revm. В первую очередь это связано со способностью графических процессоров выполнять несколько операций одновременно при помощи своей архитектуры, которая по своей сути подходит для параллельной обработки.
По словам соучредителя Эйто Миямуры, GPU-EVM предназначен для поддержки обучения ИИ-агентов в среде параллельного моделирования. Этих агентов обучают обнаруживать и использовать уязвимости в смарт-контрактах.
На начальном этапе размещения GPU-EVM основное внимание уделяется созданию аппаратно масштабируемой инфраструктуры EVM, которая облегчает обучение ИИ-моделей. Следующий этап, который ожидается в течение года, будет включать в себя предоставление API-доступа для высокопроизводительных вычислительных приложений с конечной целью превзойти человеческие возможности в обеспечении безопасности смарт-контрактов и децентрализованных приложений.
Источник
Уникальность
