CWN(CHANGE WITH NEWS) - ANH, DNN 훈련 장벽 해결할 대안으로 등장

심층 신경망(DNN)은 디파이(DeFi), 그리고 디파이와 같은 블록체인 애플리케이션(DAO) 개발에 상당한 잠재력을 가지고 있는 것으로 알려져 있다. 그러나 오늘날의 블록체인 플랫폼의 근본적인 설계 문제 때문에 스마트 계약에 대한 대규모 DNN 교육과 실행은 불가능하다.

'Training Massive Deep Neural Networks in a Smart Contract: A New Hope'라는 이름으로 게재된 논문은 대규모 DNN의 스마트 계약서 통합을 목표로 하는 새로운 블록체인 플랫폼 설계 집합인 통칭 "A New Hope (ANH)"를 제안한다.

DNN 훈련 및 운영의 장애물
스마트 계약 내에서 DNN을 훈련하고 운영하는 데는 두 가지 주요 장애물이 존재한다. 첫 번째는 비용이다. 오늘날의 블록체인은 일반적으로 각 노드가 완전한 상태를 언제든지 세계 각국에서 유지해야 한다. 이는 곧 노드가 모든 블록에서 처리를 수행해야 함을 의미하고, DNN을 포함하는 계산 집약적인 스마트 계약보다 비싸다.

예를 들어, 온라인 스마트 계약 및 분산 애플리케이션 플랫폼 이더리움에서, 각각의 스마트 계약 지침은 "가스"라고 불리는 금전적 비용을 발생시킨다. 이런 계량기 환경에서 DNN을 훈련하고 작동시키면 수백만 달러를 낭비할 정도로 높은 가스 비용이 발생할 수 있다.

두 번째 문제는 DNN 교육이 종종 결정론적 결과를 낳지 못한다는 것이다. 이는 블록체인 플랫폼이 스마트 계약 처리에 결정적이고 재현 가능한 결과 및 효과가 있어야 한다는 예상과 다르게 실행된다.

ANH의 해결법
ANH 접근법은 앞서 언급된 두 가지 문제를 해결하기 위해 고안되었다. 이 논문에서는 제안된 플랫폼 설계를 다음과 같이 요약한다.

1. 새 블록의 검증자는 처리를 실행하지 않는다.
2. 온 체인(on-chain) 회계사라는 서비스 공급자를 통해 온 디맨드(on-demand) 방식으로 처리 실행이 가능하다.
3. 스마트 계약 처리는 비결정적 결과가 허용되며, 이는 다른 스마트 계약을 호출하는 것을 수반할 수 있는 특별 검증 메커니즘을 통해 검증된다.

앞서 두 가지 장애물 설명에서 노드가 해당 블록에서 모든 처리를 실행한 후에만 특정 블록 처리를 완료할 수 있다고 했다. 블록은 일련의 처리와 서명 및 해시값과 같은 추가 검증 정보로 구성되며, 블록이 집중적인 연산(예: 대규모 DNN 교육)을 통해 처리를 포함하는 경우에는 필요한 처리 시간이 너무 길어진다.

ANH에서는 과감하게 명령된 처리 목록을 제거한다. 따라서 제네시스(Genesis) 블록은 한 번을 제외하고 어떤 블록에도 세계 상태에 대한 정보가 포함되어 있지 않게 된다. 그러므로 블록 생성자 노드에서 처리 목록을 수집하는 즉시 블록이 형성되어 블록 검증자는 처리를 실행하지 않고도 서명을 간단히 확인할 수 있다.

또한, 처리에 고가의 DNN 교육이 포함되어 있을 때는 실시간으로 전 세계 상태를 유지하는 것이 비용 측면에서 효율적이지 않기 때문에, ANH는 게으른 처리 실행 전략을 채택한다. 즉, 결과가 필요할 때만 거래가 실행된다.

검증자의 거래 수수료를 낮추기 위해 ANH는 아래의 두 가지 규칙을 부과한다.

1. 거래 수수료는 무비용 수입으로 지급되어야 한다.
2. 거래 송신자는 거래의 가스 제한에 따라 가능한 최대 가스 비용을 지불해야 한다. 또, 가스한도에 도달하지 않고 거래가 완료되면 나머지 유상가스는 발송인 계정에 크레딧으로 반환된다.

전반적으로 ANH는 스마트 계약 연산을 지불 시간까지 지연시켜 블록체인 플랫폼에서 연산 효율성을 유지하고, 지연된 온 디맨드 실행을 통해 총 스마트 계약 계산 비용을 절감한다.

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