1. Introduction
La Preuve de Travail (Proof-of-Work, PoW) est le mécanisme de consensus fondamental pour les principales cryptomonnaies comme le Bitcoin et l'Ethereum, sécurisant la blockchain en exigeant un effort de calcul pour ajouter de nouveaux blocs. Cependant, les récompenses financières considérables du minage ont conduit à une course à l'armement en matériel spécialisé, notamment les circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC). Cet article présente HashCore, une nouvelle fonction PoW conçue pour être exécutée de manière la plus efficace sur les processeurs à usage général (GPP) existants, tels que les CPU x86 courants. La thèse centrale est d'inverser le problème du développement des ASIC : au lieu de concevoir du matériel pour une fonction spécifique, concevoir une fonction pour laquelle le matériel existant, largement disponible, est déjà optimisé.
2. Le problème de centralisation des ASIC
Le développement et le déploiement d'ASIC pour le minage PoW (par exemple, SHA-256 pour Bitcoin) ont créé des barrières à l'entrée significatives. La conception d'ASIC est capitalistique, chronophage et souvent contrôlée par quelques grands fabricants. Cela conduit à une centralisation du minage, où la puissance de hachage du réseau est concentrée entre un petit nombre d'entités qui peuvent se permettre les derniers ASIC. Cette concentration contredit l'éthique décentralisée de la technologie blockchain et présente des risques pour la sécurité (par exemple, des attaques potentielles à 51 %). HashCore vise à atténuer ce problème en faisant de l'ordinateur standard équipé d'un CPU la « plateforme de minage » la plus efficace.
3. HashCore : Concept central et conception
HashCore est construit comme une fonction PoW composée de « widgets » générés de manière pseudo-aléatoire à l'exécution. Chaque widget exécute une séquence d'instructions GPP conçues pour solliciter les ressources de calcul du processeur.
3.1. Évaluation inversée
L'innovation clé est l'évaluation inversée. Au lieu d'évaluer du matériel par rapport à une charge de travail fixe, HashCore modélise sa charge de travail sur la base des benchmarks pour lesquels les GPP sont explicitement conçus et optimisés pour fonctionner efficacement. L'exemple principal est la suite de benchmarks SPEC CPU 2017 pour les processeurs x86. Les concepteurs de puces créent effectivement des ASIC pour ces benchmarks. En reflétant leurs caractéristiques, HashCore garantit qu'un GPP est l'ASIC optimal pour sa PoW.
3.2. Architecture basée sur des widgets
La fonction n'est pas un hachage unique et statique, mais une composition dynamique de widgets. Chaque widget représente une petite tâche de calcul autonome imitant une charge de travail GPP réelle (par exemple, opérations entières, calculs en virgule flottante, modèles d'accès mémoire). La séquence et les paramètres de ces widgets sont déterminés de manière pseudo-aléatoire en fonction de l'entrée de l'en-tête de bloc, empêchant le pré-calcul et garantissant que la charge de travail reste générale.
4. Analyse technique et preuve de sécurité
4.1. Preuve de résistance aux collisions
L'article fournit une preuve formelle que HashCore est résistant aux collisions, quelle que soit l'implémentation des widgets. L'argument repose sur la construction de la fonction de hachage globale à partir des widgets. Si les primitives sous-jacentes et la méthode de combinaison des sorties des widgets (par exemple, en utilisant une structure Merkle-Damgård ou une construction en éponge) sont cryptographiquement solides, alors trouver deux entrées distinctes produisant la même sortie finale HashCore reste informatiquement infaisable.
4.2. Formulation mathématique
La PoW peut être conceptualisée comme la recherche d'un nonce $n$ tel que : $$\text{HashCore}(\text{En-têteDeBloc}, n) < \text{Cible}$$ Où $\text{HashCore}(M)$ pour un message $M$ est calculé comme : $$H_{\text{final}} = C(W_1(M), W_2(M), ..., W_k(M))$$ Ici, $W_i$ sont les widgets sélectionnés de manière pseudo-aléatoire, et $C$ est une fonction de combinaison résistante aux collisions (par exemple, un hachage standard comme SHA-3). L'aléa pour sélectionner et paramétrer $W_i$ est dérivé de $M$, garantissant l'unicité de la charge de travail par tentative de hachage.
5. Performances attendues et résultats
Bien que le PDF ne contienne pas de graphiques de performance spécifiques, les résultats attendus sont décrits qualitativement :
- Parité de performance : Un CPU grand public haut de gamme (par exemple, Intel Core i9, AMD Ryzen 9) devrait atteindre un taux de hachage comparable à un ASIC hypothétique conçu pour HashCore, car le CPU est déjà la plateforme optimisée pour les charges de travail de type benchmark.
- Inefficacité des ASIC : Un ASIC personnalisé conçu pour HashCore verrait des rendements décroissants. La complexité et la variabilité de la charge de travail basée sur des widgets rendent la conception d'un ASIC à fonction fixe prohibitivement coûteuse et seulement marginalement plus rapide qu'un GPP, détruisant son avantage économique.
- Caractéristiques liées à la mémoire : Les widgets sont conçus pour solliciter non seulement l'UAL mais aussi les sous-systèmes de cache et de mémoire, une tactique utilisée par d'autres algorithmes résistants aux ASIC comme Ethash. Cela augmente le coût et la complexité de tout ASIC potentiel.
Concept de diagramme : Un histogramme théorique montrerait le ratio « Taux de hachage / Coût », avec HashCore sur un GPP ayant un ratio significativement plus élevé qu'une PoW traditionnelle (SHA-256) sur un GPP, et presque égal à HashCore sur un ASIC théorique.
6. Cadre d'analyse et étude de cas
Cadre d'évaluation de la résistance aux ASIC d'une PoW :
- Variabilité de la charge de travail : L'algorithme change-t-il dans le temps ou par calcul ? (HashCore : Élevée - widgets aléatoires).
- Utilisation du matériel : Utilise-t-il plusieurs parties diverses du GPP (UAL, UFP, cache, contrôleur mémoire) ? (HashCore : Élevée).
- Dureté mémoire : La performance est-elle limitée par la bande passante/la latence de la mémoire plutôt que par le calcul pur ? (HashCore : Conçu pour l'être).
- Optimisation existante : La charge de travail est-elle similaire à des benchmarks commercialement importants ? (HashCore : Élevée - SPEC CPU).
7. Applications futures et développement
- Nouvelles cryptomonnaies : HashCore est un candidat de premier choix pour le mécanisme de consensus de nouvelles blockchains priorisant la décentralisation et un minage égalitaire.
- Systèmes hybrides PoW/PoS : Pourrait être utilisé dans un modèle transitionnel ou hybride, comme le passage d'Ethereum à la Preuve d'Enjeu (Proof-of-Stake, PoS), où la PoW sécurise le réseau initialement avant une transition complète.
- Marchés de calcul décentralisés : Le « travail utile » effectué par les widgets pourrait, en théorie, être orienté vers des calculs réels vérifiables (par exemple, repliement de protéines, simulation météorologique), évoluant vers une « Preuve de Travail Utile ». Cela se heurte à des défis significatifs en matière de vérification et d'équité, mais reste une vision à long terme.
- Adaptation à d'autres architectures : Le principe peut être étendu en créant des variantes de HashCore modélisées sur des benchmarks pour ARM (mobile/serveur), RISC-V, ou des benchmarks de calcul GPU (comme Luxor pour le minage GPU).
8. Idée centrale et perspective analytique
Idée centrale : HashCore n'est pas juste un autre algorithme résistant aux ASIC ; c'est un piratage économique stratégique. Il reconnaît que l'« ASIC » ultime pour toute tâche est le matériel pour lequel le marché a déjà dépensé le plus de capital pour l'optimiser. En alignant la PoW sur les objectifs de performance de l'industrie des CPU à usage général de plusieurs milliards de dollars, il rend la centralisation économiquement peu attractive. C'est une idée plus profonde que simplement augmenter les exigences mémoire, comme on le voit dans Ethash ou la famille CryptoNight.
Enchaînement logique : L'argument est élégant : 1) Les ASIC centralisent le minage. 2) Les ASIC sont efficaces car ils sont optimisés pour une tâche. 3) Les fabricants de CPU/GPU optimisent leurs puces pour des benchmarks standard (SPEC, etc.) pour gagner des parts de marché. 4) Par conséquent, concevoir une PoW qui imite ces benchmarks. 5) Maintenant, le meilleur « ASIC de minage » est le CPU que vous possédez déjà, et Intel/AMD sont vos développeurs d'ASIC à votre insu. Le saut logique de l'optimisation technique à la dynamique de marché est là où HashCore brille.
Points forts et faiblesses :
Points forts : La prémisse économique centrale est robuste. L'utilisation de combinateurs cryptographiques établis ($C$) pour les widgets offre une voie claire pour prouver la sécurité de base. Il s'attaque directement à la cause profonde de la centralisation — l'asymétrie économique dans l'accès au matériel.
Faiblesses et risques : Le diable se cache dans les détails des widgets. Concevoir des widgets véritablement diversifiés, imprévisibles et sollicitant également tous les sous-systèmes pertinents du CPU est un défi d'ingénierie majeur. Un ensemble mal conçu pourrait avoir des biais exploitables par un circuit spécialisé intelligent. De plus, l'approche n'empêche pas le déploiement à grande échelle de fermes de CPU standard, ce qui pourrait encore conduire à une centralisation d'une forme différente (minage dans le cloud/centres de données). La critique sur la consommation énergétique de la PoW n'est pas abordée.
Perspectives actionnables :
1. Pour les développeurs blockchain : HashCore présente un plan viable pour de nouvelles cryptomonnaies au lancement équitable. Sa valeur est la plus élevée dans les projets où la distribution communautaire et la décentralisation du minage sont primordiales.
2. Pour les investisseurs : Soyez sceptiques face à toute affirmation de « résistance aux ASIC ». Scrutinez le mécanisme. La justification basée sur les benchmarks de HashCore est plus durable que les algorithmes qui reposent uniquement sur la taille mémoire. Recherchez des projets utilisant de telles conceptions PoW économiquement fondées.
3. Pour les chercheurs : Le concept d'« évaluation inversée » est un terrain fertile. Peut-il être appliqué pour créer une PoW pour les appareils mobiles en utilisant des suites de benchmarks d'IA ? Les sorties des widgets peuvent-elles être rendues véritablement utiles, comblant l'écart vers la « Preuve de Travail Utile » comme exploré dans des projets comme Primecoin ou la recherche autour de « Useful Work » ?
4. Chemin critique : Le succès de HashCore dépend entièrement d'une implémentation rigoureuse, open-source et d'un examen par les pairs approfondi de sa bibliothèque de widgets. Sans cela, il reste une théorie intéressante. La communauté devrait faire pression pour un testnet public et une spécification détaillée pour tester en profondeur ses affirmations.
En conclusion, HashCore reformule le problème de décentralisation de la PoW, passant d'une course à l'armement matérielle à un jeu d'alignement économique. C'est une stratégie intelligente, bien que non prouvée. Son test ultime ne sera pas dans une preuve académique, mais dans sa capacité à maintenir une distribution décentralisée des mineurs dans la réalité, face aux incitations économiques du monde réel. Comme l'échec de nombreuses cryptomonnaies « résistantes aux ASIC » le montre, c'est le seul benchmark qui compte.
9. Références
- Georghiades, Y., Flolid, S., & Vishwanath, S. (Année). HashCore: Proof-of-Work Functions for General Purpose Processors. [Nom de la conférence/du journal].
- Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
- Back, A. (2002). Hashcash - A Denial of Service Counter-Measure.
- Dwork, C., & Naor, M. (1993). Pricing via Processing or Combatting Junk Mail. CRYPTO '92.
- SPEC CPU 2017. Standard Performance Evaluation Corporation. https://www.spec.org/cpu2017/
- Buterin, V. (2013). Ethereum White Paper: A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform.
- Ball, M., Rosen, A., Sabin, M., & Vasudevan, P. N. (2017). Proofs of Useful Work. IACR Cryptology ePrint Archive, 2017, 203. https://eprint.iacr.org/2017/203
- Teutsch, J., & Reitwießner, C. (2017). A Scalable Verification Solution for Blockchains. Ethereum Research.