Un prototype d'Ethereum réduit le travail de récupération des blobs de 11 à 18 fois

Un prototype d'Ethereum qui distribue les tâches de récupération des blobs entre les nœuds a réalisé une réduction estimée du travail de reconstruction de 11 à 18 fois lors de simulations à 1 000 nœuds. Cela suggère que les opérateurs pourraient minimiser le travail dupliqué avec un ajustement plus simple que la proposition complète de mise en réseau RowDAS. Le rapport du chercheur Csaba Kiraly du 3 septembre décrit ce design réduit comme une étape initiale potentielle vers RowDAS, assignant les tâches de récupération sans les nouveaux canaux de mise en réseau par ligne proposés dans le plan complet. Les blobs contiennent des données pour les rollups de couche 2, et le système PeerDAS d'Ethereum permet aux nœuds de télécharger uniquement des portions de ces données. Les nœuds à haute garde détiennent au moins 64 des 128 colonnes de données nécessaires pour reconstruire les données de blob manquantes, tandis que les supernœuds détiennent les 128. Le design réduit priorise certains blobs pour les nœuds à haute garde, permettant à d'autres de recevoir des données récupérées sans reconstruction immédiate. Dans une simulation avec quatre blobs et 10 % de supernœuds, le coût estimé de reconstruction à l'échelle du réseau est passé de 48,6 secondes CPU sous le modèle PeerDAS à 2,75 secondes CPU avec le design réduit. Avec une part de supernœuds de 20 %, les coûts étaient respectivement de 91 et 6,6 secondes CPU. Ces chiffres reflètent le travail de calcul accumulé plutôt que le temps de récupération écoulé, basé sur un coût mesuré de 162 millisecondes par récupération de blob sur un processeur Ryzen 9 8945HS. Le design réduit permet aux nœuds assignés de partager les cellules récupérées via des canaux existants tout en maintenant un rôle de récupération différée pour les nœuds à haute garde. Le RowDAS complet, décrit dans le projet EIP-8371, introduirait des routes de récupération supplémentaires, mais le design actuel repose sur des nœuds à haute garde. Les résultats sont basés sur des réseaux simulés, avec des simulations plus grandes et des tests en réseau réel à venir.