Multidimensional Resource Evaluation in Blockchain

Abstract

Традиційна модель вимірювання на основі газу, яка використовується в Ethereum та подібних блокчейн-платформах, спрощує оцінку витрат на виконання, але не враховує всю складність робочих навантажень смарт-контрактів. Ця стаття представляє нову багатовимірну структуру вимірювання ресурсів, розроблену для окремої кількісної оцінки обчислювального навантаження (на основі операцій із плаваючою комою - FLOP), доступу до пам’яті та затримки виконання. Дослідження ефективно демонструє можливості фреймворку в різних завданнях, включаючи інтенсивні обчислювальні процеси, обробку даних у пам’яті та завдання з високою затримкою за допомогою детального концептуального моделювання операцій множення матриць. Запропонована модель підтримує більш справедливі стратегії вимірювання на основі апаратного забезпечення, сприяє точнішій оптимізації ресурсів і добре узгоджується з сучасними тенденціями, такими як багатовимірне ціноутворення на газ у рішеннях масштабування рівня 2. Крім того, ця структура пропонує важливе розуміння побудови теоретичних і практичних моделей для вимірювання ресурсів блокчейну, значно підвищуючи точність віднесення витрат. Експериментальна перевірка з використанням репрезентативних обчислювальних навантажень, таких як множення матриць, висвітлює різні показники продуктивності - FLOP, пропускну здатність пам’яті та затримку - і порівнює ці результати з традиційними одновимірними газовими метриками. Зрештою, це дослідження забезпечує надійну основу для більш справедливої та ефективної оцінки обчислювальних ресурсів у системах блокчейн, прокладаючи шлях до кращої масштабованості системи, оптимізації та стійких економічних моделей для майбутніх додатків блокчейну.

The traditional gas-based metering model used in Ethereum and similar blockchain platforms simplifies execution cost estimation but fails to capture the comprehensive complexity of smart contract workloads. This paper introduces a novel multidimensional resource metering framework, designed to separately quantify computational load (based on floating-point operations- FLOPs), memory access, and execution latency. The study effectively demonstrates the framework`s capability across various tasks, including compute-intensive processes, in-memory data handling, and high-latency tasks through detailed conceptual modelling of matrix multiplication operations. The proposed model advocates for fairer, hardware-based metering strategies, fostering more precise resource optimisation, and aligns well with contemporary trends such as multidimensional gas pricing in Layer-2 scaling solutions. Additionally, this framework offers critical insights into constructing theoretical and practical models for blockchain resource metering, significantly enhancing accuracy in cost attribution. Experimental validation using representative computational workloads, such as matrix multiplications, highlights distinct performance metrics- FLOPs, memory bandwidth, and latency- and contrasts these findings with traditional single-dimensional gas metrics. Ultimately, this research provides a robust foundation for a more equitable and efficient computational resource evaluation in blockchain systems, paving the way for better system scalability, optimisation, and sustainable economic models for future blockchain applications.