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ipfs入门最全解析

2021年08月06日29

IPFS入门最全解析!

通信协议和分布式系统。两个人要交换信息,他们需要一套通用的规则来定义信息传递的方式和时间。这些规则被广泛称为通信协议,但它们很繁琐,所以我们简称它们为语言。如果您去过一个不会说您的母语的国家,您可能会遇到沟通协议的失败(或缺乏)。计算机就是这种情况。在 1980 年代初发明了第一个计算通信协议之前,它们无法相互通信并作为孤立的计算设备存在。

“协议想要传达的编程语言是计算。”在计算机中,通信协议通常存在于多层束中(称为协议套件)。例如,Internet 协议套件由 4 层组成,每一层负责特定的功能。除了通信协议之外,要了解的重要关系是计算机之间互连的基本结构。这就是所谓的系统架构。有几种,但与我们相关的两种类型是客户端-服务器网络和对等网络。

Internet 由依赖 Internet 协议套件的客户端-服务器关系主导。其中,超文本传输​​协议(HTTP)是通信的基础。

数据存储在中央服务器中,并通过基于位置的寻址进行访问。这使得分发、管理、保护数据以及扩展服务器和客户端的容量变得更加容易。但是,在安全性、隐私性和效率方面存在很多弱点:对服务器的控制转变为对数据的控制。这意味着在服务器的控制下,任何一方都可以访问、更改和删除您的数据;这可能是对服务器具有合法权限的实体,也可能是恶意黑客。在基于位置的寻址中,数据通过其位置而不是其内容来标识。这种限制意味着即使必须在更近的位置获取相同的数据,也必须一直到特定位置才能访问一段数据。也无法判断数据是否已更改,但客户端-服务器模型和 HTTP 在其历史的大部分时间里都相当可靠地为 Internet 服务。这是因为 HTTP Web 对于移动小文件(如文本和图像)非常有效。在互联网的前二十年,平均网页大小仅从 2 KB 增加到 2 MB。

资源 HTTP 非常适合加载网站,但它不是为传输大量数据(如音频和视频文件)而设计的。这些限制可能使替代文件共享系统如 Napster(音乐)和 BitTorrent(电影和几乎所有东西)的出现和主流成功成为可能。

快进到 2018 年,点播高清视频流和大数据变得无处不在;我们将继续生产/消费越来越多的数据,并开发越来越强大的计算机来处理它们。云计算的重大进步帮助维持了这种转变,但用于分发所有这些数据的基本基础设施基本保持不变。

星际文件系统 IPFS 试图通过一种新颖的 p2p 文件共享系统来解决客户端 - 服务器模型和 HTTP Web 的缺陷。该系统综合了多项新的和现有的创新。 IPFS是由Protocol Labs创建的一个开源项目,Protocol Labs是一个为网络协议而推出的研发实验室,也是之前的Y Combinator。 Protocol Labs 还开发了补充系统,例如 IPLD 和 Filecoin,将在下面解释。全球数百名开发者为 IPFS 的发展做出了贡献,因此其编排一直是一项艰巨的任务。以下是主要组件: 分布式哈希表 哈希表是一种将信息存储为键/值对的数据结构。在分布式哈希表(DHT)中,数据分布在一个计算机网络中,并进行有效的协调,以实现节点之间的有效访问和搜索。DHT 的主要优点是去中心化、容错和可扩展性。节点不需要中央协调。即使节点出现故障或离开网络,系统也能可靠运行。 DHT 可以扩展以容纳数百万个节点。由这些功能组成的系统通常比客户端-服务器结构更灵活。

Bittorrent 是一种流行的大宗交易文件共享系统,依靠创新的数据交换协议,可以成功协调数百万节点之间的数据传输,但仅限于 Torrent 生态系统。 IPFS 实现了该协议的通用版本,称为 BitSwap,可用作任何类型数据的市场。这个市场是 Filecoin 的基础: Filecoin:一个基于 IPFS 的 p2p 存储市场。

Merkle DAGmerkle DAG 是 Merkle 树和有向无环图 (DAG) 的混合体。默克尔树可以确保在 p2p 网络上交换的数据块是正确的、未损坏和未更改的。这种验证是通过使用密码散列函数组织数据块来完成的。这只是一个接受输入并计算与该输入对应的唯一字母数字字符串(哈希)的函数。检查输入是否会产生给定的哈希很容易,但很难从哈希中猜测输入。

版本控制系统Merkle DAG 结构的另一个强大功能是它允许您构建分布式版本控制系统(VCS)。最流行的例子是 Github,它使开发人员可以轻松地同时在项目上进行协作。 Github 上的文件使用 merkle DAG 存储和版本控制。它允许用户独立复制和编辑文件的多个版本,存储这些版本,然后将编辑后的内容与原始文件合并。

IPFS 对数据对象使用了类似的模型:只要可以访问原始数据对应的对象和任何新版本,就可以检索整个文件历史记录。假设数据块在全网本地存储,可以无限缓存,这意味着IPFS对象可以永久存储。

此外,IPFS 不依赖于对 Internet 协议的访问。数据可以分布在覆盖网络中,覆盖网络只是建立在另一个网络上的网络。这些功能非常引人注目,因为它们是反审查网络的核心要素。它可能是促进言论自由以对抗全球互联网审查的有用工具,但我们也应该认识到,不良行为者可能会滥用权力。

自认证文件系统 IPFS 的最后一个基本组件是自认证文件系统 (SFS)。它是一个分布式文件系统,无需特殊权限即可交换数据。这是“自认证”,因为提供给客户端的数据是通过文件名(由服务器签名)进行认证的。结果?您可以通过本地存储的透明性安全地访问远程内容。

IPFS 在这个概念的基础上创建了星际命名空间(IPNS)。它是一种使用公钥加密技术对网络用户发布的对象进行自我认证的SFS。我们之前提到过,IPFS 上的所有对象都可以唯一标识,但这也扩展到节点。网络上的每个节点都有一组公钥、私钥和节点 ID,节点 ID 是其公钥的散列。因此,节点可以使用其私钥对任何发布的数据对象进行“签名”,并且可以使用发送者的公钥来验证该数据的真实性。

以下是对 IPFS 关键组件的快速回顾: 使用分布式哈希表,节点可以在没有中央协调的情况下存储和共享数据。 IPNS 允许使用公钥加密技术对交换的数据进行即时预认证和验证。Merkle DAG 支持唯一识别、防篡改和永久存储的数据。您可以通过版本控制系统访问已编辑数据的过去版本。那么为什么这一切很重要呢?

IPFS 提供高吞吐量、低延迟和数据分发。它也是去中心化和安全的。这开辟了几个有趣且令人兴奋的用例。它可用于向网站交付内容、使用自动版本控制和备份在全球范围内存储文件,以及促进安全的文件共享和加密通信。

以下是一些基于 IPFS 构建的有趣项目:Akasha、下一代社交网络 Balance3、三项记账平台 BlockFreight、开放的全球货运网络 Digix、标记实物黄金的平台、Infura 和 DApp 的基础设施。提供商 Livepeer、去中心化实时视频流平台 Origin、共享经济点对点市场 UPORT 和自治识别系统等应用的多样性证明了 IPFS 在几个不同用例中的多功能性。它还用作公共区块链和其他 p2p 应用程序的补充文件系统。在撰写本文时,在以太坊智能合约中存储 1 KB 数据可能需要花费数美元。这是一个主要限制因素,目前正在推出的新的去中心化应用程序 (DApp) 的数量已大幅增长。 IPFS 可以与智能合约和区块链数据互操作,因此可以为以太坊生态系统增加可靠且低成本的存储容量。尝试在 IPFS 上本地访问以太坊区块链数据是一个单独的协议,称为 IPLD(星际链接数据)。

挑战 尽管 IPFS 表现良好,但仍有一些问题尚未完全解决。首先,IPNS 上的内容寻址目前不是很友好。您的典型 IPNS 链接如下所示: ipfs.io/ipns/QmeQe5FTgMs8PNspzTQ3LRz1iMhdq9K34TQnsCP2jqt8wV/ 域名系统 (DNS) 可用于将这些链接简化为更简单的名称,但这会为内容分发引入外部故障点。但是,内容仍然可以通过原始 IPNS 地址访问。也有用户反映IPNS解析域名可能会很慢,最多延迟几秒。目前尚不清楚这个问题的根源是什么。

更新:2018 年 3 月 26 日,IPNS 发布了具有实验性功能的升级,以加快发布/解决。单击此处了解详细信息。在 IPFS 上,节点几乎没有动力维护网络上的数据的长期备份。节点可以选择清除缓存数据以节省空间,这意味着理论上,如果没有剩余节点来托管数据,文件最终会随着时间的推移“消失”。在目前的采用水平上,这不是一个大问题,但从长远来看,备份大量数据需要强大的经济动机。

存储市场 Filecoin 是一个单独的协议,旨在增加对 IPFS 上文件存储的经济激励,并促进与企业云存储(如 Amazon S3 等)竞争的分布式存储市场。 IPFS + FileCoin 取代了固定价格的中心化基础设施,但将其存储在本地供应商的全球网络上,他们可以根据供需自由确定价格。 Filecoin 取代了工作量证明共识算法(例如比特币),但使用存储证明来确保安全性和可靠性。通过这种方式,任何人都可以加入网络,在其计算设备上提供未使用的硬盘空间,并获得 Filecoin 令牌奖励以进行数据存储和检索服务。

该网络是在以太坊上开发的,因此智能合约集成可以产生存储市场的托管和保险等高级功能。从理论上讲,这种经济模式应该建立一个竞争激烈的自由市场,其成本可能低于大型供应商。但是 FileCoin 还没有推出,所以观察这些概念在现实中是如何运作的会很有趣。

IPFS 入门是一项非常雄心勃勃的工作。显然,系统功能的精确机制比本指南中描述的要复杂得多。我们将这些细节留给密码学家和计算机科学家。您不必使用 IPFS 即可成为专家,因此如果任何优势或用例对您有用或有吸引力,请在此处下载 IPFS 并开始使用。如果您有 GB 或 TB 的未使用存储空间并希望充分利用这些可用容量,您可以在网络启动时注册为早期 Filecoin 矿工。如果您有兴趣成为早期存储用户,也可以注册。使用 IPFS 非常引人注目,了解使其成为可能的技术指南更令人兴奋。如果成功,IPFS 及其补充协议可以为下一代 Web 提供弹性基础设施。承诺提供分布式、安全和透明的网络。

硬核操作系统讲解

系统的运行级别分为四个级别,Ring0~Ring3。 Ring0 是最高级别,Ring1 是下一个,Rng2 是下一个。以Linux+x86为例。操作系统内核的代码运行在最高运行级别 Ring0 上。您可以使用特权指令来控制中断、修改页表和访问设备。应用程序的代码在最低运行级别 Ring3 上运行。它不能进行受控操作,只能访问用户分配的空间。如果要访问磁盘和写入文件,则需要执行系统调用函数。当系统调用执行时,CPU的运行级别会从Ring3切换到Ring0,并跳转到系统调用对应的内核代码位置。执行,让内核为你完成设备访问,完成后从Ring0返回到Ring3。这个过程也被称为

在用户模式和内核模式之间切换

技术力井喷!深度解析英特尔11代酷睿处理器

随着英特尔第11代智能酷睿处理器的正式发布,“传闻已久”的Tiger Lake、Xe显卡等信息也全面呈现给用户。作为英特尔10nm工艺节点上的第二代官方落地产品,Tiger Lake集成了诸多新特性,是英特尔近年来技术最强大的一次发布。

接下来,就让我们通过这篇文章一起走进虎湖的世界吧。

首先要明确的是,现阶段发布的Tiger Lake处理器是Tiger Lake-U系列,是一款适合轻薄笔记本电脑的低功耗处理器。台式机和标准 H 系列处理器将于明年推出。

接下来我们来看看Tiger Lake处理器的新特性,包括:全新设计的Willow Cove微架构、全新的Intel Iris Xe火炬核心显示、全新的AI功能、全新的媒体和显示引擎、全新的硬件、增强的安全功能、集成的Thunderbolt 4 集成全新PCIe 4.0接口 除了这些显着的新特性外​​,Intel Tiger Lake处理器还支持Wi-Fi 6无线网络,支持7-28W宽热设计功耗调节等特性。详情如下: 在第一次发布序列中,英特尔为用户带来了包括酷睿 i3、酷睿 i5 和酷睿 i7 在内的 9 款不同型号的处理器。其中,英特尔酷睿i7-1185G7处理器达到了4.8GHz单核睿频能力,接近标准电压和台式机处理器睿频能力。

在了解了英特尔第11代酷睿的基本信息后,我们将从架构、技术、AI、性能四个层面详细讲解英特尔第11代酷睿处理器的特点。

更通用的架构单元上一代Ice Lake处理器采用Sunny Cove微架构,而新的Tiger Lake采用了在Sunny Cove微架构上进一步优化的Willow Cove微架构,使得Tiger Lake处理器为4核。在8线程的基础上,可以实现最高4.8GHz的单核睿频,整体功耗可以控制在7-15W和12-28W之间,给OEM厂商留下了很大的可控空间。众所周知,Ice Lake的弱点是主频和睿频比较低,直接影响到Ice Lake CPU部分的性能释放,Tiger Lake优化了微架构提升睿频能力,使它符合标准压力。处理器方面,可见Intel对Ice Lake的短板还是很明显的。虎湖一举弥补了这一不足。

为了提升整体性能,Tiger Lake 的总线从基础架构上实现了带宽的提升,有效降低了时延。并采用全新内存控制器,支持LP4/x-4266和DDR4-3200内存规格,最大容量可分别支持32GB和64GB,进一步消除内存瓶颈。

图形方面,我们将在后面的文章中单独介绍。全新Intel Iris Xe核显拥有多达96个EU单元,支持全新Intel DL Boost:DP4a人工智能加速指令。

基于新的显示引擎,Tiger Lake可以支持4个4K显示器或1个8K显示器输出,新的编码引擎可以支持4K60fps 10-bit和8K30fps 10-bit视频编码。此外,虎湖还集成了全新的IPU6图像处理引擎,可实现4K90fps视频的流畅播放。

为了提高功耗和性能,英特尔还为 Tiger Lake 打造了全新的 GNA 2.0 神经网络加速器,这也是 Tiger Lake 平台上的三大 AI 智能引擎之一。

全新的英特尔第11代酷睿处理器提供了两种不同规格的封装,如下图所示: 可以看到,左侧较大的封装对应的是12-28W TDP高性能处理器,主要用于在主流的轻薄型笔记本电脑和Athena项目产品中;右边较小的封装规格对应的是7-15W的低功耗处理器,可以实现无风扇设计。整体来看,Tiger Lake SoC支持Modern Standby功能,可以让电脑随时处于低功耗待机/唤醒状态;拥有Audio DSP芯片,支持待机状态下低功耗语音唤醒,让电脑随时处于低功耗待机状态;全新GNA 2.0神经网络加速器,支持DP4a指令,AI性能提升高达5倍;支持超分辨率技术;支持高性能AV1解码;支持AVX2指令集和Intel DL Boost深度学习加速功能;支持 IPU 6 高质量图像处理引擎。

七大底层特性让Tiger Lake处理器在矢量、标量、图形计算、视频流媒体编解码、人工智能加速等方面拥有更全面的表现,这也是英特尔第二代10nm工艺产品的翻版。近乎完美的答卷。让我们对后续的虎湖-S和虎湖-H有更多的期待!性能与功能兼备的Xe LP核显继续受到PC行业朋友的关注。感觉很奇怪。因为在 Tiger Lake 发布之前,Intel 已经在各种场合讲过 Xe 架构的基本技术特性。

首先需要明确的是,Intel将Xe GPU分为三个档次: 1. Xe LP(低功耗):用于核心显示,入门级独立显示,标准TDP 5-20W,最高50W。

2. Xe HP(高性能):用于主流和发烧消费市场、数据中心和AI领域,标准功耗75-250W。

3. Xe HPC(High Performance Computing):用于超级计算机等,目前还没有太多详细参数公开。

可见,图形架构大神Raja Koduri打造的Xe架构具有很高的可扩展性,从普通PC到超级计算机平台的通用图形架构。

Tiger Lake 自带的 Intel Iris Xe 核心显示屏正是 Xe LP 级显卡。其最高执行单元达到96,核心频率达到1.35GHz,可以以1080P 60fps运行英雄联盟和CS:GO等游戏;它可以以 1080P 30fps 运行战地 5、绝地求生等。高清游戏。整体性能比上一代Ice Lake的Iris Plus核心提升2倍,执行单元数量从64增加到96,核心频率从1.1GHz增加到1.35GHz,L3达到3.8MB。性能对比AMD锐龙7,4800U那组快1.5倍。

Intel Xe核显优化EU单元,使用8位浅向量实现浮点单元的资源利用。这就是 Iris Xe 核心显示器性能大幅提升的根本原因。

从Tiger Lake的SoC构成来看,Xe图形架构中的显示引擎和媒体引擎是英特尔第11代酷睿在创意设计、视频编解码、4K/8K视频显示等方面最重要的武器。比如显示引擎,除了支持4路4K和1路8K显示输出外,还支持HDR10、杜比视界、360Hz刷新率和Adaptive Sync技术。

媒体引擎使 Tiger Lake 处理器能够支持 AV1 硬件解码、12bit 端到端高速视频管道。赋予 Tiger Lake 处理器更强大的媒体功能。

另外值得一提的是,Intel除了在架构上下功夫外,还特别注重驱动和软件层面的优化,对DX11驱动进行了彻底重构,让负载更低。同时,它还支持游戏锐化、配置优化、游戏实时调整等,让英特尔锐炬睿显核心实现媲美MX350独立显的图形性能。

总的来说,Xe LP核显相比Gen 11核显在基本规格上有明显提升。除上述特点外,它还具有高效线程控制特性,支持VRS可变着色率,每时钟周期最多可处理24个像素和48个纹理。 FP16和FP32的浮点性能提升了84%,首次引入了INT8整数处理能力,性能达到了8.29TOPS。

·SuperFin晶体管技术助力性能释放Tiger Lake之所以能够有效集成Willow Cove微架构和Xe LP核心显示,以及众多IO单元,最重要的底层技术是全新的10nm SuperFin晶体管技术。

简单来说,SuperFin 技术从底层的晶体管设计上实现了进一步的优化,不仅重新设计了晶体管,还重新设计了金属叠层。

首先,英特尔通过添加新的高性能晶体管和改进的栅极技术来增加驱动电流,使电荷更具流动性,降低源漏电阻,并实现更低的电容。

英特尔在高频敏感 IP 中使用了这种新的晶体管技术,例如处理器内核、高速总线和内存子系统。它还在非高频关键 IP 中使用现有的高速阀,例如 Type-C 和 PCIe。值电压晶体管,从而使其更有效率。这些技术使晶体管的工作速度提高,同时减少泄漏,从而降低这些晶体管的工作电压。

其次,在改进金属堆栈方面,英特尔的工程师大大提高了中低级电阻,并使用了大量过孔。同时,在晶体管顶部增加了两个额外的高性能层,以实现更高的峰值频率。此外,通过增强MIM电容的容量,Tiger Lake处理器可以处理更高负载的任务,并提供快速稳定的电源响应。

因此,Tiger Lake处理器能够释放出比上一代产品更强的CPU和GPU性能,根本原因在于全新的SuperFin晶体管技术带来了出色的底层优化。

·三大AI科技加持,让虎湖更加全能。对于英特尔来说,人工智能技术与计算机的结合是未来推动PC产业发展的重要方向之一。从处理器底层支持AI技术是最有效的方式。因此,Intel为Tiger Lake带来了三大AI加速器,包括Intel DL Boost:VNNI、Intel DL Boost:DP4a和Intel Gaussian & Neural Accelerator。

很多人不知道AI在PC上的应用是什么意思。其实简单来说,AI技术可以帮助PC更加智能地调节性能和延长电池寿命,在实际应用中也可以帮助用户简单快速地完成相关任务。

我们先来看看最有趣的Intel DL Boost:DP4a Intel DL Boost:DP4a是Xe核心显示的标志性指令之一。它使用 32 位累加来计算 4 位浅向量点积,从而加快 8 位整数推理。这种强大的 4 元素矢量点积扩展加速了优化后的人工智能推理,在深度学习中也得到了应用。

Intel DL Boost:VNNI 并不是第一个出现在 Core 平台上的。英特尔继续在 Tiger Lake 上使用这项技术。 VNNI 为处理器提供了优秀的人工智能性能或向量神经网络指令,可以加速基于卷积神经网络的算法。它将前面三个独立的指令,即一个向量乘法和两个向量加法集成到一个向量点积指令中,从而提供比竞争产品高1.7倍的性能。

Intel Gaussian&Neural Accelerator,简称GNA2.0,是Intel打造的低功耗人工智能加速器。它专门针对工作流负载进行了优化,例如听写、翻译或动态降噪,可以帮助用户改善他们的体验。比如视频会议过程中的背景降噪就是其典型的应用场景。

另外,GNA2.0的最大特点是它是一个独立的IP块,所以在CPU或GPU忙于执行其他工作负载时也能正常工作。每秒 10 亿次操作。而且它的峰值算力可以达到每秒380亿次!通过将正确的人工智能工作流工作负载交付给 GNA 进行处理,可以进一步减轻 CPU 的计算负载,这是 GNA 技术的最大价值。

各项性能测试均优于AMD锐龙4000U。无论是基础设施、先进的晶体管技术、AI技术、图形性能,最直观的体现就是在实际应用中见真情。文章最后,让我们一起来看看官方对Intel Tiger Lake处理器的测试结论。首先,在SYSmark 25、3DMark FS模式、MLPerf对应的CPU、GPU和AI性能测试中,英特尔酷睿i7-1185G7处理器的CPU和GPU性能比AMD锐龙7 4800U处理器高出28%和67。 %,AI性能是后者的4倍。

在具体应用中,如Premiere、Photoshop、Lightroom等,Intel Core i7-1185G7与AMD Ryzen 7 4800U相比,也是AMD Ryzen 7 4800U的2倍、2.7倍和1.6倍。具体测试项目见上图。

在视频编辑任务中,英特尔酷睿 i7-1185G7 以比 AMD 锐龙 7 4800U 快 2 倍的速度完成全部工作负载。

在基于 AI 技术的照片处理任务中,Intel Core i7-1185G7 整体比 AMD Ryzen 7 4800U 快 2.7 倍。

得益于英特尔 Iris Xe 酷睿显示屏,英特尔第 11 代酷睿拥有更好的游戏性能,可以流畅运行《全面战争:特洛伊》、《战地 5》、《绝地求生》等画质大作。

此外,英特尔还在多款主流游戏中测试了Tiger Lake处理器的帧率性能。其中,《火箭联盟》、《DOTA 2》、《CS:GO》等游戏的帧率均超过100fps。

与AMD锐龙7 4800U相比,全新的英特尔第11代酷睿处理器在游戏性能方面也实现了全面超越。具体测试结果如下: 船上Xe LP核显已达到性能水平。

此外,英特尔还对比了Core i7-1185G7和AMD锐龙7 4800U处理器在插拔状态下的性能损失。从下图可以看出,酷睿i7-1185G7处理器不插电性能损失仅为5%,而锐龙7 4800U不插电性能损失高达38%。

在各种 Benchmark 软件测试中,英特尔第 11 代酷睿处理器也领先于 AMD 锐龙 4000U 处理器。·结语 如今,PC行业竞争加剧已是不争的事实。随着AMD的崛起,英特尔感受到了更加紧迫的竞争压力。这或许也是我们在虎湖上看到这么多新技术、新功能的重要原因之一。

目前,基于英特尔第11代酷睿的产品尚未正式推出,但从官方数据来看,Tiger Lake可以算是一个满意的答案。其性能优势通过底层架构和晶体管技术进行优化,并通过AI技术,全新Xe架构显卡全面发布,相信会给用户带来更加满意的产品。

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