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关于PMEER网络引入SHA-3算法的两点提议
提议一:# 关于混合算法比例与成本调节的提议 引入SHA-3算法之后,应与cuckoo算法之间形成某种市场博弈机制,出块比例应以链上“某种数据”作为依据形成动态分配状态,更符合双边矿工利益以及网络的公平性。
PMEER网络即将采用cuckoo和SHA-3混合算法,这两者分别以GPU算力和FPGA算力参与混合双挖,拟定其出块比例为7:3,在实际运行中,GPU算力和FPGA算力的出块及难度虽受到出块时间的控制可将出块比例维持在7:3的范围内,但是从成本与币的内在价值角度来看,虽在自由市场的驱动下,由于利益的驱使,能够影响算力变化而最终平衡成本,但终究还是有缺陷的,不利于网络生态的多样性以及分散性。
由于新加入的SHA-3算法是一种对ASIC友好的算法,而GPU的布谷鸟环算法也已出现ASIC化的势头,一旦某一边出现ASIC矿机,势必会出现单边挖矿优势过大,可能出现以以极少的成本就获得大量的币,容易给另一侧的矿工带来极大的打击,从而破坏市场及算力的稳定以及不公平。
其次,假如单边算力规模增长潜力巨大,但在固定比例的限制下,可能存在抑制单边算力规模进一步扩大的可能。
因此,在混合算法的比例与成本调节方面,经济模型小组有一些大胆的想法: 取消原来固有出块比例7:3的限制,让其敞口更加开放。让SHA-3与cuckoo算法之间形成某种成本竞争,依据链上”某个数据“(如”难度参数”)作为参考标准形成动态分配状态。而双边矿工应有一个“最低比例”作为起始算力基础,依据“难度调整”参数作为其份额扩张的参考值。
当然,这里面需要解决的问题很多,例如那么这个比例该如何调整?什么时候该给哪一边增加比例?该怎么增加?难度调整作为参数又该如何设定?最低比例又该如何界定?这些都是问题。
这些问题需要时间去解决,但我们想去解决。尽管目前没有一个完整的成熟的可执行的方案,但这个思路是否可行值得大家商榷。
提议二:# 关于税收 引入SHA-3算法之后,网络利益模型即将发生变化,引入FPGA算力(ASIC)作为新的利益相关方,应当将这部分看成一个新的“角色”——权贵阶层(资本家)。网络应将“权贵阶层”作为抽税的对象,而非只是针对“某一个对象”。而GPU算力的“角色”——平民阶层(散户),网络最开始的维护者也是这条网络的基石,应该享受某种免税政策。
之所以从这个阶段开始引入税收,也是为未来全网抽税开创一个基础,使其更加合法化以减少未来可能带来的阻力。如果只是针对“某一对象”进行利益分成,容易将网络带向某个寡头经济,而不利于后期全网抽税建立某种合法性。
税收可根据FPGA(ASIC)全网占比增长而增长,采用阶梯性收税的方式来形成一个真正的利益共同体,也是成本调节的一个手段。
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后续有更新讨论,这篇帖子只是作为记录保存
Sorry, something went wrong.
难度很难做到动态, 主要是不同技术挖矿的成本和效率完全不一样, 一旦放开会造成高效率的技术比如说ASIC完全碾压其他技术, 造成其他技术没有生存空间. 现在固定比例某种角度是一种保护措施, 保证无论技术之间的效率对比如何, 各方都能有收益
dindinw
forchain
yatingzhou
blocklee
Abdullahhan
lawrencedxb
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关于PMEER网络引入SHA-3算法的两点提议
提议一:# 关于混合算法比例与成本调节的提议
引入SHA-3算法之后,应与cuckoo算法之间形成某种市场博弈机制,出块比例应以链上“某种数据”作为依据形成动态分配状态,更符合双边矿工利益以及网络的公平性。
PMEER网络即将采用cuckoo和SHA-3混合算法,这两者分别以GPU算力和FPGA算力参与混合双挖,拟定其出块比例为7:3,在实际运行中,GPU算力和FPGA算力的出块及难度虽受到出块时间的控制可将出块比例维持在7:3的范围内,但是从成本与币的内在价值角度来看,虽在自由市场的驱动下,由于利益的驱使,能够影响算力变化而最终平衡成本,但终究还是有缺陷的,不利于网络生态的多样性以及分散性。
由于新加入的SHA-3算法是一种对ASIC友好的算法,而GPU的布谷鸟环算法也已出现ASIC化的势头,一旦某一边出现ASIC矿机,势必会出现单边挖矿优势过大,可能出现以以极少的成本就获得大量的币,容易给另一侧的矿工带来极大的打击,从而破坏市场及算力的稳定以及不公平。
其次,假如单边算力规模增长潜力巨大,但在固定比例的限制下,可能存在抑制单边算力规模进一步扩大的可能。
因此,在混合算法的比例与成本调节方面,经济模型小组有一些大胆的想法:
取消原来固有出块比例7:3的限制,让其敞口更加开放。让SHA-3与cuckoo算法之间形成某种成本竞争,依据链上”某个数据“(如”难度参数”)作为参考标准形成动态分配状态。而双边矿工应有一个“最低比例”作为起始算力基础,依据“难度调整”参数作为其份额扩张的参考值。
当然,这里面需要解决的问题很多,例如那么这个比例该如何调整?什么时候该给哪一边增加比例?该怎么增加?难度调整作为参数又该如何设定?最低比例又该如何界定?这些都是问题。
这些问题需要时间去解决,但我们想去解决。尽管目前没有一个完整的成熟的可执行的方案,但这个思路是否可行值得大家商榷。
提议二:# 关于税收
引入SHA-3算法之后,网络利益模型即将发生变化,引入FPGA算力(ASIC)作为新的利益相关方,应当将这部分看成一个新的“角色”——权贵阶层(资本家)。网络应将“权贵阶层”作为抽税的对象,而非只是针对“某一个对象”。而GPU算力的“角色”——平民阶层(散户),网络最开始的维护者也是这条网络的基石,应该享受某种免税政策。
之所以从这个阶段开始引入税收,也是为未来全网抽税开创一个基础,使其更加合法化以减少未来可能带来的阻力。如果只是针对“某一对象”进行利益分成,容易将网络带向某个寡头经济,而不利于后期全网抽税建立某种合法性。
税收可根据FPGA(ASIC)全网占比增长而增长,采用阶梯性收税的方式来形成一个真正的利益共同体,也是成本调节的一个手段。
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