論文の概要: Mahi-Mahi: Low-Latency Asynchronous BFT DAG-Based Consensus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08670v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 14:06:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 22:35:12.939580
• Title: Mahi-Mahi: Low-Latency Asynchronous BFT DAG-Based Consensus
• Title（参考訳）: Mahi-Mahi:低レイテンシ非同期BFT DAGベースコンセンサス
• Authors: Philipp Jovanovic, Lefteris Kokoris Kogias, Bryan Kumara, Alberto Sonnino, Pasindu Tennage, Igor Zablotchi,
• Abstract要約: Mahi-Mahiは、WANのサブ秒レイテンシを実現する最初の非同期BFTコンセンサスプロトコルである。 未認証構造有向非巡回グラフ(DAG)上にMahi-Mahiを構築する。 ビザンチンの文脈で,マヒマヒの安全と生活を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4234734330005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Mahi-Mahi, the first asynchronous BFT consensus protocol that achieves sub-second latency in the WAN while processing over 100,000 transactions per second. We accomplish this remarkable performance by building Mahi-Mahi on an uncertified structured Directed Acyclic Graph (DAG). By forgoing explicit certification, we significantly reduce the number of messages required to commit and minimize CPU overhead associated with certificate verification. Mahi-Mahi introduces a novel commit rule that allows committing multiple blocks in each DAG round, while ensuring liveness in the presence of an asynchronous adversary. Mahi-Mahi can be parametrized to either attempt to commit within 5 message delays, maximizing the probability of commitment under a continuously active asynchronous adversary, or within 4 message delays, which reduces latency under a more moderate and realistic asynchronous adversary. We demonstrate the safety and liveness of Mahi-Mahi in a Byzantine context. Subsequently, we evaluate Mahi-Mahi in a geo-replicated setting and compare its performance against state-of-the-art asynchronous consensus protocols, showcasing Mahi-Mahi's significantly lower latency.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,WANにおけるサブ秒レイテンシを実現する非同期BFTコンセンサスプロトコルであるMahi-Mahiについて述べる。 マヒマヒを不確定な構造化非巡回グラフ (DAG) 上に構築することで, この顕著な性能を実現する。 明示的な認証を強制することにより、コミットに必要なメッセージの数を大幅に削減し、証明書検証に関連するCPUオーバーヘッドを最小化します。 Mahi-Mahi氏はDAGラウンド毎に複数のブロックをコミットできる新しいコミットルールを導入した。 Mahi-Mahiは、5つのメッセージ遅延でコミットしようとするか、4つのメッセージ遅延でコミットする確率を最大化する。 ビザンチンの文脈で,マヒマヒの安全と生活を実証する。 その後,Mahi-Mahiをジオレプリケートした環境で評価し,その性能を最先端の非同期コンセンサスプロトコルと比較し,Mahi-Mahiのレイテンシが著しく低いことを示す。

関連論文リスト

• A Committee Based Optimal Asynchronous Byzantine Agreement Protocol W.P. 1 [0.5120567378386615]
  多値ビザンチン合意プロトコルは、非同期ネットワークにおけるアトミックブロードキャストおよびフォールトトレラントステートマシンレプリケーションに不可欠である。 本稿では,非同期ネットワークにおけるメッセージパターンを確率1で解析することにより,余分な通信ラウンドなしで合意を実現する,委員会ベースのMVBAプロトコル(cMVBA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T21:55:08Z)
• Step-by-Step Reasoning for Math Problems via Twisted Sequential Monte Carlo [55.452453947359736]
  Twisted Sequential Monte Carlo(TSMC)に基づく新しい検証手法を提案する。 TSMCを大規模言語モデルに適用し、部分解に対する将来的な報酬を推定する。 このアプローチは、ステップワイドなヒューマンアノテーションを必要としない、より直接的なトレーニングターゲットをもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T18:17:54Z)
• AsyncDiff: Parallelizing Diffusion Models by Asynchronous Denoising [49.785626309848276]
  AsyncDiffは、複数のデバイスにまたがるモデル並列化を可能にする、普遍的でプラグアンドプレイのアクセラレーションスキームである。 安定拡散 v2.1 では、AsyncDiff は2.7倍の速度アップと4.0倍のスピードアップを実現し、CLIPスコアの 0.38 をわずかに削減した。 我々の実験は、AsyncDiffがビデオ拡散モデルに容易に適用でき、性能を向上できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T03:09:37Z)
• Concurrent Asynchronous Byzantine Agreement in Expected-Constant Rounds, Revisited [3.8014967401609208]
  最適なレジリエンスを持つ非同期設定において,最初の情報理論多値OCCプロトコルを提案する。 我々のプロトコルは指数関数サイズのドメインで効率的に実装する。 また、CanettiのUniversal Composabilityフレームワークの証明も提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T08:10:11Z)
• Banyan: Fast Rotating Leader BFT [20.52947785138998]
  Banyanは、単一のラウンドトリップ時間でトランザクションを確認可能な、最初の回転型リーダステートマシンレプリケーションプロトコルである。 本稿では,高速経路におけるブロック終端遅延の最適化を可能にする新しいデュアルモード機構を提案する。 評価の結果,Banyanは最先端プロトコルと比較して,レイテンシを最大30%削減できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-10T12:32:58Z)
• Mysticeti: Reaching the Limits of Latency with Uncertified DAGs [5.328717371685882]
  DAGベースの最初のByzantineコンセンサスプロトコルであるMysticeti-Cを導入する。 Mysticeti-CをMysticeti-FPCに拡張します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T11:40:50Z)
• Short Paper: Accountable Safety Implies Finality [10.589723476970443]
  ビザンチン・フォールト耐性(BFT)状態機械複製(SMR)コンセンサスプロトコルについて、2つの重要なデシラタが研究されている。 説明責任の安全性が最終性を意味することを示し、その結果、以前の結果を統一する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T17:58:38Z)
• Mimicking Better by Matching the Approximate Action Distribution [48.95048003354255]
  そこで我々は,Imitation Learning from Observationsのための新しい,サンプル効率の高いオンライン政治アルゴリズムMAADを紹介する。 我々は、専門家のパフォーマンスを達成するためには、かなり少ないインタラクションが必要であり、現在最先端の政治手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-16T12:43:47Z)
• Faster Video Moment Retrieval with Point-Level Supervision [70.51822333023145]
  Video Moment Retrieval (VMR)は、自然言語クエリでトリミングされていないビデオから最も関連性の高いイベントを取得することを目的としている。 既存のVMRメソッドには2つの欠陥がある。 CFMR(Cheaper and Faster Moment Retrieval)と呼ばれる新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T12:53:50Z)
• LSTC: Boosting Atomic Action Detection with Long-Short-Term Context [60.60267767456306]
  我々は行動認識パイプラインを短期的・長期的依存に分解する。 本設計では, 局所集約分枝を用いて, 密集した情報的短期的手がかりを収集する。 両方のブランチは、コンテキスト固有のアクションを独立して予測し、結果が最後にマージされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-19T10:09:09Z)
• QTRAN++: Improved Value Transformation for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [70.382101956278]
  QTRANは、最大級の共同作用値関数を学習できる強化学習アルゴリズムである。 理論的な保証は強いが、複雑な環境での実証的な性能は劣っている。 そこで我々はQTRAN++という改良版を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T05:08:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。