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J-GLOBAL ID：201702261424814842   整理番号：17A1942846

GPUを用いたブロックチェーン検索の高速化

著者 (2件)： 森島信 (慶応大 大学院理工学研究科) ,  松谷宏紀 (慶応大 理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 278(CPSY2017 40-49)  ページ： 63-68  発行年： 2017年10月31日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ブロックチェーン技術は,ビットコインをはじめとする暗号通貨等の金融資産の取引や契約の自動化等の様々な用途での活用が期待されている。ブロックチェーンのシステムはP2Pネットワークで構成され,全ての取引情報を検証するフルノードによって維持されている。しかし,多くの利用者にとってフルノードの運用は負荷が大きいため,事業者が立てたフルノード等を利用することで間接的にブロックチェーンが利用されている。システム全体の利用者の数に比べてフルノードの数は少ないため,少ないフルノードにブロックチェーンの検索等の処理が集中し,その検索処理がシステムのボトルネックとなりうる。そこで,本論文では,GPUを用いてブロックチェーンの検索を高速化することを提案する。ブロックチェーンの検索は,一定長のハッシュ値のキーを検索して,取引等の情報を取得する処理である。本論文ではブロックチェーンの特徴とGPU処理の双方の特徴に適した木構造の配列表現を用いて,キーの探索をGPUで行う手法を提案する。評価では,ブロックチェーンの検索に用いられるキーバリューストアの一種であるMemcachedと提案手法を用いたCPU処理,GPU処理のスループットを比較評価した。その結果,GPU処理でMemcachedやCPU処理よりも高いスループットを実現し,キー長256bit,キーの数1000万の検索処理ではCPU処理の49.2倍の性能向上を達成した。(著者抄録)

シソーラス用語： *貨幣 ,  ネットワークアーキテクチャ ,  通信網 ,  *データ検索 ,  スループット ,  高速化 ,  マイクロプロセッサ ,  専用プロセッサ ,  ツリー構造 ,  データ蓄積
準シソーラス用語： GPU【プロセッサ】 ,  キーバリューデータストア ,  ノード【通信】 ,  *ビットコイン

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  データベースシステム  (JD03030U)

引用文献 (11件)：

• S. Nakamoto, “Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System,” https://www.bitcoin.com/bitcoin.pdf.
• “Counterparty,” https://counterparty.io/.
• “Ethereum Project,” https://www.ethereum.org/.
• “Global Bitcoin Nodes Distribution,” https://bitnodes.21.co/.
• “Coinbase,” https://www.coinbase.com.

タイトルに関連する用語 (4件)： GPU ,  ブロックチェーン ,  検索 ,  高速化