CPU/GPU 분산처리

CPU/GPU 분산처리를 위한 블록체인 시스템에서 클라이언트 프로그램을 Rust로 효율적으로 설계하려면 다음과 같은 구조적인 접근이 필요합니다. 목적은 다음과 같습니다:

• 다양한 작업을 GPU/CPU에서 병렬 처리
• 결과를 안전하게 제출 (블록체인에 기록)
• 리소스 측정 및 보상 처리 포함
• 네트워크 통신 및 검증 구조 포함

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✅ 아키텍처 개요

 

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🔧 주요 모듈별 설계 전략

1. Task Scheduler

• 역할: 블록체인 또는 노드로부터 작업 수신 → 작업 큐에 배치
• 구조:
  • async 기반 수신기 (tokio or async-std)
  • 작업 큐 (tokio::sync::mpsc)
  • 작업 유형별로 CPU/GPU에 분배

2. CPU Worker Pool

• Rust의 rayon이나 tokio::task 기반
• 작은 병렬 작업이나 I/O 작업은 CPU에 할당
• 예시 코드:
• rust
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  use rayon::prelude::*; let results: Vec<_> = tasks.par_iter() .map(|task| compute_cpu(task)) .collect();

3. GPU Worker Pool

• Rust에서 GPU 활용:
  • wgpu: cross-platform
  • ocl: OpenCL 바인딩
  • cust: CUDA 바인딩
• GPU는 커널 함수 기반으로 대량의 벡터/행렬/이미지 처리에 사용

rust

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// OpenCL 예시 (ocl) let buffer = Buffer::<f32>::builder() .queue(queue.clone()) .len(1024) .build()?;

4. Result Verifier

• 처리 결과를 Merkle root, SHA256 등으로 해시
• 결과 유효성 체크 (PoW, PoU 방식 등 사용 가능)
• 다른 클라이언트의 결과와 대조 가능

5. Blockchain Reporter

• 역할:
  • 결과 제출 (REST/gRPC/JSON-RPC)
  • 보상 요청
  • 지갑 서명 포함 (e.g. ethers-rs 사용)
• 설계:
• rust

let client = reqwest::Client::new(); let res = client.post("https://v1-api.zeroth.run/submit") .json(&result_data) .send() .await?;

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⚙️ 성능 최적화 포인트

항목전략

CPU/GPU 분기	작업 메타데이터에 requires_gpu: bool 명시
Zero-copy 전송	GPU ↔ Host 메모리 zero-copy (OpenCL pinned memory)
타이밍 측정	작업 처리 시간 로깅 (보상 계산용)
중단복구	처리 중단 시 상태 저장 (sled, rocksdb)
컨테이너화	containerd / wasmtime를 통한 sandboxing 처리

 

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🔐 보안 & 무결성 강화

• 작업 ID + 결과 해시 → 제출 서명
• 작업 입력에 대한 Nonce 포함 → Replay 방지
• 제출 전에 local verifier로 self-check 수행

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📦 추천 Rust 크레이트

목적크레이트

비동기 처리	tokio, async-std
병렬 처리	rayon
GPU 연산	ocl, cust, wgpu
암호화/해시	sha2, blake3
서명/지갑	ethers-rs, secp256k1, ed25519-dalek
데이터 저장	sled, rocksdb
HTTP 요청	reqwest, hyper

 

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🧠 참고사항: 작업 종류 분리 예

작업 종류처리 대상이유

벡터 연산	GPU	병렬성 극대화
암호화	CPU	논리 연산 중심
이미지 변환	GPU	OpenCL/CUDA
파일 압축	CPU	I/O 연동 처리
AI 모델 추론	GPU	Tensor Core 활용

 

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