一致性算法说到

区块链系统首先是分布式系统，一致性是分布式系统的基本问题。为了确保系统满足不同程度的一致性，应该使用一致性算法。

现在主流的算法有POW，POS，DPOS等。比特币采用的POW共识算法已经运行了9年，被证明稳定可靠。但一直被诟病硬件和能耗巨大，尤其是专用矿机，被淘汰后成了废铁。

为了避免资源的浪费，POS和DPOS直接采用放弃计算的方式，通过持有证书和选举达成共识，牺牲了一定的可及性和去中心化。与原有链条相比，它从另一个角度切入并解决了电力资源浪费的问题。

张量设计思路比原来的链式共识算法

首先，我们基于以下思路设计共识算法：

计算是一种力量。需要维持系统稳定的能耗，POW已经被证明是稳定可靠的，同时准入门槛较低。(CPU，GPU，ASIC矿机都可以进，不需要持币或投票。)矿机功能单一是原罪，只能进行哈希运算，造成矿机极大浪费。如果矿机的功能能够多样化，会更有利于发展。随着人工智能技术的快速发展，市场对AI智能的需求越来越大。

因此，我们设计了AI友好的一致性算法Tensority。矩阵乘法和卷积是人工智能中常用的两种算法。与后者相比，前者的适用范围更广。

为了让BiChainChain的共识算法对人工智能友好，兼容所有主流的AI加速设备，BiChainChain在算法选择上采用了矩阵乘法。算法确定后，需要选择运算涉及的数据类型。选择的标准有两个：

首先，选择的数据类型应该是当前所有主流的AI加速设备都支持的。

其次，要支持神经网络推理的主要数据类型。

综合来看，int8数据类型符合条件。

比特币回顾& # 039；s POW一致算法

在说原链的幂一致算法张量之前，让& # 039；评论比特币& # 039；s幂共识算法：

我们知道比特币& #蓑衣网小编2022 039；s POW consensus算法是通过不断迭代计算块头的哈希值，不断修改参数直到哈希值匹配的过程。

原链POW共识算法概述

然后让& # 039；s看原链共识算法的整体流程：

在整个张量算法流程中，块头hash的选取和难度值的比较仍然是首尾相连的步骤，但是中间穿插了很多涉及矩阵的运算，而且

Let & # 039；s进一步细化每个过程：

种子生成

我们在概述中可以看到Tensority有两个输入，一个是和比特币一样的hash头，另一个是seed种子。那么种子是怎么来的呢？我们可以看到论文中对种子的描述：种子是由一段时间内的块历史确定的32位字节数组。种子来自每256个块的第一块的块头。一般来说，每隔256个块就要更换一次种子，256个块内使用同一个种子。

缓存计算

这一步主要是用种子通过一定的变换得到一个矩阵。首先我们通过一定数量的hashes对种子进行扩展，满足Scrypt的输入要求，然后使用Scrypt函数生成一个321024128的矩阵。值得注意的是，我们使用的Scrypt算法是Litecoin中使用的算法。

矩蓑衣网小编2022阵构造

这一步将把上一步生成的矩阵变成更规则的矩阵，以便适合后续处理。具体过程会比较复杂。请参考论文。

martix操作

这一步比较复杂，也是最有趣的一步。将收集到的块头哈希分成四部分，每部分哈希一次，生成新的哈希值，新哈希值的每一位作为矩阵构造的索引值 经过以上步骤，将得到128个矩形，将这些矩形进行矩阵相乘，得到一个矩阵。

作品生成

这一步是将上一步生成的矩形输入到一个32位的哈希值中，从而进行最终的难度比较。首先，将256256矩形转换为25664矩形，然后通过FNV函数将其转换为32位哈希值。

我们将得到的哈希值与难度值进行比较，看是否满足条件，此轮共识算法结束。

结论：

1。Tensority consensus算法与原链相比蓑衣网小编2022，要比比特币算法复杂得多，单次计算过程肯定要占用更多的资源，但计算的难度可以通过难度值来调整。

2。张量一致性算法的特点是在算法过程中穿插了大量的矩阵生成、矩阵变换、矩阵乘法等操作，这些能力在AI加速中也会被频繁使用。

3。基于上一项，如果要对比原来的矿机，那么这些矿机必须具备支持矩阵运算的能力，这些矿机可以用于AI的加速服务，从而提高矿机的资源利用率。