测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 系统详解 部署架构 计算需求方(Requester) 任务执行节点(Executor Node) 数据持有节点(DataOwner Node) 存储节点(Storage Node) 区块链节点(Blockchain Node) Distributed AI 服务组件 多方安全计算框架 可信联邦学习 接口与消息定义 配置说明 命令行工具 XuperDB PaddleDTX，是一个基于去中心化存储的专注于分布式机器学习技术的解决方 案，攻克海量隐私数据的安全存储问题，并且实现多方数据的安全交换，助其 突破数据孤岛，共同建模，联合发挥数据的最大价值。 主要特征 PaddleDTX的主要特征如下： 支持多个学习过程并行运行的多方安全计算框架，集成多种横向联邦学习 和纵向联邦学习算法 安全存储高敏感数据，防止隐私泄漏，支持故障容错，抵御存储作弊 去中心化管理存储节点，支持无上限数据纳管 去中心化管理存储节点，支持无上限数据纳管 保证多方数据联合建模的全链路可信 架构概览 PaddleDTX由多方安全计算网络、去中心化存储网络、区块链网络构建而成。 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一 方为任务执行节点，多个任务执行节点组成一个SMPC（多方安全计算）网 络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确认后执行任务。 数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。

测试脚本说明 上传样本文件 训练任务 预测任务 模型评估 系统详解 部署架构 计算需求方(Requester) 任务执行节点(Executor Node) 数据持有节点(DataOwner Node) 存储节点(Storage Node) 区块链节点(Blockchain Node) Distributed AI 服务组件 多方安全计算框架 可信联邦学习 模型评估 动态模型评估 接口与消息定义 配置说明 PaddleDTX，是一个基于去中心化存储的专注于分布式机器学习技术的解决方 案，攻克海量隐私数据的安全存储问题，并且实现多方数据的安全交换，助其 突破数据孤岛，共同建模，联合发挥数据的最大价值。 主要特征 PaddleDTX的主要特征如下： 支持多个学习过程并行运行的多方安全计算框架，集成多种横向联邦学习 和纵向联邦学习算法 安全存储高敏感数据，防止隐私泄漏，支持故障容错，抵御存储作弊 去中心化管理存储节点，支持无上限数据纳管 去中心化管理存储节点，支持无上限数据纳管 保证多方数据联合建模的全链路可信 架构概览 PaddleDTX由多方安全计算网络、去中心化存储网络、区块链网络构建而成。 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一 方为任务执行节点，多个任务执行节点组成一个SMPC（多方安全计算）网 络。计算需求节点将任务发布到区块链网络，任务执行节点确认后执行任务。 数据持有节点对任务执行节点的计算数据做信任背书。

PaddleDTX，是一个基于去中心化存储的专注于分布式机器学习技术的解决方案，攻克海量隐私数据的安全 存储问题，并且实现多方数据的安全交换，助其突破数据孤岛，共同建模，联合发挥数据的最大价值。 1.1 主要特征 PaddleDTX 的主要特征如下： • 支持多个学习过程并行运行的多方安全计算框架，集成多种横向联邦学习和纵向联邦学习算法 • 安全存储高敏感数据，防止隐私泄漏，支持故障容错，抵御存储作弊 • 去中心化管理存储节点，支持无上限数据纳管 去中心化管理存储节点，支持无上限数据纳管 • 保证多方数据联合建模的全链路可信 1.2 架构概览 PaddleDTX 由多方安全计算网络、去中心化存储网络、区块链网络构建而成。 1 PaddleDTX Documentation 1.2.1 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一方为任务执行节点，多个任务 执行节点组成一个 SM 习算法。 1.2.2 1.2 去中心化存储网络 数据持有节点将自己的隐私数据进行加密、切分、副本复制后分发到存储节点，存储节点通过应答数据持有 节点的挑战证明自己持有数据分片。通过这些机制，实现了在不泄漏隐私的前提下充分且安全地利用存储资 源。 训练样本和预测数据集往往是归属于不同机构的隐私数据。这些机构可以作为数据持有节点加入到去中心化 存储网络中，通过多方安全计算网络发挥数据的最大价值。

PaddleDTX，是一个基于去中心化存储的专注于分布式机器学习技术的解决方案，攻克海量隐私数据的安全 存储问题，并且实现多方数据的安全交换，助其突破数据孤岛，共同建模，联合发挥数据的最大价值。 1.1 主要特征 PaddleDTX 的主要特征如下： • 支持多个学习过程并行运行的多方安全计算框架，集成多种横向联邦学习和纵向联邦学习算法 • 安全存储高敏感数据，防止隐私泄漏，支持故障容错，抵御存储作弊 • 去中心化管理存储节点，支持无上限数据纳管 去中心化管理存储节点，支持无上限数据纳管 • 保证多方数据联合建模的全链路可信 1.2 架构概览 PaddleDTX 由多方安全计算网络、去中心化存储网络、区块链网络构建而成。 1 PaddleDTX Documentation 1.2.1 1.1 多方安全计算网络 有预测需求的一方为计算需求节点。可获取样本数据进行模型训练和预测的一方为任务执行节点，多个任务 执行节点组成一个 SM 习算法。 1.2.2 1.2 去中心化存储网络 数据持有节点将自己的隐私数据进行加密、切分、副本复制后分发到存储节点，存储节点通过应答数据持有 节点的挑战证明自己持有数据分片。通过这些机制，实现了在不泄漏隐私的前提下充分且安全地利用存储资 源。 训练样本和预测数据集往往是归属于不同机构的隐私数据。这些机构可以作为数据持有节点加入到去中心化 存储网络中，通过多方安全计算网络发挥数据的最大价值。

开发第一个区块链应用 • 关键概念 • 区块链网络搭建 • 区块链应用开发 • FISCO BCOS Java SDK • 问题排查 • 整体架构 • 共识算法 • 交易并行 • 分布式存储 • 预编译合约 • 更多设计文档 • Github主页 • 深度解析系列文章 • 贡献代码 • 反馈问题 • 应用案例集 • 微信群 、公众号 平 平 平台 台 台介 介 介绍 绍 富业务场景、扩大业务 规模，且大幅简化链的部署和运维成本。 两翼指的是支持并行计算模型和分布式存储，二者为群组架构带来更好的扩展性。前者改变了区块中按 交易顺序串行执行的做法，基于DAG（有向无环图）并行执行交易，大幅提升性能；后者支持企业（节 点）将数据存储在远端分布式系统中，克服了本地化数据存储的诸多限制。 多引擎是一系列功能特性的总括，比如预编译合约能够突破EVM的性能瓶颈，实现高性能合约；控制台 低、吞吐量 高，并具有最终一致性。其中PBFT和rPBFT可解决拜占庭问题，安全性更高。 • 存 存 存储 储 储：世界状态的存储从原来的MPT存储结构转为分布式存储，避免了世界状态急剧膨胀导致性 能下降的问题；引入可插拔的存储引擎，支持LevelDB、RocksDB、MySQL等多种后端存储，支持 数据简便快速扩容的同时，将计算与数据隔离，降低了节点故障对节点数据的影响。 • 网 网 网络 络

开发第一个区块链应用 • 关键概念 • 区块链网络搭建 • 区块链应用开发 • FISCO BCOS Java SDK • 问题排查 • 整体架构 • 共识算法 • 交易并行 • 分布式存储 • 预编译合约 • 更多设计文档 • Github主页 • 深度解析系列文章 • 贡献代码 • 反馈问题 • 应用案例集 • 微信群 、公众号 • FISCO BCOS企业级金融联盟链底层平台: 富业务场景、扩大业务 规模，且大幅简化链的部署和运维成本。 两翼指的是支持并行计算模型和分布式存储，二者为群组架构带来更好的扩展性。前者改变了区块中按 交易顺序串行执行的做法，基于DAG（有向无环图）并行执行交易，大幅提升性能；后者支持企业（节 点）将数据存储在远端分布式系统中，克服了本地化数据存储的诸多限制。 多引擎是一系列功能特性的总括，比如预编译合约能够突破EVM的性能瓶颈，实现高性能合约；控制台 交易确认时延低、吞吐量 高，并具有最终一致性。其中PBFT和rPBFT可解决拜占庭问题，安全性更高。 • 存储：世界状态的存储从原来的MPT存储结构转为分布式存储，避免了世界状态急剧膨胀导致性 能下降的问题；引入可插拔的存储引擎，支持LevelDB、RocksDB、MySQL等多种后端存储，支持 数据简便快速扩容的同时，将计算与数据隔离，降低了节点故障对节点数据的影响。 • 网络：支持网络压缩

开发第一个区块链应用 • 关键概念 • 区块链网络搭建 • 区块链应用开发 • FISCO BCOS Java SDK • 问题排查 • 整体架构 • 共识算法 • 交易并行 • 分布式存储 • 预编译合约 • 更多设计文档 • Github主页 • 深度解析系列文章 • 贡献代码 • 反馈问题 • 应用案例集 • 微信群 、公众号 • FISCO BCOS企业级金融联盟链底层平台: 富业务场景、扩大业务 规模，且大幅简化链的部署和运维成本。 两翼指的是支持并行计算模型和分布式存储，二者为群组架构带来更好的扩展性。前者改变了区块中按 交易顺序串行执行的做法，基于DAG（有向无环图）并行执行交易，大幅提升性能；后者支持企业（节 点）将数据存储在远端分布式系统中，克服了本地化数据存储的诸多限制。 多引擎是一系列功能特性的总括，比如预编译合约能够突破EVM的性能瓶颈，实现高性能合约；控制台 交易确认时延低、吞吐量 高，并具有最终一致性。其中PBFT和rPBFT可解决拜占庭问题，安全性更高。 • 存储：世界状态的存储从原来的MPT存储结构转为分布式存储，避免了世界状态急剧膨胀导致性 能下降的问题；引入可插拔的存储引擎，支持LevelDB、RocksDB、MySQL等多种后端存储，支持 数据简便快速扩容的同时，将计算与数据隔离，降低了节点故障对节点数据的影响。 • 网络：支持网络压缩

开发第一个区块链应用 • 关键概念 • 区块链网络搭建 • 区块链应用开发 • FISCO BCOS Java SDK • 问题排查 • 整体架构 • 共识算法 • 交易并行 • 分布式存储 • 预编译合约 • 更多设计文档 • Github主页 • 深度解析系列文章 • 贡献代码 • 反馈问题 • 应用案例集 • 微信群 、公众号 • FISCO BCOS企业级金融联盟链底层平台: 富业务场景、扩大业务 规模，且大幅简化链的部署和运维成本。 两翼指的是支持并行计算模型和分布式存储，二者为群组架构带来更好的扩展性。前者改变了区块中按 交易顺序串行执行的做法，基于DAG（有向无环图）并行执行交易，大幅提升性能；后者支持企业（节 点）将数据存储在远端分布式系统中，克服了本地化数据存储的诸多限制。 多引擎是一系列功能特性的总括，比如预编译合约能够突破EVM的性能瓶颈，实现高性能合约；控制台 交易确认时延低、吞吐量 高，并具有最终一致性。其中PBFT和rPBFT可解决拜占庭问题，安全性更高。 • 存储：世界状态的存储从原来的MPT存储结构转为分布式存储，避免了世界状态急剧膨胀导致性 能下降的问题；引入可插拔的存储引擎，支持LevelDB、RocksDB、MySQL等多种后端存储，支持 数据简便快速扩容的同时，将计算与数据隔离，降低了节点故障对节点数据的影响。 • 网络：支持网络压缩

开发第一个区块链应用 • 关键概念 • 区块链网络搭建 • 区块链应用开发 • FISCO BCOS Java SDK • 问题排查 • 整体架构 • 共识算法 • 交易并行 • 分布式存储 • 预编译合约 • 更多设计文档 • Github主页 • 深度解析系列文章 • 贡献代码 • 反馈问题 • 应用案例集 • 微信群 、公众号 平 平 平台 台 台介 介 介绍 绍 富业务场景、扩大业务 规模，且大幅简化链的部署和运维成本。 两翼指的是支持并行计算模型和分布式存储，二者为群组架构带来更好的扩展性。前者改变了区块中按 交易顺序串行执行的做法，基于DAG（有向无环图）并行执行交易，大幅提升性能；后者支持企业（节 点）将数据存储在远端分布式系统中，克服了本地化数据存储的诸多限制。 多引擎是一系列功能特性的总括，比如预编译合约能够突破EVM的性能瓶颈，实现高性能合约；控制台 低、吞吐量 高，并具有最终一致性。其中PBFT和rPBFT可解决拜占庭问题，安全性更高。 • 存 存 存储 储 储：世界状态的存储从原来的MPT存储结构转为分布式存储，避免了世界状态急剧膨胀导致性 能下降的问题；引入可插拔的存储引擎，支持LevelDB、RocksDB、MySQL等多种后端存储，支持 数据简便快速扩容的同时，将计算与数据隔离，降低了节点故障对节点数据的影响。 • 网 网 网络 络

）和应用开 发脚手架（SmartDev-Scaffold）。开发者可根据自己的情况自由选择相应 的开发工具，提升开发效率。 系统设计 整体架构 共识算法 交易并行 分布式存储 预编译合约 更多设计文档 更多资源 Github主页 [https://github.com/FISCO-BCOS/FISCO-BCOS] 深度解析系列文章 [http://mp 一体两翼多引擎 群组架构 支持链内动态扩展多群组 分布式存储 支持海量数据存储 并行计算 支持块内交易并行执行 节点类型 共识节点、观察节点 计算模型 排序-执行-验证 系统性能 峰值TPS 2万+ TPS（PBFT） 交易确认时延 秒级 硬件推荐配置 整体架构 CPU 2.4GHz * 8核 内存 8GB 存储 4TB 网络带宽 10Mb 账本模型 数据结构 链式结构，区块通过哈希链相连 链式结构，区块通过哈希链相连 是否分叉 不分叉 记账类型 账户模型（非UTXO） 共识算法 共识框架 可插拔设计 共识算法 PBFT、Raft、rPBFT 存储引擎 存储设计 支持KV和SQL 引擎类型 支持leveldb、rocksdb、mysql CRUD接口 提供CRUD接口访问链上数据 网络协议 节点间通信 P2P协议 客户端与节点通 信 JsonRPC，Channel协议 消息订阅服务