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 保证多方数据联合建模的全链路可信 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。 SMPC是一个支持多个学习过程并行运行的框架，会陆续集成更多纵向联邦学 习、横向联邦学习算法。 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 样本、创建并运行训练任务、创建并运行预测任务，最后计算评估指标。任务 执行节点各自持有部分训练集和验证集，在训练和预测过程中，任务执行节点 之间会进行多轮复杂交互。 此外，PaddleDTX还支持动态模型评估。训练任务进行计算的过程中，可指定 轮次触发模型评估，并获得当前轮次训练结束后的评估指标。训练过程中，可 以获取每个阶段模型的评估结果，以此判断是否停止训练；当训练任务结束 时，可获得一系列评估指标，展示训练效果变化趋势。

流。同一个人可以参与到自己感兴趣的多个群里，并行地收发信息。现有的 群也可以继续增加成员。 采用群组架构的网络中，根据业务场景的不同，可存在多个不同的账本，区 块链节点可以根据业务关系选择群组加入，参与到对应账本的数据共享和共 识过程中。该架构的特点是： 各群组独立执行共识流程，由群组内参与者决定如何进行共识，一个群 组内的共识不受其他群组影响，各群组拥有独立的账本，维护自己的交 易事务和数据，使得各群组之间解除耦合独立运作，可以达成更好的隐 0版本以及大部分业界传统区块链平台，交易是被打包成一个区块，在一个 区块中交易顺序串行执行的。 2.0版本基于预编译合约，实现一套并行交易处 理模型，基于这个模型可以自定义交易互斥变量。 在区块执行过程中，系统 将会根据交易互斥变量自动构建交易依赖关系图——DAG，基于DAG并行执 行交易，最好情况下性能可提升数倍（取决于CPU核数）。 更多并行计算模型的介绍，请参考并行交易的 设计文档 和 使用手册。 插件化缓存机制并提供缓存开关 更新 从流程、存储、协议三方面进行优化，提升性能。 1. 流程 异步提交RPC交易到交易池 并行化对交易池中交易的处理操作 优化特定数据的缓存策略 优化交易并行执行过程中锁粒度 优化部分对象的访问方式，减少拷贝花销 2. 存储 限制表名最大长度，从64调整为50 以二进制方式对区块数据和nonce数据进行编码存储 移除数据落盘阶段对部分表的排序和hash计算

流。同一个人可以参与到自己感兴趣的多个群里，并行地收发信息。现有的 群也可以继续增加成员。 采用群组架构的网络中，根据业务场景的不同，可存在多个不同的账本，区 块链节点可以根据业务关系选择群组加入，参与到对应账本的数据共享和共 识过程中。该架构的特点是： 各群组独立执行共识流程，由群组内参与者决定如何进行共识，一个群 组内的共识不受其他群组影响，各群组拥有独立的账本，维护自己的交 易事务和数据，使得各群组之间解除耦合独立运作，可以达成更好的隐 0版本以及大部分业界传统区块链平台，交易是被打包成一个区块，在一个 区块中交易顺序串行执行的。 2.0版本基于预编译合约，实现一套并行交易处 理模型，基于这个模型可以自定义交易互斥变量。 在区块执行过程中，系统 将会根据交易互斥变量自动构建交易依赖关系图——DAG，基于DAG并行执 行交易，最好情况下性能可提升数倍（取决于CPU核数）。 更多并行计算模型的介绍，请参考并行交易的 设计文档 和 使用手册。 插件化缓存机制并提供缓存开关 更新 从流程、存储、协议三方面进行优化，提升性能。 1. 流程 异步提交RPC交易到交易池 并行化对交易池中交易的处理操作 优化特定数据的缓存策略 优化交易并行执行过程中锁粒度 优化部分对象的访问方式，减少拷贝花销 2. 存储 限制表名最大长度，从64调整为50 以二进制方式对区块数据和nonce数据进行编码存储 移除数据落盘阶段对部分表的排序和hash计算

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