Matan Hamilis
183 posts

Matan Hamilis
@MHamilis
Co-Founder & CTO @sodot_hq | Web3 MPC Key Management Infrastructure | Cryptography Ph.D student @ Reichman University

BREAKING: MoonPay has acquired Sodot and launched MoonPay Institutional we've always believed DeFi is for everyone led by @CarolineDPham, we're bringing access and infrastructure for the next generation of financial markets to TradFi institutions ready to invest trillions


BREAKING: MoonPay has acquired Sodot and launched MoonPay Institutional we've always believed DeFi is for everyone led by @CarolineDPham, we're bringing access and infrastructure for the next generation of financial markets to TradFi institutions ready to invest trillions



ג׳ינרטתי מספר ראשוני! מזהים מי בציור? גיליתי את השיטה הזאת בצבא (זמן סיפור): הייתי צריך לג׳נרט מספר ראשוני לבדיקות של משהו. הדרך הכי פשוטה למצוא מספר ראשוני גדול היא להתחיל ממספר רנדומלי ולבדוק! אם לא ראשוני מתקדמים למספר הבא (יש שיטה יעילה לעשות את זה). מספר רנדומלי זה יותר קשה ממה שזה נשמע, אז התעצלתי ונתתי את הקובץ הראשון שמצאתי על המחשב שלי. התוכנה ג׳ינרטה מספר ראשוני והצצתי פנימה והופתעתי לגלות שהקובץ שלי כמעט לא השתנה. למעשה רק מעט ״ספרות״ הפחות משמעותיות משתנות. אם תגדילו את התמונה ותראו את סוף המספר תראו את ה ״רעש״. למספר הראשוני הזה יש 6,624 ספרות. זה מספר די גדול. בשביל פרספקטיבה: מספר שניות מאז המפץ הגדול - 18 ספרות אטומים בגוף האדם - 28 ספרות כמות משחקי השח האפשריים - 120 ספרות לקח לי 8 דקות להוכיח שהוא ראשוני. רוצים גם? בתגובות הפרומט המלא.











7/ And lastly we have c), thinking about scale. The beauty of scaling FHE is that it is strictly silicon-bound. There is 0 network overhead. And this means that you naturally gain performance with algos, CPUs, GPUs, FPGAs, and eventually ASICs There are a number of approaches to privacy that heavily leverage MPC or garbled circuits. But all of these are network bound operations, which means that *as the validator count grows, computational performance decreases* (this is a far more damaging performance penalty than the penalty that comes from consensus. The performance penalty that results from permissionless consensus is roughly fixed, both in CPU and latency terms). Empirically, the fact that Ethereum has 1M validators is a testament to this This is actually intuitive. In any MPC configuration, you are literally splitting up the computation across multiple computers. Well, the more times you have to send data from computer to computer, the slower the computation goes. Moving around electrons inside of 6" space will always be 1Mx faster than moving electrons along a 6M" cable FHE is the only approach that allows you to scale with silicon. And with the incredible investment we see today from the major AI labs, it's clear that there are still spectacular gains to be had in silicon in the years ahead For some context, ASICs are generally known to improve performance 100-1000x over GPUs



