Applicazione del modello di programmazione CUDA per l'analisi di reti blockchain con DiLeNA

Dal primo momento in cui fu introdotta la tecnologia blockchain, questa vide crescere intorno a sé un interesse sempre maggiore, rendendola così una delle tecnologie più controverse, discusse e seguite degli ultimi anni, soprattutto in ambito finanziario. La tecnologia blockchain permette di creare un sistema peer-to-peer per la registrazione sicura delle transazioni senza la presenza di un'autorità centrale. Questa caratteristica è la ragione principale dell’interesse creatosi attorno a tale tecnologia. Bitcoin ed Ethereum sono solo due tra gli esempi più noti dell’implementazione pratica della blockchain, ma ad oggi esistono decine di sistemi che si basano su di essa. La loro diffusione ha portato alla generazione di grandi volumi di dati, derivanti dalle transazioni che si realizzano al loro interno e poter studiare il fenomeno e le sue caratteristiche è diventata una vera e propria sfida. In questo lavoro di tesi è stato sviluppato un software in grado di analizzare le reti delle transazioni di criptovalute, utilizzando metodologie di Social Network Analysis (SNA) e applicandone i principi. Il software è stato testato su diversi dataset di transazioni provenienti dalla rete Ethereum. L’obiettivo del lavoro è quello di realizzare il porting di un tool già esistente, in grado di svolgere SNA, sfruttando le potenzialità offerte da dispositivi basati su archietture che consentono di raggiungere livelli di parallelismo elevati, permettendo di svolgere operazioni computazionalmente molto intense. Inoltre, il software è stato dotato di elementi che gli consentono di svolgere l’analisi sfruttando configurazioni multi-GPU e di scalare ulteriormente, distribuendo il calcolo su più macchine. Si discuterà del modello di programmazione CUDA, che rende possibile l’uso dei dispositivi GPU tramite CUDA-C e le sue API; si tratterà anche di quali sono state le altre soluzioni adottate per il calcolo parallelo e la possibile distribuzione dello stesso.