Mapa panorámico de la pista de computación paralela de Web3: ¿la mejor solución para la escalabilidad nativa?

I. Cálculo paralelo: un nuevo paradigma para la escalabilidad de blockchain

El "triángulo imposible" de la blockchain "seguridad", "descentralización", "escalabilidad" ( revela el compromiso esencial en el diseño de sistemas blockchain, es decir, es difícil para un proyecto de blockchain lograr simultáneamente "máxima seguridad, participación universal y procesamiento rápido". En cuanto a la "escalabilidad", este eterno tema, las soluciones de escalado de blockchain más destacadas en el mercado se clasifican según paradigmas, incluyendo:

• Ejecución de escalabilidad mejorada: Mejora de la capacidad de ejecución in situ, como paralelización, GPU, múltiples núcleos.
• Escalado basado en aislamiento de estado: división horizontal del estado/Shard, por ejemplo, fragmentación, UTXO, múltiples subredes
• Expansión de tipo outsourcing fuera de la cadena: llevar la ejecución fuera de la cadena, por ejemplo Rollup, Coprocesador, DA
• Escalado de desacoplamiento estructural: modularidad de la arquitectura, funcionamiento colaborativo, por ejemplo, cadena modular, ordenadores compartidos, Rollup Mesh
• Escalado asíncrono y concurrente: Modelo Actor, aislamiento de procesos, impulsado por mensajes, como agentes, cadenas asíncronas multihilo.

Las soluciones de escalabilidad de blockchain incluyen: computación paralela en cadena, Rollup, fragmentación, módulo DA, estructura modular, sistema Actor, compresión de pruebas zk, arquitectura Stateless, entre otros, abarcando múltiples niveles de ejecución, estado, datos y estructura. Es un sistema completo de escalabilidad de "colaboración multinivel y combinación modular". Este artículo se centra en la forma de escalabilidad predominantemente basada en la computación paralela.

Paralelismo intra-cadena )intra-chain parallelism(, se centra en la ejecución paralela de transacciones/instrucciones dentro del bloque. Según el mecanismo de paralelismo, su forma de escalabilidad se puede dividir en cinco grandes categorías, cada una de las cuales representa diferentes objetivos de rendimiento, modelos de desarrollo y filosofías de arquitectura. Gradualmente, la granularidad del paralelismo se vuelve más fina, la intensidad del paralelismo aumenta, la complejidad de la programación también aumenta, y la complejidad de la implementación se vuelve cada vez más alta.

• Paralelismo a nivel de cuenta )Account-level(: representa el proyecto Solana
• Paralelismo a nivel de objeto ) Object-level (: representa el proyecto Sui
• Paralelismo a nivel de transacción ) Transaction-level (: Representa el proyecto Monad, Aptos
• Llamada de nivel/ Micro VM en paralelo ) Llamada de nivel / MicroVM (: Representa el proyecto MegaETH
• Paralelismo a nivel de instrucción )Instruction-level(: representa el proyecto GatlingX

El modelo de concurrencia asíncrona fuera de la cadena, representado por el sistema de agentes inteligentes )Agent / Actor Model(, pertenece a otro paradigma de computación paralela, como un sistema de mensajes cruzados/asíncronos )modelo no sincronizado de bloques(, donde cada agente actúa como un "proceso inteligente independiente", utilizando un enfoque paralelo de mensajes asíncronos, impulsados por eventos, sin necesidad de programación de sincronización. Los proyectos representativos incluyen AO, ICP, Cartesi, entre otros.

Los conocidos Rollup o soluciones de escalado por fragmentación pertenecen a mecanismos de concurrencia a nivel de sistema y no a cálculos paralelos dentro de la cadena. Logran la escalabilidad mediante "la ejecución paralela de múltiples cadenas/dominios de ejecución", en lugar de aumentar la paralelización dentro de un único bloque/máquina virtual. Este tipo de soluciones de escalado no es el enfoque principal de este artículo, pero aún así las utilizaremos para comparar las similitudes en las ideas arquitectónicas.

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Dos, EVM y la cadena de mejora paralela: rompiendo los límites de rendimiento en la compatibilidad

La arquitectura de procesamiento en serie de Ethereum ha evolucionado hasta hoy, pasando por múltiples intentos de escalabilidad como sharding, Rollup y arquitecturas modularizadas, pero el cuello de botella en el rendimiento de la capa de ejecución aún no ha sido superado fundamentalmente. Sin embargo, al mismo tiempo, EVM y Solidity siguen siendo las plataformas de contratos inteligentes con la mayor base de desarrolladores y potencial ecosistémico en la actualidad. Por lo tanto, la cadena de mejora paralela de EVM se está convirtiendo en una dirección clave para la evolución de la escalabilidad, que equilibra la compatibilidad ecosistémica y la mejora del rendimiento de ejecución. Monad y MegaETH son los proyectos más representativos en esta dirección, construyendo arquitecturas de procesamiento paralelo de EVM orientadas a escenarios de alta concurrencia y alto rendimiento, a partir de la ejecución con retraso y la descomposición de estados.

Análisis del mecanismo de cálculo paralelo de Monad )

Monad es una blockchain de alto rendimiento Layer1 rediseñada para la máquina virtual de Ethereum ###EVM(, basada en el concepto fundamental de procesamiento en línea )Pipelining(, que ejecuta de manera asíncrona en la capa de consenso )Asynchronous Execution( y utiliza concurrencia optimista )Optimistic Parallel Execution( en la capa de ejecución. Además, en las capas de consenso y almacenamiento, Monad introduce un protocolo BFT de alto rendimiento )MonadBFT( y un sistema de base de datos dedicado )MonadDB(, logrando optimización de extremo a extremo.

Pipelining: mecanismo de ejecución paralela de múltiples etapas

Pipelining es el concepto fundamental de la ejecución paralela de Monads, y su idea central es descomponer el proceso de ejecución de la blockchain en múltiples etapas independientes, y procesar estas etapas en paralelo, formando una arquitectura de tubería tridimensional, donde cada etapa se ejecuta en hilos o núcleos independientes, logrando un procesamiento concurrente entre bloques, y finalmente logrando mejorar el rendimiento y reducir la latencia. Estas etapas incluyen: Propuesta de transacción ) Propose ( Consenso alcanzado ) Consensus ( Ejecución de transacciones ) Execution ( y Compromiso de bloques ) Commit (.

Ejecución Asincrónica: Consenso - Ejecución desacoplada asincrónicamente

En las cadenas tradicionales, el consenso y la ejecución de transacciones suelen ser procesos sincrónicos, y este modelo secuencial limita gravemente la expansión del rendimiento. Monad logra la asincronía en la capa de consenso, la capa de ejecución y el almacenamiento a través de "ejecución asíncrona". Esto reduce significativamente el tiempo de bloque )block time( y la latencia de confirmación, haciendo que el sistema sea más resistente, con procesos más segmentados y una mayor eficiencia en la utilización de recursos.

Diseño central:

• Proceso de consenso ) Capa de consenso ( solo se encarga de ordenar transacciones, no ejecuta la lógica del contrato.
• Proceso de ejecución ) capa de ejecución ( se activa de forma asíncrona después de completar el consenso.
• Una vez completado el consenso, se ingresará inmediatamente al proceso de consenso del siguiente bloque, sin esperar a que se complete la ejecución.

Ejecución Paralela Optimista: 乐观并行执行

Ethereum tradicional utiliza un modelo de ejecución estrictamente serial para evitar conflictos de estado. En cambio, Monad adopta una estrategia de "ejecución paralela optimista", lo que mejora significativamente la velocidad de procesamiento de transacciones.

Mecanismo de ejecución:

• Monad ejecutará todas las transacciones en paralelo de manera optimista, asumiendo que la mayoría de las transacciones no tienen conflictos de estado entre sí.
• Ejecutar simultáneamente un "Conflict Detector)Conflict Detector(" para monitorear si las transacciones han accedido al mismo estado), como conflictos de lectura/escritura(.
• Si se detecta un conflicto, se volverán a ejecutar en serie las transacciones en conflicto para garantizar la corrección del estado.

Monad eligió un camino compatible: altera lo menos posible las reglas de EVM, logrando la paralelización a través de la escritura de estado diferida y la detección dinámica de conflictos durante el proceso de ejecución, pareciendo más una versión de alto rendimiento de Ethereum. Su buena madurez facilita la migración del ecosistema EVM, siendo un acelerador de paralelización en el mundo EVM.

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) Análisis del mecanismo de cálculo paralelo de MegaETH

A diferencia de la localización L1 de Monad, MegaETH se posiciona como una capa de ejecución paralela de alto rendimiento modular y compatible con EVM, que puede funcionar tanto como una cadena pública L1 independiente como una capa de mejora de ejecución sobre Ethereum ###Execution Layer( o como un componente modular. Su objetivo de diseño central es descomponer la lógica de cuentas, el entorno de ejecución y el estado en unidades mínimas que se pueden programar de forma independiente, para lograr una ejecución de alta concurrencia y una capacidad de respuesta de baja latencia dentro de la cadena. La clave de innovación propuesta por MegaETH radica en: Micro-VM arquitectura + State Dependency DAG)gráfico de dependencia de estado acíclico dirigido( y un mecanismo de sincronización modular, que juntos construyen un sistema de ejecución paralela orientado a la "threading dentro de la cadena".

Micro-VM) máquina virtual micro( arquitectura: cuenta es hilo

MegaETH introduce el modelo de ejecución "una micro máquina virtual por cuenta )Micro-VM(", que "hila" el entorno de ejecución, proporcionando la unidad de aislamiento mínima para la programación paralela. Estas VM se comunican entre sí a través de mensajes asíncronos )Asynchronous Messaging(, en lugar de llamadas síncronas, lo que permite que numerosas VM se ejecuten de forma independiente y almacenen de forma independiente, siendo naturalmente paralelas.

DAG de dependencia de estado: mecanismo de programación impulsado por gráficos de dependencia

MegaETH ha construido un sistema de programación DAG basado en relaciones de acceso al estado de la cuenta, que mantiene en tiempo real un gráfico de dependencias global )Dependency Graph(. Cada transacción modela las cuentas que modifica y las cuentas que lee como relaciones de dependencia. Las transacciones sin conflictos pueden ejecutarse en paralelo, mientras que las transacciones con relaciones de dependencia se programarán en orden topológico de forma serial o se retrasarán. El gráfico de dependencias asegura la consistencia del estado y la no escritura duplicada durante el proceso de ejecución en paralelo.

Ejecución asíncrona y mecanismo de callback

B

En resumen, MegaETH rompe el modelo tradicional de máquina de estado de un solo hilo EVM, implementando un encapsulamiento de micro máquinas virtuales a nivel de cuentas, programando transacciones a través de un gráfico de dependencias de estado y utilizando un mecanismo de mensajes asíncronos en lugar de una pila de llamadas síncronas. Es una plataforma de computación paralela rediseñada desde la "estructura de cuentas → arquitectura de programación → flujo de ejecución" en todas las dimensiones, proporcionando un nuevo enfoque de nivel de paradigma para construir sistemas de cadena en línea de alto rendimiento de próxima generación.

MegaETH eligió un camino de reestructuración: abstraer completamente las cuentas y contratos en una VM independiente, liberando así un potencial de paralelismo extremo a través de la programación de ejecución asíncrona. Teóricamente, el límite de paralelismo de MegaETH es más alto, pero también es más difícil controlar la complejidad, pareciendo más un sistema operativo distribuido superado bajo la filosofía de Ethereum.

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Monad y MegaETH tienen conceptos de diseño bastante diferentes a )Sharding(: Sharding divide la blockchain horizontalmente en múltiples cadenas secundarias )Shards(, donde cada cadena secundaria es responsable de parte de las transacciones y estados, rompiendo las limitaciones de una única cadena para la escalabilidad a nivel de red; mientras que Monad y MegaETH mantienen la integridad de la cadena única, solo escalando horizontalmente en la capa de ejecución, optimizando la ejecución paralela interna de la cadena única para superar el rendimiento. Ambos representan dos direcciones en el camino de escalabilidad de la blockchain: el refuerzo vertical y la expansión horizontal.

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Los proyectos de computación paralela como Monad y MegaETH se centran principalmente en la optimización del rendimiento, con el objetivo principal de mejorar el TPS en la cadena. Esto se logra mediante la ejecución diferida )Deferred Execution( y la arquitectura de micro máquina virtual )Micro-VM( para implementar el procesamiento paralelo a nivel de transacción o de cuenta. Por otro lado, Pharos Network es una red de blockchain L1 modular y de pila completa, cuyo mecanismo central de computación paralela se denomina "Rollup Mesh". Esta arquitectura, a través del trabajo conjunto de la red principal y la red de procesamiento especial )SPNs(, soporta múltiples entornos de máquina virtual )EVM y Wasm(, y ha integrado tecnologías avanzadas como la prueba de conocimiento cero )ZK( y el entorno de ejecución confiable )TEE(.

Análisis del mecanismo de cálculo paralelo Rollup Mesh:

1. Procesamiento de tuberías asíncronas de ciclo de vida completo )Full Lifecycle Asynchronous Pipelining(: Pharos desacopla las diferentes etapas de las transacciones ) como consenso, ejecución y almacenamiento (, y adopta un enfoque de procesamiento asíncrono, lo que permite que cada etapa se realice de manera independiente y en paralelo, mejorando así la eficiencia general del procesamiento.
2. Ejecución Paralela de Doble VM ): Pharos admite dos entornos de máquina virtual, EVM y WASM, permitiendo a los desarrolladores elegir el entorno de ejecución adecuado según sus necesidades. Esta arquitectura de doble VM no solo mejora la flexibilidad del sistema, sino que también aumenta la capacidad de procesamiento de transacciones a través de la ejecución paralela.
3. Procesamiento especial de la red (SPNs): Los SPNs son componentes clave en la arquitectura de Pharos, similares a subredes modularizadas, diseñadas para manejar tipos específicos de tareas o aplicaciones. A través de los SPNs, Pharos puede lograr una asignación dinámica de recursos y un procesamiento paralelo de tareas, lo que mejora aún más la escalabilidad y el rendimiento del sistema.
4. Consenso Modular y Mecanismo de Reapuestas(Modular Consensus & Restaking): Pharos introduce una flexibilidad