Панорамная карта параллельных вычислений Web3: лучший вариант нативного масштабирования?

Один. Параллельные вычисления: новая парадигма масштабирования блокчейна

"Невозможный треугольник" блокчейна "безопасность", "децентрализация", "масштабируемость" ( раскрывает основные компромиссы в проектировании блокчейн-систем, а именно то, что блокчейн-проекты трудно одновременно достигнуть "максимальной безопасности, доступности для всех, высокой скорости обработки". Что касается вечной темы "масштабируемости", текущие основные решения по расширению блокчейна на рынке различаются по парадигме, включая:

• Выполнение улучшенного масштабирования: повышение исполнительной способности на месте, например, параллельная работа, GPU, многопроцессорность
• Изолированное расширение состояния: горизонтальное разделение состояния/Shard, например, шардирование, UTXO, множество подсетей
• Внешняя масштабируемость с использованием внешних ресурсов: выполнение вне цепи, например, Rollup, Копрограммист, DA
• Структурно-разъединенное расширение: модульная архитектура, совместная работа, например, модульные цепочки, общий сортировщик, Rollup Mesh
• Асинхронное параллельное масштабирование: модель акторов, изоляция процессов, управление сообщениями, например, агенты, многопоточная асинхронная цепь

Решения по расширению блокчейна включают: параллельные вычисления внутри цепочки, Rollup, шардирование, DA-модули, модульную структуру, систему акторов, сжатие zk-доказательств, архитектуру без состояния и т.д., охватывающие несколько уровней выполнения, состояния, данных и структуры. Это полная система расширения "многоуровневого взаимодействия и модульного сочетания". В данной статье основное внимание уделяется расширению, основанному на параллельных вычислениях.

Внутреннее параллельное вычисление )intra-chain parallelism(, сосредоточенное на параллельном выполнении транзакций/инструкций внутри блокчейна. В зависимости от параллельного механизма, способы масштабирования можно разделить на пять основных категорий, каждая из которых представляет собой разные цели производительности, модели разработки и архитектурные философии, постепенно увеличивая степень детализации параллелизма, увеличивая интенсивность параллелизма, а также усложняя планирование, сложность программирования и трудность реализации.

• Уровень аккаунта )Account-level(: представляет проект Solana
• Объектный уровень ) Object-level (: представляет проект Sui
• Торговый уровень )Transaction-level(: представляет проект Monad, Aptos
• Вызов уровня / Микро VM параллельно )Call-level / MicroVM(: представляет проект MegaETH
• Уровень командного параллелизма ) Instruction-level (: представляет проект GatlingX

Внецепочечная асинхронная конкурентная модель, представляемая системой умных агентов Actor )Agent / Actor Model(, относится к другому парадигме параллельных вычислений, как система межцепочечных/асинхронных сообщений )несинхронная модель блокчейна(, каждый агент работает как независимый "умный процесс", асинхронно обрабатывающий сообщения и события, без необходимости синхронного планирования, среди представленных проектов AO, ICP, Cartesi и др.

Известные нам решения по масштабированию, такие как Rollup или шардирование, относятся к механизмам параллелизма на системном уровне и не являются параллельными вычислениями внутри цепи. Они достигают масштабирования за счет "параллельного выполнения нескольких цепочек/исполнительных доменов", а не за счет повышения параллелизма внутри одного блока/виртуальной машины. Данные решения по масштабированию не являются основным предметом обсуждения в данной статье, но мы все же используем их для сравнительного анализа архитектурных концепций.

![Обзор Web3 параллельных вычислений: лучшее решение для нативного расширения?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2340d8a61251ba55c370d74178eec53e.webp(

II. EVM-система параллельного улучшения цепи: прорыв в производительности в рамках совместимости

Архитектура последовательной обработки Ethereum на сегодняшний день прошла через множество попыток масштабирования, включая шардирование, Rollup и модульную архитектуру, но узкое место пропускной способности на уровне исполнения по-прежнему не было кардинально преодолено. В то же время EVM и Solidity остаются наиболее развитыми платформами для смарт-контрактов с точки зрения разработчиков и экосистемы. Таким образом, параллельные цепи на основе EVM, являющиеся ключевым направлением, которое учитывает совместимость экосистемы и повышение производительности исполнения, становятся важным направлением для нового этапа масштабирования. Monad и MegaETH являются наиболее представительными проектами в этом направлении, которые, начиная с задержки исполнения и разложения состояния, строят архитектуру параллельной обработки EVM, ориентированную на высокую параллельность и высокую пропускную способность.

) Анализ механизма параллельных вычислений Monad

Monad является высокопроизводительным Layer1 блокчейном, переосмысленным для Ethereum Virtual Machine ###EVM(, основанным на основной параллельной концепции конвейерной обработки )Pipelining(, с асинхронным выполнением на уровне консенсуса )Asynchronous Execution( и оптимистичным параллельным выполнением на уровне выполнения )Optimistic Parallel Execution(. Кроме того, на уровнях консенсуса и хранения, Monad соответственно внедрил высокопроизводительный BFT протокол )MonadBFT( и специализированную систему баз данных )MonadDB(, обеспечивая оптимизацию от конца до конца.

Пайплайнинг: Механизм параллельного выполнения многоступенчатого конвейера

Пайплайнинг — это основная идея параллельного выполнения монады, ее основная концепция заключается в том, чтобы разбить процесс выполнения блокчейна на несколько независимых этапов и обрабатывать эти этапы параллельно, формируя трехмерную архитектуру конвейера. Каждый этап работает в независимом потоке или ядре, что позволяет осуществлять параллельную обработку между блоками, в конечном итоге достигая повышения пропускной способности и снижения задержек. Эти этапы включают: предложение транзакции )Propose(, достижение консенсуса )Consensus(, выполнение транзакции )Execution( и подтверждение блока )Commit(.

Асинхронное выполнение: Консенсус - Асинхронное разъединение выполнения

В традиционных блокчейнах согласование и выполнение транзакций обычно происходят в синхронном режиме, и эта последовательная модель серьезно ограничивает масштабируемость производительности. Monad реализует асинхронный уровень согласования, асинхронный уровень выполнения и асинхронное хранилище через "асинхронное выполнение". Это значительно снижает время блока ) block time ( и задержку подтверждения, делая систему более устойчивой, процессы более детализированными и более эффективным использованием ресурсов.

Ядро дизайна:

• Процесс консенсуса ) уровень консенсуса ( отвечает только за сортировку транзакций, не выполняя логику контрактов.
• Процесс выполнения ) уровень выполнения ( будет асинхронно запущен после завершения консенсуса.
• После завершения консенсуса сразу переходите к процессу консенсуса следующего блока, не дожидаясь завершения выполнения.

Оптимистичное параллельное выполнение

Традиционный Ethereum использует строгую последовательную модель выполнения транзакций, чтобы избежать конфликтов состояния. В то время как Monad применяет стратегию "оптимистичного параллельного выполнения", значительно ускоряя обработку транзакций.

Исполнительный механизм:

• Monad будет оптимистично параллельно выполнять все транзакции, предполагая, что между большинством транзакций нет конфликтов состояния.
• Запускать "Конфликтный детектор )Conflict Detector(" для мониторинга того, обращаются ли транзакции к одному и тому же состоянию ), например, при конфликтах чтения/записи (.
• Если обнаружен конфликт, конфликтные транзакции будут сериализованы и повторно выполнены, чтобы обеспечить правильность состояния.

Monad выбрал совместимый путь: минимальное вмешательство в правила EVM, реализуя параллелизм за счет отложенной записи состояния и динамического обнаружения конфликтов в процессе выполнения, больше похож на производительную версию Ethereum, с хорошей зрелостью, что облегчает миграцию экосистемы EVM, являясь параллельным ускорителем мира EVM.

![Web3 Параллельные вычисления: лучшее решение для нативного масштабирования?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-dc016502755a30d5a95a8134f7586162.webp(

) Разбор параллельного вычислительного механизма MegaETH

В отличие от定位 Monad, MegaETH定位 является модульным высокопроизводительным параллельным исполняющим уровнем, совместимым с EVM, который может служить как независимой L1 публичной цепочкой, так и уровнем повышения исполнения на Ethereum ###Execution Layer( или модульным компонентом. Его основной проектной целью является изоляция логики аккаунта, исполняющей среды и состояния, декомпозируя их в минимальные единицы, которые могут быть независимо запланированы, чтобы обеспечить высокую конкурентоспособность исполнения в цепочке и низкую задержку реакции. Ключевые инновации, предложенные MegaETH, заключаются в: архитектуре Micro-VM + State Dependency DAG) направленном ациклическом графе зависимости состояния( и модульном механизме синхронизации, которые вместе создают параллельную исполняющую систему, ориентированную на "потоковую обработку в цепочке".

Micro-VM)микровиртуальная машина(архитектура: аккаунт как поток

MegaETH вводит модель исполнения "микровиртуальная машина для каждого аккаунта )Micro-VM(", которая "потокирует" исполняющую среду, предоставляя минимальную единицу изоляции для параллельного планирования. Эти ВМ взаимодействуют через асинхронные сообщения )Asynchronous Messaging(, а не синхронные вызовы, позволяя множеству ВМ выполнять свои задачи независимо и хранить данные отдельно, что обеспечивает естественную параллельность.

Граф зависимостей состояния: механизм планирования, основанный на графе зависимостей

MegaETH построила систему планирования на основе DAG, основанную на отношениях доступа к состояниям счетов. Система в реальном времени поддерживает глобальную зависимую графику )Dependency Graph(, каждый раз, когда транзакция изменяет какие-либо счета, читает какие-либо счета, все это моделируется как зависимые отношения. Несконфликтующие транзакции могут выполняться параллельно, а транзакции с зависимостями будут планироваться и сортироваться по топологическому порядку или откладываться. Зависимый график обеспечивает согласованность состояния и недублируемую запись в процессе параллельного выполнения.

Асинхронное выполнение и механизм обратного вызова

MegaETH построен на основе парадигмы асинхронного программирования, аналогичной асинхронному обмену сообщениями в модели акторов, которая решает проблему традиционных последовательных вызовов EVM. Вызовы контрактов являются асинхронными ) нерекурсивными ( выполнения, и когда вызывается контракт A -> B -> C, каждый вызов является асинхронным без блокировки ожидания; Стек вызовов разворачивается в асинхронный граф вызовов )Call Graph(; Обработка транзакций = обход асинхронного графа + разрешение зависимостей + параллельное планирование.

В общем, MegaETH нарушает традиционную модель однопоточной машины состояний EVM, реализуя упаковку микро-виртуальных машин на уровне учетной записи, проводя планирование транзакций через граф зависимости состояния и заменяя синхронный стек вызовов асинхронным механизмом сообщений. Это параллельная вычислительная платформа, полностью переработанная по всем направлениям от "структуры учетной записи → архитектуры планирования → процесса выполнения", предлагающая новую парадигму для построения высокопроизводительных систем на цепочке следующего поколения.

MegaETH выбрал путь реконструкции: полностью абстрагировать аккаунты и контракты в независимую виртуальную машину, используя асинхронное выполнение для раскрытия предельного параллелизма. Теоретически, параллельный предел MegaETH выше, но также сложнее контролировать сложность, больше похож на суперраспределенную операционную систему под идеей Ethereum.

![Веб3 Параллельные вычисления: лучший вариант нативного масштабирования?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-9c4a4c4309574e45f679b2585d42ea16.webp(

Дизайнерские концепции Monad и MegaETH существенно отличаются от шардирования )Sharding(: шардирование делит блокчейн на несколько независимых подсетей )шарды Shards(, каждая из которых отвечает за часть транзакций и состояния, разрушая ограничения единой цепи и позволяя горизонтальное масштабирование на уровне сети; в то время как Monad и MegaETH сохраняют целостность единой цепи, расширяясь только на уровне выполнения, оптимизируя производительность за счет предельного параллельного выполнения внутри единой цепи. Оба представляют собой два направления в пути масштабирования блокчейна: вертикальное усиление и горизонтальное расширение.

![Веб3 Параллельные вычисления: Лучшее решение для нативного масштабирования?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-562daa8ae6acba834ef937bf88a742f0.webp(

Проекты параллельных вычислений, такие как Monad и MegaETH, в основном сосредоточены на оптимизации пропускной способности, с основной целью повышения TPS в цепочке, реализуя параллельную обработку на уровне транзакций или аккаунтов через отложенное выполнение ) Deferred Execution ( и микро-виртуальные машины ) Micro-VM (. Сеть Pharos, будучи модульной, полной стековой параллельной L1 блокчейн-сетью, имеет свой основной механизм параллельных вычислений, известный как "Rollup Mesh". Эта архитектура поддерживает многовиртуальные окружения ) EVM и Wasm ( через совместную работу основной сети и специальной сети обработки ) SPNs ( и интегрирует такие передовые технологии, как нулевые знания ) ZK ( и доверенные среды выполнения ) TEE (.

Анализ механизма параллельных вычислений Rollup Mesh:

1. Полный жизненный цикл асинхронной обработки конвейеров )Full Lifecycle Asynchronous Pipelining(: Pharos декомпозирует различные этапы транзакции ), такие как консенсус, выполнение, хранение (, и использует асинхронный способ обработки, что позволяет каждому этапу выполняться независимо и параллельно, тем самым повышая общую эффективность обработки.
2. Двойное параллельное выполнение виртуальных машин ) Dual VM Parallel Execution (: Pharos поддерживает две среды виртуальных машин: EVM и WASM, позволяя разработчикам выбирать подходящую среду выполнения в зависимости от потребностей. Эта архитектура с двумя виртуальными машинами не только увеличивает гибкость системы, но и повышает способность обработки транзакций за счет параллельного выполнения.
3. Специальная обработка сети )SPNs(: SPNs являются ключевыми компонентами архитектуры Pharos, аналогичными модульным подсетям, специально предназначенным для обработки определенных типов задач или приложений. С помощью SPNs Pharos может реализовать динамическое распределение ресурсов и параллельную обработку задач, что далее усиливает масштабируемость и производительность системы.
4. Модульный консенсус и механизм повторного залога )Modular Consensus & Restaking(: Pharos вводит гибкие