Панорамная карта параллельных вычислений в Web3: лучший вариант нативного масштабирования?
Один, Фон: Вечная тема масштабирования блокчейна
"Треугольник невозможного" (Blockchain Trilemma) в блокчейне, представляющий собой "безопасность", "децентрализацию" и "масштабируемость", раскрывает сущностные компромиссы в проектировании блокчейн-систем, а именно, что блокчейн-проекты трудно одновременно реализовать с "максимальной безопасностью, доступностью для всех и высокой скоростью обработки". Что касается вечной темы "масштабируемости", то современные решения по расширению блокчейна на рынке различаются по парадигмам, включая:
Выполнение расширенной масштабируемости: улучшение исполнительной способности на месте, например, параллельная обработка, GPU, многопоточность.
Изолированное расширение состояния: горизонтальная разбивка состояния / Shard, например, шардирование, UTXO, многоподсеть
Внешняя масштабируемость через аутсорсинг: выполнение вне цепи, например, Rollup, Копрцессор, DA
Структурно декомпозируемое расширение: модульная архитектура, совместная работа, например, модульные цепи, общий сортировщик, Rollup Mesh
Асинхронное конкурентное масштабирование: модель актера, изоляция процессов, управление сообщениями, например, агенты, многопоточная асинхронная цепь
Решения по расширению блокчейна включают: параллельные вычисления в цепочке, Rollup, шардирование, DA-модуль, модульную структуру, Actor-систему, сжатие zk-доказательств, Stateless-архитектуру и т.д., охватывающие множество уровней, таких как выполнение, состояние, данные и структура, представляя собой полную систему расширения «многослойной кооперации и модульной комбинации». В данной статье основное внимание уделяется расширению, основанному на параллельных вычислениях.
Внутреннее параллельное вычисление (intra-chain parallelism), сосредотачиваясь на параллельном выполнении транзакций / инструкций внутри блока. По механизму параллелизма его способы масштабирования можно разделить на пять основных категорий, каждая из которых представляет собой различные цели производительности, модели разработки и архитектурную философию. Параллельная гранулярность постепенно становится все более тонкой, а интенсивность параллелизма все выше, сложность планирования также растет, а сложность программирования и трудности реализации увеличиваются.
Уровень учетной записи (Account-level): представляет проект Solana
Объектный уровень параллелизма (Object-level): представляет проект Sui
Уровень транзакций (Transaction-level): представляет проект Monad, Aptos
Уровень вызова / Параллельный микровиртуал (Call-level / MicroVM): представляет проект MegaETH
Уровень инструкций (Instruction-level): представляет проект GatlingX
Внецепочечная асинхронная модель параллелизма, представленная системой интеллекта Actor (Модель агента/актора), относится к другому парадигме параллельных вычислений. Как кросс-цепочная/асинхронная система сообщений (модель без синхронизации блоков), каждый агент выступает в качестве независимо работающего "интеллектуального процесса". Асинхронные сообщения, события, работающие в параллельном режиме, не требуют синхронного планирования. Представленные проекты: AO, ICP, Cartesi и др.
Тем не менее, знакомые нам схемы расширения, такие как Rollup или шардирование, относятся к системным механизмам параллелизма и не являются параллельными вычислениями внутри цепи. Они реализуют масштабирование за счет "параллельного выполнения нескольких цепочек / исполняемых областей", а не за счет повышения параллелизма внутри одного блока / виртуальной машины. Такие схемы масштабирования не являются основной темой данной статьи, но мы все равно будем использовать их для сравнения сходств и различий архитектурных концепций.
II. EVM-система параллельного усовершенствования цепи: прорыв в производительности в условиях совместимости
Архитектура последовательной обработки Ethereum развивалась до сегодняшнего дня, пережив несколько раундов попыток масштабирования, включая шардирование, Rollup и модульную архитектуру, но бутылочное горлышко производительности на уровне исполнения все еще не было решено fundamentally. Тем временем, EVM и Solidity по-прежнему являются самыми распространенными платформами для смарт-контрактов с самой большой базой разработчиков и экосистемным потенциалом. Таким образом, параллельные цепочки на базе EVM становятся ключевым направлением для достижения баланса между совместимостью экосистемы и повышением производительности исполнения, и это становится важным направлением нового раунда эволюции масштабирования. Monad и MegaETH являются наиболее репрезентативными проектами в этом направлении, которые строят архитектуру параллельной обработки EVM, ориентированную на высокую конкурентоспособность и высокий объем обработки, исходя из задержки выполнения и декомпозиции состояния.
Анализ механизма параллельных вычислений Monad
Monad - это высокопроизводительная блокчейн-сеть Layer1, переосмысленная для виртуальной машины Ethereum (EVM), основанная на основной парадигме параллельной обработки (Pipelining), с асинхронным выполнением на уровне консенсуса (Asynchronous Execution) и оптимистичным параллельным выполнением на уровне исполнения (Optimistic Parallel Execution). Кроме того, на уровнях консенсуса и хранения Monad соответственно внедряет высокопроизводительный BFT-протокол (MonadBFT) и специализированную систему баз данных (MonadDB), обеспечивая оптимизацию от конца до конца.
Пайплайнинг: механизм параллельного выполнения многоэтапного конвейера
Pipelining — это основная идея параллельного выполнения монады, которая заключается в разделении процесса выполнения блокчейна на несколько независимых этапов и параллельной обработке этих этапов, формируя трехмерную архитектуру конвейера. Каждый этап выполняется в независимом потоке или ядре, что позволяет осуществлять параллельную обработку между блоками и в конечном итоге повышает пропускную способность и снижает задержку. Эти этапы включают: предложение транзакции (Propose), достижение консенсуса (Consensus), выполнение транзакции (Execution) и подтверждение блока (Commit).
Асинхронное выполнение: Консенсус - Асинхронная декомпозиция выполнения
В традиционных блокчейнах консенсус и выполнение транзакций обычно являются синхронными процессами, и такая последовательная модель сильно ограничивает производительность и масштабируемость. Monad реализует асинхронный консенсус, асинхронное выполнение и асинхронное хранение через "асинхронное выполнение". Это значительно снижает время блока и задержку подтверждения, делая систему более устойчивой, процесс обработки более детализированным и использование ресурсов более эффективным.
Ядро дизайна:
Процесс согласия (уровень согласия) отвечает только за сортировку транзакций, не выполняя логику контракта.
Процесс выполнения (уровень выполнения) запускается асинхронно 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 для выполнения транзакций, чтобы избежать конфликтов состояния. В то время как Monad применяет стратегию "оптимистичного параллельного выполнения", значительно увеличивая скорость обработки транзакций.
Исполнительный механизм:
Monad будет оптимистично параллельно выполнять все транзакции, предполагая, что между большинством транзакций нет конфликтов состояния.
Одновременно запустить "Детектор конфликтов (Conflict Detector))" для мониторинга того, обращаются ли транзакции к одному и тому же состоянию (например, конфликты чтения / записи).
Если обнаружен конфликт, конфликтные транзакции будут сериализованы и повторно выполнены, чтобы обеспечить правильность состояния.
Monad выбрал совместимый путь: минимально меняя правила EVM, он реализует параллелизм в процессе выполнения, откладывая запись состояния и динамически обнаруживая конфликты, что больше похоже на производительную версию Ethereum, с хорошей зрелостью и легкостью реализации миграции экосистемы EVM, являясь ускорителем параллелизма в мире EVM.
Анализ механизма параллельных вычислений MegaETH
В отличие от позиционирования L1 в Monad, MegaETH позиционируется как совместимый с EVM модульный высокопроизводительный параллельный уровень выполнения, который может быть как независимой L1 публичной цепочкой, так и уровнем улучшения исполнения (Execution Layer) или модульным компонентом на Ethereum. Его основная цель проектирования заключается в том, чтобы изолировать и декомпозировать логику аккаунта, среду выполнения и состояние в минимальные единицы, которые могут быть независимо запланированы, чтобы обеспечить высокую параллельную обработку внутри цепи и низкую задержку отклика. Ключевое новшество, предложенное MegaETH, заключается в: архитектуре Micro-VM + State Dependency DAG (направленный ациклический граф зависимостей состояния) и модульном механизме синхронизации, которые совместно создают параллельную систему выполнения, ориентированную на "потоковую обработку внутри цепи".
Архитектура Micro-VM (микровиртуальная машина): аккаунт — это поток
MegaETH внедряет модель выполнения "микровиртуальной машины (Micro-VM) для каждого аккаунта", которая "параллелизует" среду выполнения, предоставляя минимальную единицу изоляции для параллельного планирования. Эти ВМ общаются друг с другом через асинхронные сообщения (Asynchronous Messaging), а не через синхронные вызовы, позволяя большому количеству ВМ независимо выполняться и хранить данные, что обеспечивает естественную параллельность.
Зависимость состояния DAG: механизм планирования, основанный на графах зависимостей
MegaETH построила систему планирования на основе DAG, основанную на отношениях доступа к состоянию учетных записей. Система в реальном времени поддерживает глобальный граф зависимостей (Dependency Graph), каждый раз моделируя зависимости, когда транзакция изменяет какие-либо учетные записи или читает их. Несконфликтующие транзакции могут выполняться параллельно, а транзакции с зависимостями будут запланированы и отсортированы по топологическому порядку последовательно или отложенно. Граф зависимостей обеспечивает согласованность состояния и отсутствие повторных записей в процессе параллельного выполнения.
Асинхронное выполнение и механизм обратных вызовов
MegaETH построен на основе парадигмы асинхронного программирования, аналогичной асинхронному обмену сообщениями в модели акторов, которая решает проблему традиционных последовательных вызовов EVM. Вызовы контракта являются асинхронными (нерекурсивное выполнение), и когда вызывается контракт A -> B -> C, каждый вызов является асинхронным без блокировки ожидания; Стек вызовов разворачивается в асинхронный граф вызовов; Обработка транзакций = обход асинхронного графа + разрешение зависимостей + параллельное планирование.
В заключение, MegaETH нарушает традиционную модель однопоточной машины состояний EVM, реализуя микро-виртуальные машины на уровне аккаунтов, осуществляя планирование транзакций через графы зависимостей состояния и заменяя синхронный стек вызовов асинхронным механизмом сообщений. Это платформа параллельных вычислений, которая была заново спроектирована по всем измерениям от "структуры аккаунта → архитектуры планирования → процесса выполнения", предоставляя парадигмальные новые идеи для построения систем следующего поколения с высокой производительностью.
MegaETH выбрал путь реконструкции: полностью абстрагировать учетные записи и контракты в независимую виртуальную машину (VM), используя асинхронное выполнение для высвобождения предельного потенциала параллелизма. Теоретически, параллельный предел MegaETH выше, но также сложнее контролировать сложность, больше напоминает суперраспределенную операционную систему под идеей Ethereum.
Дизайн концепции Monad и MegaETH существенно отличается от шардирования (Sharding): шардирование делит блокчейн на несколько независимых подцепей (шарды), каждая из которых отвечает за часть транзакций и состояния, разрушая ограничения одной цепи на уровне сети; в то время как Monad и MegaETH сохраняют целостность одной цепи, только расширяясь горизонтально на уровне выполнения, оптимизируя производительность через предельное параллельное выполнение внутри одной цепи. Оба представляют два направления в пути расширения блокчейна: вертикальное усиление и горизонтальное расширение.
Проекты параллельных вычислений, такие как Monad и MegaETH, в основном сосредоточены на оптимизации пропускной способности, с основной целью повышения TPS внутри цепи, реализуя параллельную обработку на уровне транзакций или учетных записей через отложенное выполнение (Deferred Execution) и архитектуру микро-виртуальной машины (Micro-VM). Pharos Network, будучи модульной, полностью стековой параллельной L1 блокчейн-сетью, имеет свою основную параллельную вычислительную механику, называемую "Rollup Mesh". Эта архитектура поддерживает многовиртуальную среду (EVM и Wasm) через совместную работу основной сети и специализированных сетей обработки (SPNs) и интегрирует такие передовые технологии, как нулевое доказательство (ZK) и безопасные вычислительные среды (TEE).
Анализ механизма параллельных вычислений Rollup Mesh:
Полноценная асинхронная обработка поэтапного цикла (Full Lifecycle Asynchronous Pipelining): Pharos декомпозирует различные этапы транзакции (такие как консенсус, выполнение, хранение) и использует асинхронный обработчик, позволяя каждому этапу выполнять свои задачи независимо и параллельно, что повышает общую эффективность обработки.
Двойное параллельное выполнение виртуальных машин (Dual VM Parallel Execution): Pharos поддерживает две среды виртуальных машин - EVM и WASM, что позволяет разработчикам выбирать подходящую среду выполнения в зависимости от потребностей. Эта архитектура с двумя виртуальными машинами не только повышает гибкость системы, но и увеличивает способность обработки транзакций за счет параллельного выполнения.
Специальные сети (SPNs): SPNs являются ключевыми компонентами архитектуры Pharos, подобно модульным подсетям, специально предназначенным для обработки определенных типов задач или приложений. С помощью SPNs Pharos может осуществлять динамическое распределение ресурсов и параллельную обработку задач, что дополнительно увеличивает масштабируемость и производительность системы.
Модульный консенсус и механизм повторного стекинга (Modular Consensus & Restaking): Pharos вводит гибкий механизм консенсуса, поддерживающий различные модели консенсуса (такие как PBFT, PoS, PoA) и через
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
15 Лайков
Награда
15
3
Поделиться
комментарий
0/400
AirdropHunterZhang
· 21ч назад
Счета за электричество слишком высоки, Все в мир криптовалют лучше, чем запускать кодовый майнинг.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MidnightSeller
· 21ч назад
Выпив пару бутылок пива, ощущаю, что rollup тоже может спасти мир.
Панорама параллельных вычислений Web3: анализ пяти основных технологических направлений и прорывы в производительности
Панорамная карта параллельных вычислений в Web3: лучший вариант нативного масштабирования?
Один, Фон: Вечная тема масштабирования блокчейна
"Треугольник невозможного" (Blockchain Trilemma) в блокчейне, представляющий собой "безопасность", "децентрализацию" и "масштабируемость", раскрывает сущностные компромиссы в проектировании блокчейн-систем, а именно, что блокчейн-проекты трудно одновременно реализовать с "максимальной безопасностью, доступностью для всех и высокой скоростью обработки". Что касается вечной темы "масштабируемости", то современные решения по расширению блокчейна на рынке различаются по парадигмам, включая:
Решения по расширению блокчейна включают: параллельные вычисления в цепочке, Rollup, шардирование, DA-модуль, модульную структуру, Actor-систему, сжатие zk-доказательств, Stateless-архитектуру и т.д., охватывающие множество уровней, таких как выполнение, состояние, данные и структура, представляя собой полную систему расширения «многослойной кооперации и модульной комбинации». В данной статье основное внимание уделяется расширению, основанному на параллельных вычислениях.
Внутреннее параллельное вычисление (intra-chain parallelism), сосредотачиваясь на параллельном выполнении транзакций / инструкций внутри блока. По механизму параллелизма его способы масштабирования можно разделить на пять основных категорий, каждая из которых представляет собой различные цели производительности, модели разработки и архитектурную философию. Параллельная гранулярность постепенно становится все более тонкой, а интенсивность параллелизма все выше, сложность планирования также растет, а сложность программирования и трудности реализации увеличиваются.
Внецепочечная асинхронная модель параллелизма, представленная системой интеллекта Actor (Модель агента/актора), относится к другому парадигме параллельных вычислений. Как кросс-цепочная/асинхронная система сообщений (модель без синхронизации блоков), каждый агент выступает в качестве независимо работающего "интеллектуального процесса". Асинхронные сообщения, события, работающие в параллельном режиме, не требуют синхронного планирования. Представленные проекты: AO, ICP, Cartesi и др.
Тем не менее, знакомые нам схемы расширения, такие как Rollup или шардирование, относятся к системным механизмам параллелизма и не являются параллельными вычислениями внутри цепи. Они реализуют масштабирование за счет "параллельного выполнения нескольких цепочек / исполняемых областей", а не за счет повышения параллелизма внутри одного блока / виртуальной машины. Такие схемы масштабирования не являются основной темой данной статьи, но мы все равно будем использовать их для сравнения сходств и различий архитектурных концепций.
II. EVM-система параллельного усовершенствования цепи: прорыв в производительности в условиях совместимости
Архитектура последовательной обработки Ethereum развивалась до сегодняшнего дня, пережив несколько раундов попыток масштабирования, включая шардирование, Rollup и модульную архитектуру, но бутылочное горлышко производительности на уровне исполнения все еще не было решено fundamentally. Тем временем, EVM и Solidity по-прежнему являются самыми распространенными платформами для смарт-контрактов с самой большой базой разработчиков и экосистемным потенциалом. Таким образом, параллельные цепочки на базе EVM становятся ключевым направлением для достижения баланса между совместимостью экосистемы и повышением производительности исполнения, и это становится важным направлением нового раунда эволюции масштабирования. Monad и MegaETH являются наиболее репрезентативными проектами в этом направлении, которые строят архитектуру параллельной обработки EVM, ориентированную на высокую конкурентоспособность и высокий объем обработки, исходя из задержки выполнения и декомпозиции состояния.
Анализ механизма параллельных вычислений Monad
Monad - это высокопроизводительная блокчейн-сеть Layer1, переосмысленная для виртуальной машины Ethereum (EVM), основанная на основной парадигме параллельной обработки (Pipelining), с асинхронным выполнением на уровне консенсуса (Asynchronous Execution) и оптимистичным параллельным выполнением на уровне исполнения (Optimistic Parallel Execution). Кроме того, на уровнях консенсуса и хранения Monad соответственно внедряет высокопроизводительный BFT-протокол (MonadBFT) и специализированную систему баз данных (MonadDB), обеспечивая оптимизацию от конца до конца.
Пайплайнинг: механизм параллельного выполнения многоэтапного конвейера
Pipelining — это основная идея параллельного выполнения монады, которая заключается в разделении процесса выполнения блокчейна на несколько независимых этапов и параллельной обработке этих этапов, формируя трехмерную архитектуру конвейера. Каждый этап выполняется в независимом потоке или ядре, что позволяет осуществлять параллельную обработку между блоками и в конечном итоге повышает пропускную способность и снижает задержку. Эти этапы включают: предложение транзакции (Propose), достижение консенсуса (Consensus), выполнение транзакции (Execution) и подтверждение блока (Commit).
Асинхронное выполнение: Консенсус - Асинхронная декомпозиция выполнения
В традиционных блокчейнах консенсус и выполнение транзакций обычно являются синхронными процессами, и такая последовательная модель сильно ограничивает производительность и масштабируемость. Monad реализует асинхронный консенсус, асинхронное выполнение и асинхронное хранение через "асинхронное выполнение". Это значительно снижает время блока и задержку подтверждения, делая систему более устойчивой, процесс обработки более детализированным и использование ресурсов более эффективным.
Ядро дизайна:
Оптимистичное параллельное выполнение
Традиционный Ethereum использует строгую последовательную модель для выполнения транзакций, чтобы избежать конфликтов состояния. В то время как Monad применяет стратегию "оптимистичного параллельного выполнения", значительно увеличивая скорость обработки транзакций.
Исполнительный механизм:
Monad выбрал совместимый путь: минимально меняя правила EVM, он реализует параллелизм в процессе выполнения, откладывая запись состояния и динамически обнаруживая конфликты, что больше похоже на производительную версию Ethereum, с хорошей зрелостью и легкостью реализации миграции экосистемы EVM, являясь ускорителем параллелизма в мире EVM.
Анализ механизма параллельных вычислений MegaETH
В отличие от позиционирования L1 в Monad, MegaETH позиционируется как совместимый с EVM модульный высокопроизводительный параллельный уровень выполнения, который может быть как независимой L1 публичной цепочкой, так и уровнем улучшения исполнения (Execution Layer) или модульным компонентом на Ethereum. Его основная цель проектирования заключается в том, чтобы изолировать и декомпозировать логику аккаунта, среду выполнения и состояние в минимальные единицы, которые могут быть независимо запланированы, чтобы обеспечить высокую параллельную обработку внутри цепи и низкую задержку отклика. Ключевое новшество, предложенное MegaETH, заключается в: архитектуре Micro-VM + State Dependency DAG (направленный ациклический граф зависимостей состояния) и модульном механизме синхронизации, которые совместно создают параллельную систему выполнения, ориентированную на "потоковую обработку внутри цепи".
Архитектура Micro-VM (микровиртуальная машина): аккаунт — это поток
MegaETH внедряет модель выполнения "микровиртуальной машины (Micro-VM) для каждого аккаунта", которая "параллелизует" среду выполнения, предоставляя минимальную единицу изоляции для параллельного планирования. Эти ВМ общаются друг с другом через асинхронные сообщения (Asynchronous Messaging), а не через синхронные вызовы, позволяя большому количеству ВМ независимо выполняться и хранить данные, что обеспечивает естественную параллельность.
Зависимость состояния DAG: механизм планирования, основанный на графах зависимостей
MegaETH построила систему планирования на основе DAG, основанную на отношениях доступа к состоянию учетных записей. Система в реальном времени поддерживает глобальный граф зависимостей (Dependency Graph), каждый раз моделируя зависимости, когда транзакция изменяет какие-либо учетные записи или читает их. Несконфликтующие транзакции могут выполняться параллельно, а транзакции с зависимостями будут запланированы и отсортированы по топологическому порядку последовательно или отложенно. Граф зависимостей обеспечивает согласованность состояния и отсутствие повторных записей в процессе параллельного выполнения.
Асинхронное выполнение и механизм обратных вызовов
MegaETH построен на основе парадигмы асинхронного программирования, аналогичной асинхронному обмену сообщениями в модели акторов, которая решает проблему традиционных последовательных вызовов EVM. Вызовы контракта являются асинхронными (нерекурсивное выполнение), и когда вызывается контракт A -> B -> C, каждый вызов является асинхронным без блокировки ожидания; Стек вызовов разворачивается в асинхронный граф вызовов; Обработка транзакций = обход асинхронного графа + разрешение зависимостей + параллельное планирование.
В заключение, MegaETH нарушает традиционную модель однопоточной машины состояний EVM, реализуя микро-виртуальные машины на уровне аккаунтов, осуществляя планирование транзакций через графы зависимостей состояния и заменяя синхронный стек вызовов асинхронным механизмом сообщений. Это платформа параллельных вычислений, которая была заново спроектирована по всем измерениям от "структуры аккаунта → архитектуры планирования → процесса выполнения", предоставляя парадигмальные новые идеи для построения систем следующего поколения с высокой производительностью.
MegaETH выбрал путь реконструкции: полностью абстрагировать учетные записи и контракты в независимую виртуальную машину (VM), используя асинхронное выполнение для высвобождения предельного потенциала параллелизма. Теоретически, параллельный предел MegaETH выше, но также сложнее контролировать сложность, больше напоминает суперраспределенную операционную систему под идеей Ethereum.
Дизайн концепции Monad и MegaETH существенно отличается от шардирования (Sharding): шардирование делит блокчейн на несколько независимых подцепей (шарды), каждая из которых отвечает за часть транзакций и состояния, разрушая ограничения одной цепи на уровне сети; в то время как Monad и MegaETH сохраняют целостность одной цепи, только расширяясь горизонтально на уровне выполнения, оптимизируя производительность через предельное параллельное выполнение внутри одной цепи. Оба представляют два направления в пути расширения блокчейна: вертикальное усиление и горизонтальное расширение.
Проекты параллельных вычислений, такие как Monad и MegaETH, в основном сосредоточены на оптимизации пропускной способности, с основной целью повышения TPS внутри цепи, реализуя параллельную обработку на уровне транзакций или учетных записей через отложенное выполнение (Deferred Execution) и архитектуру микро-виртуальной машины (Micro-VM). Pharos Network, будучи модульной, полностью стековой параллельной L1 блокчейн-сетью, имеет свою основную параллельную вычислительную механику, называемую "Rollup Mesh". Эта архитектура поддерживает многовиртуальную среду (EVM и Wasm) через совместную работу основной сети и специализированных сетей обработки (SPNs) и интегрирует такие передовые технологии, как нулевое доказательство (ZK) и безопасные вычислительные среды (TEE).
Анализ механизма параллельных вычислений Rollup Mesh: