1. Einleitung: Expansion ist ein ewiges Unterfangen, und Parallelität ist das ultimative Schlachtfeld
Seit der Geburt von Bitcoin stand das Blockchain-System immer vor einem unvermeidlichen Kernproblem: der Skalierung. Bitcoin verarbeitet weniger als 10 Transaktionen pro Sekunde, und Ethereum hat Mühe, den Leistungsengpass von Dutzenden von TPS (Transaktionen pro Sekunde) zu durchbrechen, was in der traditionellen Web2-Welt, die oft Zehntausende von TPS beträgt, besonders umständlich ist. Noch wichtiger ist, dass es sich nicht um ein einfaches Problem handelt, das durch das "Hinzufügen von Servern" gelöst werden kann, sondern um eine systemische Einschränkung, die tief in den zugrunde liegenden Konsens und das strukturelle Design der Blockchain eingebettet ist - das heißt, das unmögliche Dreieck der Blockchain, in dem "Dezentralisierung, Sicherheit und Skalierbarkeit" nicht kombiniert werden können.
In den letzten zehn Jahren haben wir unzählige Expansionsversuche auf und ab erlebt. Vom Bitcoin-Skalierungskrieg bis zur Ethereum-Sharding-Vision, von staatlichen Kanälen und Plasma bis hin zu Rollups und modularen Blockchains, von der Off-Chain-Ausführung in Layer 2 bis zum strukturellen Refactoring der Datenverfügbarkeit hat sich die gesamte Branche auf einen Weg der Skalierung voller technischer Vorstellungskraft begeben. Als das am weitesten verbreitete Skalierungsparadigma hat Rollup das Ziel erreicht, TPS deutlich zu erhöhen und gleichzeitig den Ausführungsaufwand der Hauptkette zu reduzieren und die Sicherheit von Ethereum zu wahren. Aber es berührt nicht die wirklichen Grenzen der zugrunde liegenden "Single-Chain-Performance" der Blockchain, insbesondere auf der Ausführungsebene, d. h. dem Durchsatz des Blocks selbst – der immer noch durch das alte Verarbeitungsparadigma der seriellen On-Chain-Berechnung begrenzt ist.
Aus diesem Grund ist das parallele In-Chain-Computing nach und nach in das Blickfeld der Branche gerückt. Anders als bei der Off-Chain-Skalierung und der Cross-Chain-Verteilung versucht die Intra-Chain-Parallelität, die Ausführungs-Engine vollständig zu rekonstruieren, während die Single-Chain-Atomität und die integrierte Struktur erhalten bleiben, und wertet die Blockchain von einem Single-Thread-Modus der "seriellen Ausführung einer Transaktion nach der anderen" zu einem High-Concurrency-Computing-System mit "Multi-Threading + Pipeline + Abhängigkeitsplanung" unter Anleitung des modernen Betriebssystem- und CPU-Designs auf. Ein solcher Weg kann nicht nur eine hundertfache Steigerung des Durchsatzes erreichen, sondern auch zu einer wichtigen Voraussetzung für die Explosion von Smart-Contract-Anwendungen werden.
Tatsächlich ist Single-Threaded Computing im Web2-Computing-Paradigma längst durch moderne Hardwarearchitekturen eliminiert und durch einen endlosen Strom von Optimierungsmodellen wie parallele Programmierung, asynchrone Planung, Thread-Pools und Microservices ersetzt worden. Blockchain, als primitiveres und konservativeres Rechensystem mit extrem hohen Anforderungen an Sicherheit und Überprüfbarkeit, war nie in der Lage, diese Ideen des parallelen Rechnens voll auszuschöpfen. Dies ist sowohl eine Einschränkung als auch eine Chance. Neue Ketten wie Solana, Sui und Aptos sind die ersten, die diese Erkundung beginnen, indem sie Parallelität auf architektonischer Ebene einführen. Aufstrebende Projekte wie Monad und MegaETH haben die On-Chain-Parallelität weiter zu Durchbrüchen bei tiefgreifenden Mechanismen wie Pipeline-Ausführung, optimistischer Parallelität und asynchroner nachrichtengesteuerter Technologie geführt und zeigen Merkmale, die sich immer mehr modernen Betriebssystemen annähern.
Man kann sagen, dass paralleles Rechnen nicht nur eine "Methode zur Leistungsoptimierung" ist, sondern auch ein Wendepunkt im Paradigma des Blockchain-Ausführungsmodells. Es stellt die grundlegenden Muster der Smart-Contract-Ausführung in Frage und definiert die grundlegende Logik der Transaktionsverpackung, des Zustandszugriffs, der Aufrufbeziehungen und des Speicherlayouts neu. Wenn Rollup "Transaktionen auf Off-Chain-Ausführung umstellen" bedeutet, dann ist On-Chain-Parallelität "Aufbau von Supercomputing-Kernen in der Kette", und sein Ziel ist nicht nur die Verbesserung des Durchsatzes, sondern die Bereitstellung einer wirklich nachhaltigen Infrastrukturunterstützung für zukünftige Web3-native Anwendungen (Hochfrequenzhandel, Game-Engines, KI-Modellausführung, On-Chain-Social usw.).
Nachdem die Rollup-Spur allmählich tendenziell homogen ist, wird die Intra-Chain-Parallelität still und leise zur entscheidenden Variablen des neuen Zyklus des Layer-1-Wettbewerbs. Performance ist nicht mehr nur "schneller", sondern die Möglichkeit, eine ganze heterogene Anwendungswelt unterstützen zu können. Dies ist nicht nur ein technisches Rennen, sondern auch ein Paradigmenkampf. Die nächste Generation von souveränen Ausführungsplattformen in der Web3-Welt wird wahrscheinlich aus diesem parallelen Ringen innerhalb der Kette hervorgehen.
2. Panorama des Expansionsparadigmas: Fünf Arten von Routen, jede mit ihren eigenen Schwerpunkten
Der Kapazitätsausbau als eines der wichtigsten, nachhaltigsten und schwierigsten Themen in der Entwicklung der Public-Chain-Technologie hat in den letzten zehn Jahren zur Entstehung und Weiterentwicklung fast aller Mainstream-Technologiepfade geführt. Ausgehend von der Schlacht um die Blockgröße von Bitcoin unterteilte sich dieser technische Wettbewerb zum Thema "Wie man die Kette schneller laufen lässt" schließlich in fünf grundlegende Routen, von denen jede aus einem anderen Blickwinkel in den Engpass schneidet, mit ihrer eigenen technischen Philosophie, Landeschwierigkeit, ihrem eigenen Risikomodell und anwendbaren Szenarien.
Der erste Weg ist die einfachste On-Chain-Skalierung, d. h. die Blockgröße zu erhöhen, die Blockzeit zu verkürzen oder die Rechenleistung durch Optimierung der Datenstruktur und des Konsensmechanismus zu verbessern. Dieser Ansatz stand im Mittelpunkt der Bitcoin-Skalierungsdebatte, was zu "Big Block"-Forks wie BCH und BSV führte und auch die Designideen früher Hochleistungs-Public-Chains wie EOS und NEO beeinflusste. Der Vorteil dieser Art von Route besteht darin, dass sie die Einfachheit der Single-Chain-Konsistenz beibehält, die leicht zu verstehen und zu implementieren ist, aber es ist auch sehr einfach, die systemische Obergrenze wie das Zentralisierungsrisiko, steigende Knotenbetriebskosten und erhöhte Synchronisationsschwierigkeiten zu berühren, so dass es nicht mehr die Mainstream-Kernlösung im heutigen Design ist, sondern eher zu einer zusätzlichen Kollokation anderer Mechanismen geworden ist.
Die zweite Art von Route ist die Off-Chain-Skalierung, die durch Statuskanäle und Sidechains dargestellt wird. Die Grundidee dieser Art von Pfad besteht darin, den größten Teil der Transaktionsaktivität außerhalb der Kette zu verlagern und nur das Endergebnis in die Hauptkette zu schreiben, die als Endabwicklungsschicht fungiert. In Bezug auf die technische Philosophie ist es nahe an der asynchronen Architektur von Web2 - versuchen Sie, eine schwere Transaktionsverarbeitung an der Peripherie zu belassen, und die Hauptkette führt nur eine minimale vertrauenswürdige Überprüfung durch. Obwohl diese Idee theoretisch unendlich skalierbar sein kann, schränken das Vertrauensmodell, die Fondssicherheit und die Interaktionskomplexität von Off-Chain-Transaktionen ihre Anwendung ein. Obwohl beispielsweise das Lightning Network eine klare Positionierung der Finanzszenarien hat, ist die Größe des Ökosystems nie explodiert. Mehrere Sidechain-basierte Designs, wie z. B. Polygon POS, haben jedoch nicht nur einen hohen Durchsatz, sondern zeigen auch die Nachteile einer schwierigen Vererbung der Sicherheit der Hauptkette auf.
Der dritte Routentyp ist die beliebteste und am weitesten verbreitete Layer-2-Rolluproute. Diese Methode ändert nicht direkt die Hauptkette selbst, sondern skaliert durch den Mechanismus der Off-Chain-Ausführung und der On-Chain-Verifizierung. Optimistic Rollup und ZK Rollup haben ihre eigenen Vorteile: Ersteres ist schnell zu implementieren und hochgradig kompatibel, hat aber die Probleme der Verzögerung der Anfechtungsfrist und des Betrugsschutzmechanismus; Letzteres verfügt über hohe Sicherheits- und gute Datenkomprimierungsfunktionen, ist jedoch komplex in der Entwicklung und es fehlt an EVM-Kompatibilität. Unabhängig von der Art des Rollups besteht das Wesentliche darin, die Ausführungsleistung auszulagern, während Daten und Verifizierung auf der Hauptkette verbleiben, um ein relatives Gleichgewicht zwischen Dezentralisierung und hoher Leistung zu erreichen. Das rasante Wachstum von Projekten wie Arbitrum, Optimism, zkSync und StarkNet beweist die Machbarkeit dieses Weges, legt aber auch mittelfristige Engpässe wie übermäßige Abhängigkeit von Datenverfügbarkeit (DA), hohe Kosten und fragmentierte Entwicklungserfahrung offen.
Die vierte Art von Weg ist die modulare Blockchain-Architektur, die in den letzten Jahren entstanden ist, wie z. B. Celestia, Avail, EigenLayer usw. Das modulare Paradigma befürwortet die vollständige Entkopplung der Kernfunktionen der Blockchain - Ausführung, Konsens, Datenverfügbarkeit und Abwicklung - durch mehrere spezialisierte Ketten, um verschiedene Funktionen auszuführen und sie dann zu einem skalierbaren Netzwerk mit einem Cross-Chain-Protokoll zu kombinieren. Diese Richtung wird stark von der modularen Architektur des Betriebssystems und dem Konzept der Cloud-Computing-Composability beeinflusst, die den Vorteil hat, Systemkomponenten flexibel austauschen zu können und die Effizienz in bestimmten Bereichen wie der DA stark zu verbessern. Die Herausforderungen liegen jedoch auch auf der Hand: Die Kosten für die Synchronisation, Verifizierung und das gegenseitige Vertrauen zwischen den Systemen nach der Modulentkopplung sind extrem hoch, das Entwickler-Ökosystem ist extrem fragmentiert und die Anforderungen an mittel- und langfristige Protokollstandards und Cross-Chain-Sicherheit sind viel höher als bei traditionellem Chain-Design. Im Wesentlichen baut dieses Modell keine "Kette" mehr auf, sondern ein "Kettennetzwerk", das eine beispiellose Schwelle für das Verständnis der Gesamtarchitektur sowie den Betrieb und die Wartung darstellt.
Die letzte Art von Route, die im Mittelpunkt der anschließenden Analyse in diesem Artikel steht, ist der Intra-Chain-Parallel-Computing-Optimierungspfad. Im Gegensatz zu den ersten vier Arten der "horizontalen Aufteilung", die hauptsächlich eine "horizontale Aufteilung" von der strukturellen Ebene aus durchführen, betont das parallele Rechnen das "vertikale Aufwertung", d.h. die gleichzeitige Verarbeitung atomarer Transaktionen wird durch Ändern der Architektur der Ausführungsmaschine innerhalb einer einzigen Kette realisiert. Dies erfordert das Umschreiben der VM-Planungslogik und die Einführung eines vollständigen Satzes moderner Planungsmechanismen für Computersysteme, z. B. Transaktionsabhängigkeitsanalyse, Vorhersage von Zustandskonflikten, Parallelitätssteuerung und asynchrone Aufrufe. Solana ist das erste Projekt, das das Konzept der parallelen VM in ein System auf Kettenebene implementiert, das eine parallele Ausführung mit mehreren Kernen durch die Beurteilung von Transaktionskonflikten auf der Grundlage des Kontomodells realisiert. Die neue Generation von Projekten wie Monad, Sei, Fuel, MegaETH usw. versucht außerdem, innovative Ideen wie Pipeline-Ausführung, optimistische Parallelität, Speicherpartitionierung und parallele Entkopplung einzuführen, um Hochleistungs-Ausführungskerne ähnlich wie bei modernen CPUs zu bauen. Der Kernvorteil dieser Richtung besteht darin, dass sie nicht auf die Multi-Chain-Architektur angewiesen ist, um einen Durchbruch bei der Durchsatzgrenze zu erzielen, und gleichzeitig eine ausreichende Rechenflexibilität für die Ausführung komplexer Smart Contracts bietet, was eine wichtige technische Voraussetzung für zukünftige Anwendungsszenarien wie AI Agent, groß angelegte Kettenspiele und hochfrequente Derivate ist.
Betrachtet man die oben genannten fünf Arten von Skalierungspfaden, so ist die Unterscheidung dahinter eigentlich der systematische Kompromiss zwischen Leistung, Composability, Sicherheit und Entwicklungskomplexität der Blockchain. Rollup ist stark in Bezug auf Konsens-Outsourcing und sichere Vererbung, Modularität unterstreicht strukturelle Flexibilität und Wiederverwendung von Komponenten, Off-Chain-Skalierung versucht, den Engpass der Hauptkette zu durchbrechen, aber die Vertrauenskosten sind hoch, und Intra-Chain-Parallelität konzentriert sich auf die grundlegende Aufrüstung der Ausführungsschicht und versucht, sich der Leistungsgrenze moderner verteilter Systeme zu nähern, ohne die Konsistenz der Kette zu zerstören. Es ist unmöglich, dass jeder Weg alle Probleme löst, aber es sind diese Richtungen, die zusammen ein Panorama des Web3-Computing-Paradigmen-Upgrades bilden und Entwicklern, Architekten und Investoren äußerst reichhaltige strategische Optionen bieten.
So wie sich das Betriebssystem von Single-Core zu Multi-Core gewandelt hat und sich Datenbanken von sequentiellen Indizes zu gleichzeitigen Transaktionen entwickelt haben, wird sich die Expansion von Web3 schließlich in eine hochgradig parallele Ausführungsära bewegen. In dieser Ära ist Leistung nicht mehr nur ein Kettengeschwindigkeitsrennen, sondern eine umfassende Verkörperung der zugrunde liegenden Designphilosophie, des tiefgreifenden Architekturverständnisses, der Zusammenarbeit von Software und Hardware und der Systemsteuerung. Und Intra-Chain-Parallelität könnte das ultimative Schlachtfeld dieses langfristigen Krieges sein.
3. Parallel Computing Classification Graph: Fünf Wege vom Konto zur Anweisung
Im Zusammenhang mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Blockchain-Skalierungstechnologie ist paralleles Computing allmählich zum Kernpfad für Leistungsdurchbrüche geworden. Anders als bei der horizontalen Entkopplung der Strukturschicht, der Netzwerkschicht oder der Datenverfügbarkeitsschicht handelt es sich beim parallelen Rechnen um ein tiefes Mining auf der Ausführungsschicht, das mit der niedrigsten Logik der Betriebseffizienz der Blockchain zusammenhängt und die Reaktionsgeschwindigkeit und Verarbeitungskapazität eines Blockchain-Systems angesichts hoher Parallelität und komplexer Transaktionen mit mehreren Typen bestimmt. Ausgehend vom Ausführungsmodell und einem Überblick über die Entwicklung dieser Technologielinie können wir eine klare Klassifizierungskarte des parallelen Rechnens erstellen, die grob in fünf technische Pfade unterteilt werden kann: Parallelität auf Kontoebene, Parallelität auf Objektebene, Parallelität auf Transaktionsebene, Parallelität auf virtueller Maschinenebene und Parallelität auf Anweisungsebene. Diese fünf Arten von Pfaden, von grobkörnig bis feinkörnig, sind nicht nur der kontinuierliche Verfeinerungsprozess der parallelen Logik, sondern auch der Weg der zunehmenden Systemkomplexität und Planungsschwierigkeit.
Die früheste Parallelität auf Kontoebene ist das Paradigma, das durch Solana repräsentiert wird. Dieses Modell basiert auf dem Entkopplungsentwurf von Konto und Zustand und bestimmt, ob eine widersprüchliche Beziehung vorliegt, indem die Gruppe der an der Transaktion beteiligten Konten statisch analysiert wird. Wenn zwei Transaktionen auf eine Gruppe von Konten zugreifen, die sich nicht überschneiden, können sie gleichzeitig auf mehreren Kernen ausgeführt werden. Dieser Mechanismus ist ideal für den Umgang mit gut strukturierten Transaktionen mit klaren Ein- und Ausgängen, insbesondere für Programme mit vorhersehbaren Pfaden wie DeFi. Die natürliche Annahme ist jedoch, dass der Kontozugriff vorhersehbar ist und die Zustandsabhängigkeit statisch abgeleitet werden kann, was ihn anfällig für konservative Ausführung und reduzierte Parallelität angesichts komplexer Smart Contracts (wie z. B. dynamischer Verhaltensweisen wie Kettenspiele und KI-Agenten) macht. Darüber hinaus führt die Querabhängigkeit zwischen den Konten auch dazu, dass die parallelen Renditen in bestimmten Szenarien des Hochfrequenzhandels stark geschwächt werden. Die Laufzeit von Solana ist in dieser Hinsicht hochgradig optimiert, aber die zentrale Planungsstrategie ist immer noch durch die Granularität des Kontos begrenzt.
Weitere Verfeinerung auf Basis des Account-Modells begeben wir uns in die technische Ebene der Parallelität auf Objektebene. Parallelität auf Objektebene führt eine semantische Abstraktion von Ressourcen und Modulen ein, mit gleichzeitiger Planung in feinkörnigeren Einheiten von "Zustandsobjekten". Aptos und Sui sind wichtige Exploratoren in dieser Richtung, insbesondere letzteres, das den Besitz und die Variabilität von Ressourcen zur Kompilierzeit durch das lineare Typsystem der Move-Sprache definiert, was es der Laufzeit ermöglicht, Ressourcenzugriffskonflikte präzise zu steuern. Im Vergleich zur Parallelität auf Kontoebene ist diese Methode vielseitiger und skalierbarer, kann komplexere Lese- und Schreiblogik abdecken und eignet sich natürlich für sehr heterogene Szenarien wie Spiele, soziale Netzwerke und KI. Parallelität auf Objektebene führt jedoch auch zu höheren Sprachbarrieren und Entwicklungskomplexität, und Move ist kein direkter Ersatz für Solidity, und die hohen Kosten des ökologischen Switchings schränken die Popularität des parallelen Paradigmas ein.
Eine weitere Parallelität auf Transaktionsebene ist die Richtung, die von der neuen Generation von Hochleistungsketten eingeschlagen wird, die durch Monad, Sei und Fuel repräsentiert werden. Anstatt Zustände oder Konten als kleinste Einheit der Parallelität zu behandeln, wird der Pfad um ein Abhängigkeitsdiagramm um die gesamte Transaktion selbst herum aufgebaut. Es behandelt Transaktionen als atomare Einheiten von Vorgängen, erstellt Transaktionsdiagramme (Transaktions-DAGs) durch statische oder dynamische Analyse und verlässt sich auf Scheduler für die gleichzeitige Flow-Ausführung. Dieses Design ermöglicht es dem System, die Miningparallelität zu maximieren, ohne die zugrunde liegende Zustandsstruktur vollständig verstehen zu müssen. Monad ist besonders auffällig und kombiniert moderne Datenbank-Engine-Technologien wie Optimistic Concurrency Control (OCC), parallele Pipeline-Planung und Out-of-Order-Ausführung, wodurch die Kettenausführung näher an das "GPU-Scheduler"-Paradigma herangeführt wird. In der Praxis erfordert dieser Mechanismus extrem komplexe Abhängigkeitsmanager und Konfliktdetektoren, und der Scheduler selbst kann auch zu einem Engpass werden, aber seine potenzielle Durchsatzkapazität ist viel höher als die des Konto- oder Objektmodells, was ihn zur theoretischsten Kraft im aktuellen parallelen Computing-Track macht.
Auf der anderen Seite bettet die Parallelität auf VM-Ebene gleichzeitige Ausführungsfunktionen direkt in die zugrunde liegende Befehlsplanungslogik der VM ein und zielt darauf ab, die inhärenten Einschränkungen der EVM-Sequenzausführung vollständig zu durchbrechen. Als "Super-Virtual-Machine-Experiment" innerhalb des Ethereum-Ökosystems versucht MegaETH, die EVM so umzugestalten, dass sie die gleichzeitige Ausführung von Smart-Contract-Code mit mehreren Threads unterstützt. Die zugrunde liegende Schicht ermöglicht es jedem Vertrag, unabhängig in verschiedenen Ausführungskontexten durch Mechanismen wie segmentierte Ausführung, Zustandssegmentierung und asynchronen Aufruf ausgeführt zu werden, und stellt mit Hilfe einer parallelen Synchronisationsschicht die letztendliche Konsistenz sicher. Der schwierigste Teil dieses Ansatzes besteht darin, dass er vollständig mit der bestehenden EVM-Verhaltenssemantik kompatibel sein muss und gleichzeitig die gesamte Ausführungsumgebung und den Gas-Mechanismus transformieren muss, um das Solidity-Ökosystem reibungslos auf ein paralleles Framework zu migrieren. Die Herausforderung besteht nicht nur in der Tiefe des Technologie-Stacks, sondern auch in der Akzeptanz bedeutender Protokolländerungen an der politischen L1-Struktur von Ethereum. Aber wenn MegaETH erfolgreich ist, verspricht es eine "Multi-Core-Prozessor-Revolution" im EVM-Bereich zu werden.
Der letzte Pfadtyp ist die Parallelität auf Befehlsebene, die am feinkörnigsten ist und den höchsten technischen Schwellenwert aufweist. Die Idee leitet sich von den Out-of-Order-Ausführungs- und Anweisungspipelines des modernen CPU-Designs ab. Dieses Paradigma geht davon aus, dass, da jeder Smart Contract schließlich in Bytecode-Anweisungen kompiliert wird, es durchaus möglich ist, jede Operation zu planen, zu analysieren und parallel neu anzuordnen, so wie eine CPU einen x86-Befehlssatz ausführt. Das Fuel-Team hat zunächst ein nachorderbares Ausführungsmodell auf Anweisungsebene in seiner FuelVM eingeführt, und auf lange Sicht, sobald die Blockchain-Ausführungs-Engine die vorausschauende Ausführung und die dynamische Neuanordnung von Anweisungsabhängigen implementiert, wird ihre Parallelität die theoretische Grenze erreichen. Dieser Ansatz könnte das Co-Design von Blockchain und Hardware sogar auf eine ganz neue Ebene heben und die Kette zu einem echten "dezentralen Computer" und nicht nur zu einem "verteilten Ledger" machen. Natürlich befindet sich dieser Weg noch in der theoretischen und experimentellen Phase, und die entsprechenden Scheduler und Sicherheitsüberprüfungsmechanismen sind noch nicht ausgereift, aber er weist auf die ultimative Grenze der Zukunft des parallelen Rechnens hin.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die fünf Pfade Account, Object, Transaction, VM und Instruction das Entwicklungsspektrum des Intra-Chain-Parallelcomputings ausmachen, von der statischen Datenstruktur bis zum dynamischen Planungsmechanismus, von der Vorhersage des Zustandszugriffs bis zur Neuanordnung auf Anweisungsebene, jeder Schritt der parallelen Technologie bedeutet eine signifikante Erhöhung der Systemkomplexität und der Entwicklungsschwelle. Gleichzeitig markieren sie aber auch einen Paradigmenwechsel im Rechenmodell der Blockchain, weg vom traditionellen Full-Sequence-Konsens-Ledger hin zu einer hochleistungsfähigen, vorhersehbaren und disponierbaren verteilten Ausführungsumgebung. Dies ist nicht nur eine Aufholjagd mit der Effizienz des Web2-Cloud-Computings, sondern auch eine tiefgreifende Vorstellung von der ultimativen Form des "Blockchain-Computers". Die Auswahl paralleler Pfade für verschiedene öffentliche Chains wird auch das Trägerlimit ihrer zukünftigen Anwendungsökosysteme sowie ihre zentrale Wettbewerbsfähigkeit in Szenarien wie AI Agent, Kettenspielen und On-Chain-Hochfrequenzhandel bestimmen.
Viertens werden die beiden Haupttracks erklärt: Monad vs. MegaETH
Unter den verschiedenen Wegen der parallelen Computing-Evolution sind die beiden wichtigsten technischen Routen mit dem größten Fokus, der höchsten Stimme und der vollständigsten Erzählung auf dem aktuellen Markt zweifellos der "Aufbau einer parallelen Computing-Kette von Grund auf", dargestellt durch Monad, und die "parallele Revolution innerhalb von EVM", repräsentiert durch MegaETH. Diese beiden sind nicht nur die intensivsten Forschungs- und Entwicklungsrichtungen für aktuelle kryptographische Primitivingenieure, sondern auch die entscheidendsten Polarsymbole im aktuellen Web3-Computer-Performance-Rennen. Der Unterschied zwischen den beiden liegt nicht nur in der Ausgangslage und dem Stil der technischen Architektur, sondern auch in den ökologischen Objekten, denen sie dienen, den Migrationskosten, der Ausführungsphilosophie und dem zukünftigen strategischen Weg, der dahinter steht. Sie stellen einen parallelen Paradigmenwettbewerb zwischen "Rekonstruktionismus" und "Kompatibilitätismus" dar und haben die Vorstellung des Marktes von der endgültigen Form von Hochleistungsketten tiefgreifend beeinflusst.
Monad ist durch und durch ein "Computational Fundamentalist", und seine Designphilosophie ist nicht darauf ausgelegt, mit bestehenden EVMs kompatibel zu sein, sondern vielmehr die Art und Weise neu zu definieren, wie Blockchain-Ausführungs-Engines unter der Haube laufen, inspiriert von modernen Datenbanken und Hochleistungs-Multi-Core-Systemen. Das Kerntechnologiesystem stützt sich auf ausgereifte Mechanismen im Datenbankbereich wie Optimistic Concurrency Control, Transaction DAG Scheduling, Out-of-Order Execution und Pipelined Execution, mit dem Ziel, die Transaktionsverarbeitungsleistung der Kette in der Größenordnung von Millionen von TPS zu erhöhen. In der Monad-Architektur sind die Ausführung und Reihenfolge der Transaktionen vollständig entkoppelt, und das System erstellt zunächst ein Transaktionsabhängigkeitsdiagramm und übergibt es dann zur parallelen Ausführung an den Scheduler. Alle Transaktionen werden als atomare Einheiten von Transaktionen behandelt, mit expliziten Lese-/Schreibsätzen und Momentaufnahmen des Zustands, und Scheduler werden optimistisch auf der Grundlage von Abhängigkeitsdiagrammen ausgeführt, indem sie ein Rollback ausführen und erneut ausführen, wenn Konflikte auftreten. Dieser Mechanismus ist in Bezug auf die technische Implementierung äußerst komplex und erfordert die Konstruktion eines Ausführungsstacks, der dem eines modernen Datenbanktransaktionsmanagers ähnelt, sowie die Einführung von Mechanismen wie mehrstufiges Caching, Prefetching, parallele Validierung usw., um die Latenz des Endzustands zu komprimieren, aber er kann theoretisch die Durchsatzgrenze auf Höhen verschieben, die von der aktuellen Kette nicht vorstellbar sind.
Noch wichtiger ist, dass Monad die Interoperabilität mit der EVM nicht aufgegeben hat. Es verwendet eine Zwischenschicht, die der "Solidity-Compatible Intermediate Language" ähnelt, um Entwickler beim Schreiben von Verträgen in Solidity-Syntax zu unterstützen und gleichzeitig die Optimierung der Zwischensprache und die Parallelisierungsplanung in der Ausführungs-Engine durchzuführen. Diese Designstrategie der "Oberflächenkompatibilität und des Bottom-Refactorings" behält nicht nur die Freundlichkeit der ökologischen Ethereum-Entwickler bei, sondern setzt auch das zugrundeliegende Ausführungspotenzial weitestgehend frei, was eine typische technische Strategie ist, "die EVM zu schlucken und dann zu dekonstruieren". Das bedeutet auch, dass Monad nach dem Start nicht nur zu einer souveränen Chain mit extremer Leistung wird, sondern auch zu einer idealen Ausführungsschicht für Layer-2-Rollup-Netzwerke und auf lange Sicht sogar zu einem "steckbaren Hochleistungskern" für andere Chain-Ausführungsmodule. Unter diesem Gesichtspunkt ist Monad nicht nur ein technischer Weg, sondern auch eine neue Logik des Systems Sovereignty Design, die die "Modularisierung-Performance-Wiederverwendbarkeit" der Ausführungsschicht befürwortet, um einen neuen Standard für Inter-Chain Collaborative Computing zu schaffen.
Im Gegensatz zu Monads "New World Builder"-Haltung ist MegaETH eine völlig entgegengesetzte Art von Projekt, das sich dafür entscheidet, von der bestehenden Welt von Ethereum auszugehen und eine signifikante Steigerung der Ausführungseffizienz mit minimalen Änderungskosten zu erreichen. MegaETH hebt die EVM-Spezifikation nicht auf, sondern versucht, die Leistung des parallelen Rechnens in die Ausführungs-Engine der bestehenden EVM einzubauen, um eine zukünftige Version der "Multi-Core-EVM" zu schaffen. Der Grundgedanke liegt in einer vollständigen Überarbeitung des aktuellen EVM-Befehlsausführungsmodells mit Funktionen wie Isolation auf Thread-Ebene, asynchroner Ausführung auf Vertragsebene und Erkennung von Zustandszugriffskonflikten, die es ermöglichen, dass mehrere Smart Contracts gleichzeitig im selben Block ausgeführt werden und schließlich Zustandsänderungen zusammengeführt werden können. Dieses Modell erfordert, dass Entwickler erhebliche Leistungssteigerungen mit demselben Vertrag erzielen, der auf der MegaETH-Chain bereitgestellt wird, ohne bestehende Solidity-Verträge zu ändern und neue Sprachen oder Toolchains zu verwenden. Dieser Weg der "konservativen Revolution" ist äußerst attraktiv, insbesondere für das Ethereum L2-Ökosystem, da er einen idealen Weg zu schmerzlosen Leistungsverbesserungen bietet, ohne dass die Syntax migriert werden muss.
Der zentrale Durchbruch von MegaETH liegt in seinem VM-Multithread-Planungsmechanismus. Herkömmliche EVMs verwenden ein gestapeltes Single-Thread-Ausführungsmodell, bei dem jede Anweisung linear ausgeführt wird und Zustandsaktualisierungen synchron erfolgen müssen. MegaETH durchbricht dieses Muster und führt einen asynchronen Mechanismus zur Isolation von Aufrufstapeln und Ausführungskontexten ein, um die gleichzeitige Ausführung von "gleichzeitigen EVM-Kontexten" zu erreichen. Jeder Vertrag kann seine eigene Logik in einem separaten Thread aufrufen, und alle Threads erkennen und konvergieren den Zustand einheitlich über die parallele Commitebene, wenn der Zustand schließlich übermittelt wird. Dieser Mechanismus ist dem JavaScript-Multithreading-Modell moderner Browser (Web Workers + Shared Memory + Lock-Free Data) sehr ähnlich, das den Determinismus des Verhaltens des Hauptthreads beibehält und einen hochleistungsfähigen Planungsmechanismus einführt, der im Hintergrund asynchron ist. In der Praxis ist dieses Design auch äußerst freundlich für Blockbauer und -sucher und kann die Mempool-Sortier- und MEV-Erfassungspfade nach parallelen Strategien optimieren, wodurch ein geschlossener Kreislauf wirtschaftlicher Vorteile auf der Ausführungsebene entsteht.
Noch wichtiger ist, dass MegaETH sich dafür entschieden hat, tief mit dem Ethereum-Ökosystem verbunden zu sein, und sein Hauptlandeplatz in der Zukunft wahrscheinlich ein EVM L2 Rollup-Netzwerk wie Optimism, Base oder Arbitrum Orbit Chain sein wird. Einmal in großem Maßstab eingeführt, kann es eine fast 100-fache Leistungsverbesserung gegenüber dem bestehenden Ethereum-Technologiestack erzielen, ohne die Vertragssemantik, das Zustandsmodell, die Gaslogik, die Aufrufmethoden usw. zu ändern, was es zu einer attraktiven Technologie-Upgrade-Richtung für EVM-Konservative macht. Das MegaETH-Paradigma lautet: Solange Sie noch Dinge auf Ethereum tun, lasse ich Ihre Rechenleistung in die Höhe schnellen. Aus der Perspektive des Realismus und der Technik ist es einfacher zu implementieren als Monad und entspricht eher dem iterativen Weg der Mainstream-DeFi- und NFT-Projekte, was es kurzfristig zu einem Kandidaten für ökologische Unterstützung macht.
In gewisser Weise handelt es sich bei den beiden Routen von Monad und MegaETH nicht nur um zwei Implementierungen paralleler Technologiepfade, sondern auch um eine klassische Konfrontation zwischen "Refactoring" und "Kompatibilität" auf dem Weg der Blockchain-Entwicklung: Ersterer verfolgt einen Paradigmendurchbruch und rekonstruiert die gesamte Logik von den virtuellen Maschinen bis zum zugrunde liegenden Zustandsmanagement, um ultimative Leistung und architektonische Plastizität zu erreichen; Letzteres verfolgt eine inkrementelle Optimierung, die traditionelle Systeme an ihre Grenzen bringt und gleichzeitig bestehende ökologische Einschränkungen respektiert, wodurch die Migrationskosten minimiert werden. Es gibt keine absoluten Vor- oder Nachteile zwischen den beiden, aber sie bedienen unterschiedliche Entwicklergruppen und Ökosystem-Visionen. Monad eignet sich besser für den Aufbau neuer Systeme von Grund auf, Kettenspiele, die einen extremen Durchsatz verfolgen, KI-Agenten und modulare Ausführungsketten. MegaETH hingegen eignet sich eher für L2-Projekte, DeFi-Projekte und Infrastrukturprotokolle, die Leistungssteigerungen mit minimalen Entwicklungsänderungen erreichen wollen.
Sie sind wie Hochgeschwindigkeitszüge auf einer neuen Strecke, die von der Strecke, dem Stromnetz bis zur Karosserie neu definiert werden, nur um eine noch nie dagewesene Geschwindigkeit und Erfahrung zu erreichen; Ein weiteres Beispiel ist die Installation von Turbinen auf bestehenden Autobahnen, die die Fahrspurplanung und die Motorstruktur verbessern, so dass Fahrzeuge schneller fahren können, ohne das bekannte Straßennetz zu verlassen. Die beiden könnten auf die gleiche Weise enden: In der nächsten Phase modularer Blockchain-Architekturen könnte Monad zu einem "Execution-as-a-Service"-Modul für Rollups werden, und MegaETH könnte zu einem Plugin zur Leistungsbeschleunigung für Mainstream-L2s werden. Die beiden könnten schließlich konvergieren, um die beiden Flügel der leistungsstarken verteilten Ausführungs-Engine in der zukünftigen Web3-Welt zu bilden.
5. Künftige Chancen und Herausforderungen des parallelen Rechnens
Mit der Entwicklung des parallelen Computings vom papierbasierten Design zur On-Chain-Implementierung wird das Potenzial, das sich daraus ergibt, immer konkreter und messbarer. Auf der einen Seite haben wir gesehen, dass neue Entwicklungsparadigmen und Geschäftsmodelle begonnen haben, "On-Chain-Performance" neu zu definieren: Eine komplexere Logik von Kettenspielen, ein realistischerer Lebenszyklus von KI-Agenten, ein besseres Echtzeit-Datenaustauschprotokoll, ein immersiveres interaktives Erlebnis und sogar ein kollaboratives On-Chain-Super-App-Betriebssystem ändern sich von "Können wir es schaffen" zu "wie gut wir es können". Auf der anderen Seite ist das, was den Übergang zum parallelen Rechnen wirklich vorantreibt, nicht nur die lineare Verbesserung der Systemleistung, sondern auch die strukturelle Veränderung der kognitiven Grenzen der Entwickler und die ökologischen Migrationskosten. So wie die Einführung des Turing-vollständigen Vertragsmechanismus durch Ethereum die mehrdimensionale Explosion von DeFi, NFT und DAO hervorbrachte, bringt die durch paralleles Rechnen bewirkte "asynchrone Rekonstruktion zwischen Zustand und Anweisung" auch ein neues On-Chain-Weltmodell hervor, das nicht nur eine Revolution in der Ausführungseffizienz, sondern auch eine Brutstätte für Spaltinnovationen in der Produktstruktur darstellt.
Zunächst einmal ist der unmittelbarste Nutzen aus Sicht der Möglichkeiten die "Anhebung der Anwendungsobergrenze". Die meisten der aktuellen DeFi-, Gaming- und Social-Media-Anwendungen sind durch staatliche Engpässe, Gaskosten und Latenzzeiten eingeschränkt und können hochfrequente Interaktionen in großem Maßstab nicht wirklich auf der Kette übertragen. Nehmen wir Kettenspiele als Beispiel: GameFi mit echtem Bewegungsfeedback, hochfrequenter Verhaltenssynchronisation und Echtzeit-Kampflogik existiert fast nicht, da die lineare Ausführung traditioneller EVM die Broadcast-Bestätigung von Dutzenden von Zustandsänderungen pro Sekunde nicht unterstützen kann. Mit Unterstützung des parallelen Rechnens können durch Mechanismen wie Transaktions-DAGs und asynchrone Kontexte auf Vertragsebene Ketten mit hoher Parallelität konstruiert und deterministische Ausführungsergebnisse durch Snapshot-Konsistenz garantiert werden, um einen strukturellen Durchbruch in der "On-Chain-Spiel-Engine" zu erzielen. In ähnlicher Weise werden auch der Einsatz und der Betrieb von KI-Agenten durch paralleles Rechnen erheblich verbessert. In der Vergangenheit haben wir KI-Agenten eher off-chain laufen lassen und ihre Verhaltensergebnisse nur in On-Chain-Verträge hochgeladen, aber in Zukunft kann On-Chain die asynchrone Zusammenarbeit und den Zustandsaustausch zwischen mehreren KI-Entitäten durch parallele Transaktionsplanung unterstützen, um die autonome Echtzeitlogik der Agenten On-Chain wirklich zu realisieren. Paralleles Computing wird die Infrastruktur für diesen "behavior-driven contract" sein und das Web3 von einer "Transaktion als Asset" in eine neue Welt der "Interaktion als Agent" führen.
Zweitens wurden auch die Entwickler-Toolchain und die Abstraktionsschicht für virtuelle Maschinen aufgrund der Parallelisierung strukturell umgestaltet. Das traditionelle Solidity-Entwicklungsparadigma basiert auf einem seriellen Denkmodell, bei dem Entwickler daran gewöhnt sind, Logik als Single-Thread-Zustandsänderung zu entwerfen, aber in parallelen Computing-Architekturen sind Entwickler gezwungen, über Lese-/Schreibkonflikte, Zustandsisolationsrichtlinien, Transaktionsatomarität nachzudenken und sogar Architekturmuster basierend auf Nachrichtenwarteschlangen oder Zustandspipelines einzuführen. Dieser Sprung in der kognitiven Struktur hat auch den rasanten Aufstieg einer neuen Generation von Werkzeugketten hervorgebracht. Beispielsweise werden parallele Smart-Contract-Frameworks, die Transaktionsabhängigkeitsdeklarationen unterstützen, IR-basierte Optimierungscompiler und gleichzeitige Debugger, die die Simulation von Transaktionssnapshots unterstützen, im neuen Zyklus zu Brutstätten für Infrastrukturexplosionen. Gleichzeitig hat die kontinuierliche Weiterentwicklung modularer Blockchains auch einen hervorragenden Landepfad für paralleles Computing mit sich gebracht: Monad kann als Ausführungsmodul in L2 Rollup eingefügt werden, MegaETH kann als EVM-Ersatz für Mainstream-Chains eingesetzt werden, Celestia bietet Unterstützung für die Datenverfügbarkeitsschicht und EigenLayer bietet ein dezentrales Validator-Netzwerk, wodurch eine hochperformante integrierte Architektur von den zugrunde liegenden Daten bis zur Ausführungslogik gebildet wird.
Die Weiterentwicklung des parallelen Rechnens ist jedoch kein einfacher Weg, und die Herausforderungen sind noch struktureller und schwieriger zu bewältigen als die Chancen. Die technischen Kernschwierigkeiten liegen einerseits in der "Konsistenzgarantie der staatlichen Parallelität" und der "Strategie zur Behandlung von Transaktionskonflikten". Im Gegensatz zu Off-Chain-Datenbanken kann On-Chain-Datenbanken kein beliebiges Maß an Transaktions-Rollback oder Zustandsrückzug tolerieren, und alle Ausführungskonflikte müssen im Voraus modelliert oder während des Ereignisses genau kontrolliert werden. Dies bedeutet, dass der parallele Scheduler über starke Funktionen zur Konstruktion von Abhängigkeitsgraphen und zur Konfliktvorhersage verfügen und gleichzeitig einen effizienten Fehlertoleranzmechanismus für die optimistische Ausführung entwerfen muss, da das System sonst bei hoher Last anfällig für einen "gleichzeitigen Fehlerwiederholungssturm" ist, der nicht nur zunimmt, sondern abnimmt und sogar zu Ketteninstabilität führt. Darüber hinaus ist das aktuelle Sicherheitsmodell der Multithread-Ausführungsumgebung noch nicht vollständig etabliert, wie z. B. die Präzision des Zustandsisolationsmechanismus zwischen Threads, die neue Verwendung von Re-Antronancy-Angriffen in asynchronen Kontexten und die Gasexplosion von Cross-Thread-Vertragsaufrufen, alles neue Probleme, die gelöst werden müssen.
Heimtückischere Herausforderungen ergeben sich aus ökologischen und psychologischen Aspekten. Ob Entwickler bereit sind, auf das neue Paradigma umzusteigen, ob sie die Entwurfsmethoden paralleler Modelle beherrschen können und ob sie bereit sind, auf ein gewisses Maß an Lesbarkeit und Vertragsüberprüfbarkeit für Leistungsvorteile zu verzichten, ist der Schlüssel dazu, ob paralleles Rechnen ökologische potenzielle Energie bilden kann. In den letzten Jahren haben wir gesehen, wie eine Reihe von Chains mit überlegener Leistung, aber ohne Entwicklerunterstützung allmählich verstummten, wie z. B. NEAR, Avalanche und sogar einige Cosmos SDK-Chains mit weitaus besserer Leistung als EVM, und ihre Erfahrung erinnert uns daran, dass es ohne Entwickler kein Ökosystem gibt; Ohne Ökologie, egal wie gut die Leistung ist, ist es nur ein Luftschloss. Daher sollten parallele Computing-Projekte nicht nur den stärksten Motor bilden, sondern auch den schonendsten ökologischen Übergangspfad einschlagen, so dass "Leistung das Out-of-the-Box" und nicht "Leistung die kognitive Schwelle ist".
Letztendlich ist die Zukunft des parallelen Rechnens sowohl ein Triumph für die Systemtechnik als auch ein Test für das Ökodesign. Es wird uns zwingen, neu zu untersuchen, "was das Wesen der Kette ist": Ist es eine dezentrale Abwicklungsmaschine oder ein global verteilter staatlicher Echtzeit-Orchestrator? Wenn Letzteres der Fall ist, werden die Fähigkeiten des Zustandsdurchsatzes, der Transaktionsparallelität und der Vertragsreaktionsfähigkeit, die bisher als "technische Details der Kette" angesehen wurden, schließlich zu den primären Indikatoren, die den Wert der Kette definieren. Das parallele Computing-Paradigma, das diesen Übergang wirklich vervollständigt, wird auch zu den wichtigsten und sich am stärksten verstärkenden Infrastrukturprimitiven in diesem neuen Zyklus werden, und seine Auswirkungen werden weit über ein technisches Modul hinausgehen und könnten einen Wendepunkt im gesamten Computing-Paradigma von Web3 darstellen.
6. Fazit: Ist paralleles Computing der beste Weg für Web3 Native Scaling?
Von allen Wegen, die die Grenzen der Web3-Leistung ausloten, ist paralleles Computing nicht am einfachsten zu implementieren, aber es kommt dem Wesen der Blockchain vielleicht am nächsten. Es migriert nicht außerhalb der Kette und opfert auch nicht die Dezentralisierung im Austausch für Durchsatz, sondern versucht, das Ausführungsmodell selbst in der Atomarität und dem Determinismus der Kette zu rekonstruieren, von der Transaktionsschicht, der Vertragsschicht und der VM-Schicht bis zur Wurzel des Leistungsengpasses. Diese "native to the chain"-Skalierungsmethode behält nicht nur das Core-Trust-Modell der Blockchain bei, sondern reserviert auch nachhaltigen Performance-Boden für komplexere On-Chain-Anwendungen in der Zukunft. Seine Schwierigkeit liegt in der Struktur, und sein Charme liegt in der Struktur. Wenn modulares Refactoring die "Architektur der Kette" ist, dann ist paralleles Computing-Refactoring die "Seele der Kette". Dies ist vielleicht keine Abkürzung zur Zollabfertigung, aber es wird wahrscheinlich die einzige nachhaltige positive Lösung in der langfristigen Entwicklung von Web3 sein. Wir sind Zeugen eines architektonischen Übergangs von Single-Core-CPUs zu Multi-Core-/Threaded-Betriebssystemen, und das Erscheinungsbild von Web3-nativen Betriebssystemen könnte in diesen parallelen In-Chain-Experimenten verborgen bleiben.
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