El futuro del escalado: un panorama de las pistas de computación paralela de Web3

Escrito por: 0xjacobzhao y ChatGPT El

"Trilema de la cadena de bloques" de la "seguridad", la "descentralización" y la "escalabilidad" de la cadena de bloques revela la compensación esencial en el diseño de los sistemas de cadena de bloques, es decir, es difícil que los proyectos de cadena de bloques logren "seguridad extrema, todos pueden participar y procesamiento de alta velocidad" al mismo tiempo. En respuesta al eterno tema de la "escalabilidad", las principales soluciones de escalado de blockchain en el mercado se dividen según paradigmas, que incluyen:

• Escalado mejorado por la ejecución: Mejora de las capacidades de ejecución in situ, como el paralelismo, la GPU y

el

• escalado aislado del estado de varios núcleos: estado/fragmento dividido horizontalmente, como la fragmentación, UTXO y la subred

• múltiple Escalado subcontratado fuera de la cadena: Poner la ejecución fuera de la cadena, Por ejemplo, Rollup, Coprocesador, DA

• desacoplamiento de estructura escalado: arquitectura modular, operación colaborativa, como cadena de módulos, secuenciador compartido, Rollup Mesh

• escalado simultáneo asíncrono: modelo de actor, aislamiento de procesos, controlado por mensajes, como agente, cadena asíncrona multiproceso

  La

  solución de escalado de blockchain incluye: computación paralela en cadena, rollup, fragmentación, módulo DA, estructura modular, sistema de actores, compresión a prueba de zk, arquitectura sin estado, etc., que cubre múltiples niveles de ejecución, estado, datos y estructura, y es un sistema de escalado completo de "colaboración multicapa y combinación de módulos". Este artículo se centra en los métodos de escalado que generalizan la computación paralela.

  Paralelismo dentro de la cadena, que se centra en la ejecución paralela de transacciones/instrucciones dentro del bloque. De acuerdo con el mecanismo paralelo, sus métodos de escalado se pueden dividir en cinco categorías, cada una de las cuales representa una búsqueda de rendimiento, un modelo de desarrollo y una filosofía de arquitectura diferentes, y la granularidad paralela es cada vez más fina, la intensidad del paralelismo es cada vez mayor, la complejidad de la programación es cada vez mayor, y la complejidad de la programación y la dificultad de implementación también son cada vez más altas.

  • Nivel de cuenta: representa el proyecto Solana

  • Nivel de objeto: representa el proyecto Sui

  • Nivel de transacción: representa el proyecto Monad, Aptos

  • Nivel de llamada / MicroVM: Representa el proyecto MegaETH

  • Paralelismo a nivel de instrucción: Representa el proyecto GatlingX

  El modelo de concurrencia asíncrona fuera de la cadena, representado por el Modelo Actor / Actor, pertenece a otro paradigma de computación paralela, como un sistema de mensajes entre cadenas / asincrónico (modelo de sincronización sin bloques), cada agente se ejecuta de forma independiente como un "proceso de agente", mensajes asíncronos en modo paralelo, impulsados por eventos, sin programación sincrónica, proyectos representativos como AO, ICP, Cartesi, etc.

  El conocido esquema de escalado de fragmentos o rollup pertenece al mecanismo de simultaneidad a nivel del sistema, no a la computación paralela dentro de la cadena. Logran el escalado "ejecutando múltiples cadenas/dominios de ejecución en paralelo", en lugar de aumentar el paralelismo dentro de un solo bloque/máquina virtual. Este tipo de solución de escalado no es el foco de este artículo, pero aún así lo usaremos para comparar las similitudes y diferencias en los conceptos arquitectónicos.

  Solana es una escuela de programación de ingeniería, más como un "kernel del sistema operativo", adecuado para límites de estado claros, comercio de alta frecuencia controlable, es un estilo de ingeniero de hardware, para ejecutar la cadena como hardware (ejecución paralela de grado de hardware); Aptos es un sistema tolerante a fallos, más parecido a un "motor de concurrencia de bases de datos", adecuado para sistemas de contrato con un fuerte acoplamiento de estado y cadenas de llamadas complejas. Aptos y Sui son como ingenieros de lenguajes de programación, y la seguridad de los recursos de grado de software representa la ruta de implementación técnica de la computación paralela Web3 bajo diferentes filosofías.

  3.3 Cosmos SDK Parallel Scaling Sei

  V2 es una cadena pública transaccional de alto rendimiento construida sobre la base del SDK de Cosmos, y su capacidad de paralelismo se refleja principalmente en dos aspectos: el motor de coincidencia multihilo (Parallel Matching Engine) y la optimización de la ejecución paralela de la capa de máquina virtual, con el objetivo de servir escenarios de transacciones en cadena de alta frecuencia y baja latencia, como DEX de libros de órdenes, infraestructura de intercambio en cadena, etc.

  Mecanismo de paralelismo central:

  1. Motor de coincidencia paralela: SEI V2 introduce una ruta de ejecución de subprocesos múltiples en la lógica de coincidencia de órdenes, dividiendo el libro de órdenes pendientes y la lógica de coincidencia a nivel de subproceso, de modo que las tareas de coincidencia entre múltiples pares comerciales se puedan procesar en paralelo y evitar el cuello de botella de un solo hilo.

  2. Optimización de la simultaneidad a nivel de máquina virtual: Sei V2 crea un entorno de tiempo de ejecución de CosmWasm con capacidades de ejecución simultánea, lo que permite que algunas llamadas de contrato se ejecuten en paralelo sin conflictos de estado y coopera con el mecanismo de clasificación de tipos de transacción para lograr un mayor control de rendimiento.

  3. Consenso paralelo y programación de la capa de ejecución: Se introduce el llamado mecanismo de consenso "Twin-Turbo" para fortalecer el rendimiento y el desacoplamiento entre la capa de consenso y la capa de ejecución, y mejorar la eficiencia general del procesamiento de bloques.

  3.4 Reformador del modelo UTXO Fuel Fuel es

  una capa de ejecución de alto rendimiento diseñada en base a la arquitectura modular de Ethereum, y su mecanismo central de paralelismo se deriva del modelo UTXO (Unspent Transaction Output) mejorado. A diferencia del modelo de cuenta de Ethereum, Fuel utiliza una estructura UTXO para representar activos y estados, que está inherentemente aislada por estado, lo que facilita la determinación de qué transacciones se pueden ejecutar de forma segura en paralelo. Además, Fuel presenta su lenguaje de contratos inteligentes de desarrollo propio, Sway (similar a Rust), combinado con herramientas de análisis estático, para determinar los conflictos de entrada antes de que se ejecuten las transacciones, con el fin de lograr una programación paralela eficiente y segura a nivel de transacción. Es una capa de ejecución alternativa a EVM que equilibra el rendimiento y la modularidad.

  4. Modelo de actor: un nuevo paradigma de ejecución concurrente de

  agentes El modelo de actor es un paradigma de ejecución paralela basado en agente o proceso, que es diferente de la computación sincrónica tradicional del estado global en la cadena (Solana/Sui/Monad y otros escenarios de "computación paralela en la cadena"), que enfatiza que cada agente tiene un estado y comportamiento independientes, y se comunica y programa a través de mensajes asíncronos. Bajo esta arquitectura, el sistema en cadena puede ser ejecutado simultáneamente por un gran número de procesos que están desacoplados entre sí, y tiene una fuerte escalabilidad y tolerancia a fallos asíncronos. Entre los proyectos representativos se encuentran AO (Arweave AO), ICP (Internet Computer) y Cartesi, que están impulsando la evolución de la cadena de bloques de un motor de ejecución a un "sistema operativo en cadena", proporcionando una infraestructura nativa para agentes de IA, interacciones multitarea y orquestación lógica compleja.

  Si bien el diseño del modelo de actor es similar a la fragmentación en términos de características superficiales (por ejemplo, paralelismo, aislamiento de estado y procesamiento asincrónico), los dos representan esencialmente caminos técnicos y filosofías de sistema completamente diferentes. El modelo de actor hace hincapié en la "computación asíncrona multiproceso", en la que cada agente se ejecuta de forma independiente, mantiene el estado de forma independiente e interactúa de forma basada en mensajes. La fragmentación, por otro lado, es un mecanismo de "fragmentación horizontal de estado y consenso", que divide toda la cadena de bloques en múltiples subsistemas (fragmentos) que procesan las transacciones de forma independiente. Los modelos de actor se parecen más a un "sistema operativo de agente distribuido" en el mundo de la Web3, mientras que la fragmentación es una solución de escalado estructural para las capacidades de procesamiento de transacciones en cadena. Ambos logran el paralelismo, pero tienen diferentes puntos de partida, objetivos y arquitecturas de ejecución.

  4.1 AO (Arweave), una computadora superparalela en la parte superior de la capa de almacenamientoAO

  es una plataforma de computación descentralizada que se ejecuta en la capa de almacenamiento permanente de Arweave, con el objetivo principal de construir un sistema operativo en cadena que admita la operación de agentes asíncronos a gran escala.

  Características principales de la arquitectura:

  • Arquitectura de procesos: Cada agente se denomina proceso, con estado independiente, programador independiente y lógica de ejecución;

  • Sin estructura de cadena de bloques: AO no es una cadena, sino una capa de almacenamiento descentralizada + motor de ejecución basado en mensajes multiagente basado en Arweave;

  • Sistema de programación de mensajes asíncronos: los procesos se comunican entre sí a través de mensajes, adoptan un modelo de operación asincrónica sin bloqueos y, naturalmente, admiten la expansión simultánea.

  • Almacenamiento de estado permanente: Todos los estados de los agentes, los registros de mensajes y las instrucciones se registran permanentemente en Arweave, lo que garantiza una auditabilidad total y una transparencia descentralizada.

  • Nativo del agente: Es adecuado para implementar tareas complejas de varios pasos (como agentes de IA, controladores de protocolo DePIN, orquestadores automáticos de tareas, etc.) y puede construir un "coprocesador de IA en cadena".

  AO toma la ruta definitiva de "agente nativo + controlador de almacenamiento + arquitectura sin cadena", enfatizando la flexibilidad y el desacoplamiento de módulos, y es un "marco de microkernel en la cadena construido sobre la capa de almacenamiento", con el límite del sistema disminuyendo deliberadamente, enfatizando la computación liviana + estructura de control componible.

  4.2 ICP (Internet Computer), una plataforma de alojamiento Web3 de pila completaICP

  es una plataforma de aplicaciones en cadena nativa de Web3 lanzada por DFINITY, con el objetivo de ampliar la potencia informática en cadena a experiencias similares a Web2 y admitir alojamiento de servicios completos, enlace de nombres de dominio y arquitectura sin servidor.

  Características principales de la arquitectura:

  • Arquitectura de contenedor (contenedores como agentes): cada contenedor es un agente que se ejecuta en una máquina virtual Wasm con capacidades independientes de estado, código y programación asincrónica;

  • Sistema de consenso distribuido de subred (subred): toda la red consta de varias subredes, cada una de las cuales mantiene un conjunto de contenedores y alcanza el consenso a través del mecanismo de firma BLS.

  • Modelo de invocación asincrónica: Canister se comunica con Canister a través de mensajes asincrónicos, admite la ejecución sin bloqueo y tiene un paralelismo natural.

  • Alojamiento web en cadena: Admite contratos inteligentes para alojar directamente páginas de front-end, mapeo de DNS nativo y es la primera plataforma de blockchain que admite navegadores para acceder directamente a dApps;

  • El sistema tiene funciones completas: tiene API del sistema como actualización en caliente en cadena, autenticación de identidad, aleatoriedad distribuida y temporizador, que es adecuado para la implementación compleja de servicios en cadena.

  ICP elige un paradigma de sistema operativo de plataforma pesada, empaquetado integrado y fuerte control de plataforma, y tiene un "sistema operativo blockchain" que integra consenso, ejecución, almacenamiento y acceso, enfatizando las capacidades completas de alojamiento de servicios y expandiendo el límite del sistema a una plataforma de alojamiento Web3 de pila completa.

  Además, los proyectos de computación paralela de otros paradigmas de modelos de actores se pueden consultar en la siguiente tabla:

  

  5. Resumen y perspectivaSobre

  la base de las diferencias entre la arquitectura de máquina virtual y el sistema de lenguaje, las soluciones de computación paralela de blockchain se pueden dividir aproximadamente en dos categorías: cadena paralela mejorada de EVM y cadena de arquitectura paralela nativa (no EVM).

  Sobre la base de mantener la compatibilidad del ecosistema EVM/Solidity, el primero logra un mayor rendimiento y capacidades de procesamiento paralelo a través de una optimización en profundidad de la capa de ejecución, lo cual es adecuado para escenarios que desean heredar activos y herramientas de desarrollo de Ethereum y lograr avances en el rendimiento al mismo tiempo. Los proyectos representativos incluyen:

  • Monad: Implementa un modelo de ejecución paralela optimista compatible con EVM a través de la escritura diferida y la detección de conflictos en tiempo de ejecución, construye gráficos de dependencias y programa la ejecución después de que se complete el consenso.

  • MegaETH: abstrae cada cuenta/contrato en una micro-VM independiente e implementa una programación paralela a nivel de cuenta altamente desacoplada basada en mensajería asíncrona y gráficos dependientes del estado.

  • Pharos: Cree una arquitectura de malla acumulativa para lograr el procesamiento paralelo a nivel de sistema en todos los procesos a través de canalizaciones asíncronas y módulos SPN.

  • Reddio: Utiliza la arquitectura zkRollup + GPU para acelerar el proceso de verificación fuera de la cadena de zkEVM a través de la generación de SNARK por lotes y mejorar el rendimiento de la verificación.

  Este último se deshace por completo de las limitaciones de la compatibilidad de Ethereum y rediseña el paradigma de ejecución de la máquina virtual, el modelo de estado y el mecanismo de programación para lograr una concurrencia nativa de alto rendimiento. Las subclases típicas incluyen:

  • Solana (SVM): un modelo de ejecución paralela a nivel de cuenta basado en notificaciones de acceso a cuentas y programación de gráficos de conflictos estáticos;

  • Sui / Aptos (sistema MoveVM): Basado en el modelo de objetos de recursos y el sistema de tipos, admite el análisis estático en tiempo de compilación y realiza el paralelismo a nivel de objeto.

  • Sei V2 (ruta del SDK de Cosmos): presenta un motor de coincidencia multiproceso y optimización de la simultaneidad de máquinas virtuales en la arquitectura de Cosmos, que es adecuado para aplicaciones transaccionales de alta frecuencia.

  • Fuel (arquitectura UTXO + Sway): Paralelismo a nivel de transacción a través del análisis estático del conjunto de entrada UTXO, combinando una capa de ejecución modular con un lenguaje de contrato inteligente personalizado Sway;

  Además, como un sistema paralelo más generalizado, el modelo de actor construye un paradigma de ejecución en cadena de "operación independiente de múltiples agentes + colaboración basada en mensajes" a través de un mecanismo de programación de procesos asíncrono basado en Wasm o máquinas virtuales personalizadas. Los proyectos representativos incluyen:

  • AO (Arweave AO): Construcción de un sistema de microkernel asíncrono en cadena basado en el tiempo de ejecución del agente impulsado por almacenamiento persistente;

  • ICP (Internet Computer): utiliza el agente en contenedor (Canister) como la unidad más pequeña para lograr una ejecución asíncrona y altamente escalable a través de la coordinación de subredes.

  • Cartesi: Presenta el sistema operativo Linux como un entorno informático fuera de la cadena para proporcionar una ruta de verificación en la cadena para resultados informáticos confiables, adecuada para escenarios de aplicaciones complejas o que requieren muchos recursos.

  Basándonos en la lógica anterior, podemos resumir el esquema actual de la cadena pública de computación paralela en la estructura de clasificación que se muestra en la siguiente figura:

  

  Desde una perspectiva de escalado más amplia, la fragmentación y el rollup (L2) se centran en el escalado horizontal a través de la fragmentación de estado o la ejecución fuera de la cadena, mientras que las cadenas de computación paralela (por ejemplo, Monad, Sui, Solana) y los sistemas orientados a actores (por ejemplo, AO, ICP) reconstruyen directamente el modelo de ejecución y logran un paralelismo nativo dentro de la cadena o en la capa del sistema. El primero mejora el rendimiento dentro de la cadena a través de máquinas virtuales multihilo, modelos de objetos, análisis de conflictos de transacciones, etc.; Este último toma el proceso/agente como unidad básica y adopta modos de ejecución asincrónicos y basados en mensajes para lograr una operación concurrente de múltiples agentes. Por el contrario, la fragmentación y los rollups se parecen más a "dividir la carga en varias cadenas" o "externalizar fuera de la cadena", mientras que el modelo de cadena y actor paralelo es "liberar el potencial de rendimiento del propio motor de ejecución", lo que refleja una evolución arquitectónica más completa.

  Computación paralela vs Arquitectura de particionamiento vs Escalado acumulativo vs Comparación de rutas de escalado orientado a actores

  

  Cabe señalar que la mayoría de las cadenas de arquitectura paralela nativas han entrado en la etapa de lanzamiento de la red principal, aunque el ecosistema general de desarrolladores aún es difícil de comparar con el sistema Solidity del sistema EVM, pero los proyectos representados por Solana y Sui, con su arquitectura de ejecución de alto rendimiento y la prosperidad gradual de las aplicaciones ecológicas, se han convertido en las cadenas públicas centrales a las que el mercado presta gran atención.

  Por el contrario, aunque el ecosistema Ethereum Rollup (L2) ha entrado en la etapa de "10,000 cadenas a la vez" o incluso de "sobrecapacidad", la actual cadena de mejora paralela de EVM convencional todavía se encuentra generalmente en la etapa de red de prueba y aún no ha sido verificada por el entorno real de la red principal, y su capacidad de escalado y estabilidad del sistema aún deben probarse más. Queda por ver si estos proyectos pueden mejorar significativamente el rendimiento de EVM e impulsar saltos ecológicos sin sacrificar la compatibilidad, o si pueden diferenciar aún más la liquidez y los recursos de desarrollo de Ethereum.