원작자: Haotian
최근 Paradigm은 Monad에서 대규모 투자를 하고 2억 2,500만 달러에 달하는 막대한 자금 조달 라운드를 주도하여 병렬 EVM에 대한 시장의 큰 관심을 불러일으켰습니다. 그렇다면 병렬 EVM은 어떤 문제를 해결합니까? 병렬 EVM 개발의 병목 현상과 핵심은 무엇입니까? 내 생각에 병렬 EVM은 EVM 체인이 고성능 레이어 1 체인과 맞서 싸우는 마지막 단계이며, 이는 이더리움 EVM 생태계의 생존을 위한 전투와 관련이 있습니다. 왜? 다음으로 내 이해에 대해 이야기 해 보겠습니다.
이더리움 EVM 가상 머신은 직렬 트랜잭션만 가능하므로 EVM 호환 레이어 1 체인과 EVM 호환 레이어 2 체인도 기본적으로 동일한 프레임워크 및 트랜잭션 최종성을 기반으로 상태를 처리하기 때문에 해당 성능 제약이 적용됩니다. .
하지만 솔라나(Solana), 수이(Sui), 앱토스(Aptos) 등 고성능에 초점을 맞춘 레이어 1은 병렬화가 가능하다는 본질적인 장점을 갖고 있다. 이러한 맥락에서 EVM 유전자 체인이 Battle 고성능 레이어 1 퍼블릭 체인의 영향에 직면하려면 병렬 기능의 본질적인 부족을 보완해야 합니다. 어떻게 하나요? 기술적 원리와 세부 사항에 관해서는 병렬 EVM 최첨단 체인 @Artela_Network를 예로 들어 설명하겠습니다.
1) Monad, Artela, SEI 등으로 대표되는 향상된 EVM 레이어 1 체인은 EVM과의 높은 호환성을 기반으로 TPS를 크게 향상시키고 의사 EVM 환경에서 트랜잭션 병렬 기능을 제공할 수 있습니다. EVM 레이어 1 체인은 독립적인 합의 메커니즘과 기술적 특성을 가지고 있지만 여전히 EVM 생태계와 호환되고 확장하는 것을 목표로 합니다. 이는 혈액 변화 방식으로 EVM 체인을 재구성하고 EVM 생태계에 서비스를 제공하는 것과 같습니다.
2) 레이어 2 체인의 독립적인 합의 및 트랜잭션 전처리 기능을 사용하는 Eclipse, MegaETH 등으로 대표되는 확장 가능한 레이어 2 EVM 호환 체인은 대규모 트랜잭션이 메인 네트워크에 일괄 처리되기 전에 처리할 수 있습니다. 필터링 및 처리하고 동시에 다른 체인의 실행 레이어를 선택하여 거래 상태를 마무리할 수 있습니다. 이는 EVM을 플러그 가능한 실행 모듈로 추상화하는 것과 동일하며 필요에 따라 최상의 실행 계층을 선택하여 병렬 기능을 달성할 수 있습니다. 그러나 이러한 유형의 솔루션은 EVM을 제공할 수 있지만 EVM의 범위를 벗어납니다. 뼈대;
3) EVM의 병렬 처리 기능을 어느 정도 구현하지만 알고리즘 계층만 최적화하고 심층적인 합의 계층 및 저장 계층 최적화를 수행하지 않는 Polygon, BSC 등으로 대표되는 동등한 Alt-layer 1 체인, 따라서 이러한 유형의 병렬 기능은 특정 기능으로 간주될 수 있지만 EVM의 병렬 문제를 완전히 해결하지는 않습니다.
4) Aptos, Sui, Fuel 등으로 대표되는 Differential Non-EVM 병렬 체인. 어느 정도 EVM 체인을 구현하지 않지만 타고난 높은 동시 실행 기능에 의존한 다음 일부 중간 소프트웨어 또는 인코딩 구문 분석 방법을 통해 EVM 환경과의 호환성을 확보합니다. 이더리움의 레이어 2인 Starknet의 경우가 그렇습니다. Starknet에는 Cario 언어와 계정 추상화가 있으므로 병렬 기능도 있지만 EVM과의 호환성에는 특별한 파이프라인이 필요합니다. 이러한 Non-EVM 체인은 병렬 기능이 EVM 체인과 정렬될 때 기본적으로 이러한 문제를 갖습니다.
위의 네 가지 솔루션은 각각 고유한 초점을 가지고 있습니다. 예를 들어, 병렬 기능을 갖춘 레이어 2는 실행 레이어 체인의 모듈식 조합의 유연성에 중점을 두는 반면, EVM 호환 체인은 다른 비표준 기능의 사용자 정의를 강조합니다. -EVM 체인 EVM 호환성 기능은 이더리움의 유동성을 높이기 위한 것입니다. 실제 목표는 EVM 생태계를 완전히 통합하고 상향식으로 병렬 기능을 변경하는 것입니다.
그렇다면 향상된 병렬 EVM 레이어 1 퍼블릭 체인을 구축하는 핵심은 무엇입니까? EVM 체인을 어떻게 재구성하고 EVM 생태계에 서비스를 제공할 수 있습니까? 두 가지 핵심 사항이 있습니다.
1. 정보를 읽고 출력하기 위해 상태 I/O 디스크에 액세스하는 기능은 데이터를 읽고 쓰는 데 시간이 걸리기 때문에 단순히 트랜잭션을 정렬하고 예약하는 것만으로는 병렬 처리 기능, 데이터 슬라이싱 또는 분산 저장 기술 등을 근본적으로 향상시킬 수 없습니다. 기본 상태 저장 및 읽기 프로세스에서 읽기 속도와 상태 충돌 가능성의 균형을 유지합니다.
2) 효율적인 네트워크 통신, 데이터 동기화, 알고리즘 최적화, 가상 머신 강화, 컴퓨팅 및 IO 작업 분리 등 합의 메커니즘 계층의 다양한 구성 요소 최적화를 통해 기본 구성 요소부터 전체 몸에 영향을 미치는 것이 필요합니다. 아키텍처 및 협업 프로세스 및 기타 측면의 포괄적인 최적화와 개선은 궁극적으로 빠른 응답 속도, 제어 가능한 컴퓨팅 소비 및 높은 정확성으로 병렬 트랜잭션을 달성하는 능력으로 이어질 것입니다.
병렬 EVM 레이어 1 체인 프로젝트 자체와 관련하여 병렬 EVM을 달성하려면 어떤 기술 혁신과 프레임워크 최적화가 필요합니까?
기본 아키텍처 계층에서 리소스 조정 및 최적화의 병렬 EVM 기능을 완전히 실현하기 위해 Artela는 탄력적 컴퓨팅(Elastic Computing)과 탄력적 블록 공간(Elastic Block Space)을 도입했습니다. 탄력적 컴퓨팅, 네트워크는 수요와 로드에 따라 컴퓨팅 리소스를 동적으로 할당하고 조정할 수 있습니다. 블록 크기는 전체 탄력적 설계의 작동 원리에 따라 트랜잭션 수와 데이터 크기에 따라 동적으로 조정될 수 있습니다. 사람들의 흐름을 자동으로 감지하는 쇼핑몰과 같습니다. 업무용 에스컬레이터와 같습니다. 매우 Make Sense;
앞서 언급했듯이 State I/O 디스크 읽기 성능은 병렬 EVM에 매우 중요합니다. 알고리즘을 통해 Polygon 및 BSC와 같은 EVM 호환 체인의 병렬 기능도 2~4배의 효율성 향상을 달성할 수 있지만 이는 단지 알고리즘일 뿐입니다. 레이어 최적화를 위해 합의 레이어와 스토리지 레이어가 심층적으로 최적화되지 않았습니다. 실제 심층 최적화는 어떤 모습일까요?
이에 대해 Artela는 데이터베이스 기술 솔루션을 빌려 상태 읽기 및 쓰기 측면에서 WAL(Write Before Log) 기술을 사용했습니다. 레코드가 로그에 기록되고 메모리에 제출되면 쓰기 작업이 완료된 것으로 간주할 수 있습니다. 이는 실제로 비동기 작업을 구현하고 상태가 변경될 때 쓰기 시 즉각적인 디스크 쓰기 작업을 방지하므로 디스크 쓰기 작업을 줄입니다. 상태 읽기 측면에서도 본질적으로 비동기 작업입니다. 읽기 효율성을 높이기 위해 계약의 과거 실행 기록을 기반으로 다음 특정 계약 호출에 어떤 상태가 사용될지 예측합니다. , 메모리에 사전 로드되어 디스크 I/O 요청 효율성이 향상됩니다.
즉, 메모리 공간을 실행 시간으로 교환함으로써 EVM 가상 머신의 병렬 처리 능력을 근본적으로 향상시키고, 상태 충돌 문제를 근본적으로 최적화하는 알고리즘이다.
또한 Artela는 복잡성을 더 잘 관리하고 개발 효율성을 향상시키기 위해 Aspect 모듈식 프로그래밍 기능을 도입했습니다. WASM 코딩 구문 분석을 도입하여 프로그래밍 유연성을 향상시켰으며, 보안 격리 실행 계층을 구현하기 위한 기본 API 액세스 권한도 보유하고 있습니다. 이를 통해 개발자는 Artela 환경에서 스마트 계약을 효율적으로 개발, 디버깅 및 배포할 수 있으므로 개발자 커뮤니티의 맞춤형 확장 기능을 활성화할 수 있습니다. 특히 개발자는 스마트 계약 코드 계층에서 병렬성 방향으로 코드를 최적화하도록 권장됩니다. 결국 상태 충돌 가능성을 줄이기 위해서는 각 스마트 계약의 호출 논리와 알고리즘이 특히 중요합니다.
~ 위에
병렬 EVM의 개념은 본질적으로 트랜잭션 상태의 실행 프로세스를 최적화하는 것이라고 보는 것은 어렵지 않습니다. @monad_xyz는 그 기술적 핵심은 전용 데이터베이스, 개발자 친화성에 지나지 않는다고 주장합니다. , 지연 실행 합의, 슈퍼스칼라 파이프라인 기술 등은 대규모 트랜잭션의 병렬 처리를 달성하는 데 사용됩니다. 이는 Artela의 탄력적 컴퓨팅 및 I/O 비동기 작업의 필수 논리와 크게 다르지 않습니다.
그러나 제가 실제로 표현하고 싶은 것은 이러한 유형의 고성능 병렬 EVM 체인은 실제로 web2 제품과 기술 역량을 통합한 결과라는 것입니다. 이는 실제로 web2의 성숙한 애플리케이션 시장에서 기술적 처리의 본질을 채택합니다. 때때로 트래픽 부하가 높은 경우.
Mass Adoption의 먼 미래를 살펴보면, 병렬 EVM은 실제로 EVM 생태계가 다음 단계에서 더 넓은 web2 시장에 직면할 수 있는 기반 인프라입니다. 자본 시장이 그렇게 낙관적인 것은 합리적입니다.
