Mapa panorámico de la pista de computación paralela Web3: ¿la mejor solución de escalado nativa?

El "trilema de la blockchain" (Blockchain Trilemma) de la blockchain, que incluye "seguridad", "descentralización" y "escalabilidad", revela el equilibrio esencial en el diseño de sistemas de blockchain, es decir, es difícil para los proyectos de blockchain lograr "seguridad extrema, participación universal y procesamiento rápido" al mismo tiempo. En relación con el tema eterno de la "escalabilidad", las soluciones de escalado de blockchain en el mercado actual se clasifican según su paradigma, incluyendo:

• Ejecutar la ampliación mejorada: mejorar la capacidad de ejecución en el lugar, como la paralelización, GPU y múltiples núcleos.
• Aislamiento de estado para escalabilidad: división horizontal del estado / Shard, por ejemplo, fragmentación, UTXO, múltiples subredes
• Escalado de tipo outsourcing fuera de la cadena: realizar la ejecución fuera de la cadena, como Rollup, Coprocesador, DA
• Expansión de desacoplamiento estructural: modularidad de la arquitectura, operación colaborativa, por ejemplo, cadenas modulares, ordenadores compartidos, Rollup Mesh.
• Escalado asíncrono y concurrente: modelo Actor, aislamiento de procesos, impulsado por mensajes, como agentes, cadena asíncrona multihilo

Las soluciones de escalabilidad de blockchain incluyen: computación paralela en cadena, Rollup, fragmentación, módulo DA, estructura modular, sistema Actor, compresión de pruebas zk, arquitectura Stateless, entre otros, abarcando múltiples niveles de ejecución, estado, datos y estructura. Es un sistema completo de escalabilidad de "cooperación multicapas y combinación modular". Este artículo se centra en el método de escalabilidad basado en computación paralela como enfoque principal.

Computación paralela dentro de la cadena (intra-chain parallelism), que se centra en la ejecución paralela de transacciones / instrucciones dentro de un bloque. Según el mecanismo de paralelismo, sus métodos de escalabilidad se pueden clasificar en cinco grandes categorías, cada una de las cuales representa diferentes objetivos de rendimiento, modelos de desarrollo y filosofías arquitectónicas, donde la granularidad del paralelismo se vuelve cada vez más fina, la intensidad del paralelismo aumenta, la complejidad de la programación y la dificultad de implementación también aumentan.

• Paralelismo a nivel de cuenta (Account-level): representa el proyecto Solana
• Paralelismo a nivel de objeto: representa el proyecto Sui
• Paralelismo a nivel de transacción (Transaction-level): representa el proyecto Monad, Aptos
• Nivel de llamada / Micro VM en paralelo (Call-level / MicroVM): representa el proyecto MegaETH
• Paralelismo a nivel de instrucción (Instruction-level): representa el proyecto GatlingX

Modelo de concurrencia asíncrona fuera de la cadena, representado por el sistema de agentes Actor (Agente / Modelo Actor), que pertenece a otro paradigma de computación paralela, como sistema de mensajes asíncronos / cruzados (modelo de no sincronización de bloques), cada Agente funciona como un "proceso inteligente" independiente, manejando mensajes de manera asíncrona en paralelo, impulsado por eventos y sin necesidad de programación sincronizada. Los proyectos representativos incluyen AO, ICP, Cartesi, entre otros.

Los esquemas de escalado que conocemos, como Rollup o fragmentación, pertenecen a mecanismos de concurrencia a nivel de sistema y no a la computación paralela dentro de la cadena. Logran la escalabilidad mediante "la ejecución paralela de múltiples cadenas / dominios de ejecución", en lugar de aumentar la paralelización dentro de un solo bloque / máquina virtual. Estos esquemas de escalado no son el enfoque principal de este artículo, pero aún así los utilizaremos para comparar las similitudes y diferencias en la filosofía arquitectónica.

2. Cadena de mejora paralela EVM: rompiendo límites de rendimiento en la compatibilidad

La arquitectura de procesamiento en serie de Ethereum ha evolucionado hasta hoy, pasando por múltiples intentos de escalabilidad como el sharding, Rollup y arquitecturas modularizadas, pero el cuello de botella en el rendimiento de la capa de ejecución aún no ha tenido un avance fundamental. Sin embargo, EVM y Solidity siguen siendo las plataformas de contratos inteligentes con la base de desarrolladores y el potencial ecológico más fuertes en la actualidad. Por lo tanto, las cadenas paralelas de la serie EVM, que equilibran la compatibilidad ecológica y la mejora del rendimiento de ejecución, se están convirtiendo en una dirección clave para la evolución de la nueva ronda de escalabilidad. Monad y MegaETH son los proyectos más representativos en esta dirección, construyendo arquitecturas de procesamiento paralelo EVM orientadas a escenarios de alta concurrencia y alto rendimiento, a partir de la ejecución con demora y la descomposición de estados.

Análisis del mecanismo de cálculo paralelo de Monad

Monad es una blockchain de alto rendimiento de Layer1 rediseñada para la máquina virtual de Ethereum (EVM), basada en el concepto fundamental de procesamiento en paralelo (Pipelining), con ejecución asíncrona en la capa de consenso (Asynchronous Execution) y ejecución concurrente optimista (Optimistic Parallel Execution) en la capa de ejecución. Además, en las capas de consenso y almacenamiento, Monad introduce un protocolo BFT de alto rendimiento (MonadBFT) y un sistema de base de datos dedicado (MonadDB), logrando una optimización de extremo a extremo.

Pipelining: Mecanismo de ejecución paralela de múltiples etapas

Pipelining es el concepto básico de la ejecución paralela de Monads, cuya idea central es dividir el proceso de ejecución de la blockchain en múltiples etapas independientes y procesar estas etapas en paralelo, formando una arquitectura de línea de ensamblaje tridimensional. Cada etapa se ejecuta en hilos o núcleos independientes, logrando un procesamiento concurrente entre bloques, y, en última instancia, alcanzando una mayor capacidad de procesamiento y reduciendo la latencia. Estas etapas incluyen: Propuesta de transacción (Propose), consenso (Consensus), ejecución de transacciones (Execution) y compromiso de bloque (Commit).

Ejecución Asincrónica: Consenso - Desacoplamiento Asincrónico de Ejecución

En las cadenas tradicionales, el consenso y la ejecución de las transacciones suelen ser procesos sincrónicos, lo que limita gravemente la escalabilidad del rendimiento. Monad ha logrado una capa de consenso asíncrona, una capa de ejecución asíncrona y un almacenamiento asíncrono a través de "ejecución asíncrona". Esto reduce significativamente el tiempo de bloque y la latencia de confirmación, haciendo que el sistema sea más resiliente, los procesos más segmentados y la utilización de recursos más eficiente.

Diseño central:

• El proceso de consenso (capa de consenso) solo se encarga de ordenar las transacciones, no de ejecutar la lógica de contrato.
• El proceso de ejecución (capa de ejecución) se activa de forma asíncrona después de completar el consenso.
• Después de completar el consenso, entrar inmediatamente en el proceso de consenso del siguiente bloque, sin necesidad de esperar a que se complete la ejecución.

Ejecución Paralela Optimista：乐观并行执行

Ethereum tradicional utiliza un modelo de ejecución estrictamente secuencial para evitar conflictos de estado. En cambio, Monad adopta una estrategia de "ejecución paralela optimista", lo que aumenta significativamente la velocidad de procesamiento de transacciones.

Mecanismo de ejecución:

• Monad ejecutará de manera optimista todas las transacciones en paralelo, asumiendo que la mayoría de las transacciones no tienen conflictos de estado.
• Ejecutar simultáneamente un «Detector de Conflictos (Conflict Detector))» para monitorear si las transacciones acceden al mismo estado (como conflictos de lectura/escritura).
• Si se detecta un conflicto, las transacciones en conflicto se volverán a ejecutar de manera serial para garantizar la corrección del estado.

Monad eligió un camino compatible: se mueven lo menos posible las reglas de EVM, logrando la paralelización durante el proceso de ejecución mediante el retraso en la escritura de estados y la detección dinámica de conflictos, pareciendo más una versión de rendimiento de Ethereum, con buena madurez que facilita la migración del ecosistema EVM, siendo un acelerador de paralelización en el mundo de EVM.

Análisis del mecanismo de cálculo paralelo de MegaETH

A diferencia de la ubicación L1 de Monad, MegaETH se posiciona como una capa de ejecución paralela de alto rendimiento modular compatible con EVM, que puede funcionar tanto como una cadena pública L1 independiente como una capa de mejora de ejecución (Execution Layer) o un componente modular en Ethereum. Su objetivo de diseño principal es descomponer la lógica de cuentas, el entorno de ejecución y el estado en unidades mínimas que se pueden programar de manera independiente, para lograr una ejecución concurrente de alta capacidad y una baja latencia en la respuesta. La innovación clave propuesta por MegaETH radica en: la arquitectura Micro-VM + DAG de dependencia de estado (Directed Acyclic Graph) y un mecanismo de sincronización modular, que en conjunto construyen un sistema de ejecución paralela orientado a la "hilo interno de la cadena".

Arquitectura de Micro-VM: la cuenta es un hilo

MegaETH introduce el modelo de ejecución de "una micro máquina virtual (Micro-VM) por cuenta", que "hilo" el entorno de ejecución, proporcionando la unidad de aislamiento mínima para la programación paralela. Estas VM se comunican entre sí a través de mensajes asíncronos (Asynchronous Messaging), en lugar de llamadas sincrónicas, permitiendo que una gran cantidad de VM se ejecute de manera independiente y almacene de forma independiente, lo que resulta en paralelismo natural.

Dependencia de Estado DAG: mecanismo de programación impulsado por grafos de dependencia

MegaETH ha construido un sistema de programación DAG basado en relaciones de acceso al estado de las cuentas, que mantiene en tiempo real un gráfico de dependencias (Dependency Graph) global. Cada transacción modela las cuentas que modifica y las cuentas que lee, todo como relaciones de dependencia. Las transacciones sin conflictos pueden ejecutarse en paralelo directamente, mientras que las transacciones con relaciones de dependencia se programarán en orden topológico de forma serial o se retrasarán. El gráfico de dependencias asegura la consistencia del estado y la no escritura duplicada durante el proceso de ejecución en paralelo.

Ejecución asíncrona y mecanismo de callback

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En resumen, MegaETH rompe el modelo tradicional de máquina de estado de un solo hilo EVM, implementando un empaquetado de micromáquinas virtuales a nivel de cuenta, programando transacciones a través de un grafo de dependencias de estado y reemplazando la pila de llamadas sincrónicas con un mecanismo de mensajes asíncronos. Es una plataforma de computación paralela rediseñada de manera integral desde "estructura de cuenta → arquitectura de programación → proceso de ejecución", que ofrece una nueva perspectiva paradigmática para construir sistemas de cadena de alto rendimiento de próxima generación.

MegaETH ha elegido un camino de reconstrucción: abstraer completamente las cuentas y contratos en una VM independiente, liberando el máximo potencial de paralelismo a través de la programación de ejecución asíncrona. En teoría, el límite de paralelismo de MegaETH es más alto, pero también es más difícil de controlar en términos de complejidad, pareciendo más un sistema operativo superdistribuido bajo la filosofía de Ethereum.

Monad y MegaETH tienen conceptos de diseño bastante diferentes a los de sharding: el sharding divide la blockchain horizontalmente en múltiples subcadenas independientes (shards), cada subcadena es responsable de parte de las transacciones y el estado, rompiendo las limitaciones de una sola cadena para la escalabilidad a nivel de red; mientras que Monad y MegaETH mantienen la integridad de una sola cadena, ampliando horizontalmente solo en la capa de ejecución, optimizando la ejecución paralela interna de la cadena única para superar el rendimiento. Ambos representan dos direcciones en el camino de escalabilidad de blockchain: el refuerzo vertical y la expansión horizontal.

Los proyectos de computación paralela como Monad y MegaETH se centran principalmente en la ruta de optimización de rendimiento, con el objetivo central de mejorar el TPS en la cadena, logrando procesamiento paralelo a nivel de transacción o cuenta a través de la ejecución diferida (Deferred Execution) y la arquitectura de micromáquina virtual (Micro-VM). Pharos Network, como una red de blockchain L1 modular y de pila completa, tiene un mecanismo de computación paralela central llamado "Rollup Mesh". Esta arquitectura, a través del trabajo conjunto de la red principal y las redes de procesamiento especializadas (SPNs), admite un entorno de múltiples máquinas virtuales (EVM y Wasm) e integra tecnologías avanzadas como pruebas de conocimiento cero (ZK) y entornos de ejecución confiables (TEE).

Análisis del mecanismo de computación paralela de Rollup Mesh:

1. Procesamiento de tuberías asíncronas de ciclo de vida completo (Full Lifecycle Asynchronous Pipelining): Pharos desacopla las diferentes etapas de la transacción (como consenso, ejecución, almacenamiento) y utiliza un enfoque de procesamiento asíncrono, lo que permite que cada etapa se realice de manera independiente y en paralelo, mejorando así la eficiencia general del procesamiento.
2. Ejecución paralela de doble máquina virtual (Dual VM Parallel Execution): Pharos admite dos entornos de máquina virtual, EVM y WASM, permitiendo a los desarrolladores elegir el entorno de ejecución adecuado según sus necesidades. Esta arquitectura de doble VM no solo mejora la flexibilidad del sistema, sino que también aumenta la capacidad de procesamiento de transacciones a través de la ejecución paralela.
3. Redes de procesamiento especial (SPNs): Los SPNs son componentes clave en la arquitectura Pharos, similares a subredes modularizadas, diseñadas específicamente para manejar tipos específicos de tareas o aplicaciones. A través de los SPNs, Pharos puede lograr la asignación dinámica de recursos y el procesamiento paralelo de tareas, lo que mejora aún más la escalabilidad y el rendimiento del sistema.
4. Consenso modular y