Панорамная карта параллельных вычислений Web3: лучший вариант для нативного масштабирования?
Один. Теория параллельных вычислений: преодоление невозможного треугольника блокчейна
«Невозможный треугольник» блокчейна раскрывает основные компромиссы в дизайне блокчейн-систем, а именно, что проектам блокчейна трудно одновременно достичь «высокой безопасности, всеобъемлющего участия и быстрой обработки». В отношении «масштабируемости», этой вечной темы, текущие основные решения по расширению блокчейна на рынке классифицируются по парадигмам, включая:
Выполнение улучшенного расширения: повышение исполнительной способности на месте, например, параллельная обработка, GPU, многопоточность.
Изолированное состояние масштабирования: горизонтальное деление состояния/Shard, например шардирование, UTXO, множество подсетей
Внедрение масштабирования вне сети: выполнение вне цепи, например, Rollup, Копроцессор, DA
Структурно декомпозируемое расширение: модульная архитектура, совместная работа, например, модульные блокчейны, общий сортировщик, Rollup Mesh
Асинхронное параллельное масштабирование: модель акторов, изоляция процессов, управление сообщениями, например, агенты, многопоточные асинхронные цепи
Решения для масштабирования блокчейна включают: параллельные вычисления внутри цепи, Rollup, шардирование, DA модули, модульную структуру, систему Actor, сжатие zk-доказательств, безсостояние архитектура и др., охватывающие несколько уровней выполнения, состояния, данных и структуры, представляя собой полную систему масштабирования «многослойного взаимодействия и модульного объединения». В этой статье основное внимание уделяется масштабированию с параллельными вычислениями как основным методом.
Внутренние параллельные вычисления в блокчейне сосредоточены на параллельном выполнении транзакций/инструкций внутри блока. В зависимости от механизма параллелизма, способы масштабирования можно разделить на пять основных категорий, каждая из которых представляет собой различные стремления к производительности, модели разработки и архитектурные философии, с последовательным уменьшением гранулярности параллелизма, увеличением интенсивности параллелизма, а также увеличением сложности планирования, сложности программирования и сложности реализации.
Уровень аккаунта параллельный: представляет проект Solana
Объектное параллельное: представляет проект Sui
Торговый уровень параллельности: представляет проект Monad, Aptos
Уровень вызова/параллельные микро-ВМ: представляет проект MegaETH
Уровень параллелизма инструкций: представляет проект GatlingX
Внецепочечная асинхронная конкурентная модель, представленная системой интеллектуальных агентов Actor, относится к другой парадигме параллельных вычислений. В качестве межцепочечных/асинхронных систем обмена сообщениями каждый агент выступает как независимый «интеллектуальный процесс», работающий в асинхронном режиме, с обработкой сообщений и событий, без необходимости синхронного планирования. К代表项目 можно отнести AO, ICP, Cartesi и другие.
А известные нам схемы расширения, такие как Rollup или шардирование, относятся к системным механизмам параллелизма и не являются параллельными вычислениями внутри цепочки. Они достигают расширения путем «параллельного выполнения нескольких цепочек/исполнительных доменов», а не за счет повышения параллелизма внутри одного блока/виртуальной машины. Такие схемы расширения не являются основной темой данной статьи, но мы все же будем использовать их для сравнительного анализа архитектурных концепций.
II. EVM-система параллельного улучшения цепочки: прорыв в производительности в условиях совместимости
Архитектура последовательной обработки Ethereum развивалась до сегодняшнего дня, пройдя через несколько этапов расширения, включая шarding, Rollup и модульную архитектуру, однако узкое место в пропускной способности слоя выполнения по-прежнему не было радикально преодолено. Тем не менее, EVM и Solidity по-прежнему являются наиболее мощными платформами для смарт-контрактов с точки зрения базы разработчиков и экосистемной потенции. Таким образом, параллельные цепочки на основе EVM, которые обеспечивают совместимость экосистемы и повышение производительности выполнения, становятся ключевым направлением в новой волне эволюции расширения. Monad и MegaETH являются наиболее знаковыми проектами в этом направлении, создавая архитектуру параллельной обработки EVM, ориентированную на сценарии с высокой конкурентностью и высокой пропускной способностью, начиная с задержанной обработки и декомпозиции состояния.
Анализ механизма параллельных вычислений Monad
Monad — это высокопроизводительная блокчейн Layer1, заново разработанная для виртуальной машины Ethereum, основанная на основной параллельной концепции конвейерной обработки, с асинхронным выполнением на уровне консенсуса и оптимистичной конкуренцией на уровне выполнения. Кроме того, на уровне консенсуса и хранения Monad соответственно внедряет высокопроизводительный BFT-протокол и специализированную систему баз данных, обеспечивая оптимизацию от конца до конца.
Конвейеризация: Механизм параллельного выполнения многоступенчатого конвейера
Пайплайнинг — это основная идея параллельного выполнения монады, основная мысль заключается в том, чтобы разбить процесс выполнения блокчейна на несколько независимых этапов и обрабатывать эти этапы параллельно, формируя трехмерную архитектуру конвейера, где каждый этап работает на независимом потоке или ядре, что позволяет осуществлять параллельную обработку через блоки, в конечном итоге достигая повышения пропускной способности и снижения задержки. Эти этапы включают: предложение транзакции, достижение консенсуса, выполнение транзакции и подача блока.
Асинхронное выполнение: согласование - асинхронная декомпозиция выполнения
В традиционных цепочках, процессы консенсуса и выполнения транзакций обычно являются синхронными, и такая последовательная модель серьезно ограничивает масштабируемость производительности. Monad реализует асинхронную работу на уровне консенсуса, асинхронную работу на уровне выполнения и асинхронное хранение. Это значительно снижает время блока и задержку подтверждения, делает систему более гибкой, процессы обработки более детализированными и повышает эффективность использования ресурсов.
Ядро дизайна:
Процесс консенсуса отвечает только за упорядочение транзакций, а не за выполнение логики контрактов.
Процесс выполнения асинхронно запускается после завершения консенсуса.
После завершения консенсуса немедленно перейти к процессу консенсуса следующего блока, не дожидаясь завершения выполнения.
Оптимистичное параллельное выполнение:乐观并行执行
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.
Механизм выполнения:
Monad будет оптимистично выполнять все транзакции параллельно, предполагая, что между большинством транзакций нет конфликтов состояния.
Одновременно запустить "детектор конфликтов", чтобы следить за тем, использовали ли транзакции одно и то же состояние.
Если обнаружен конфликт, конфликтные транзакции будут сериализованы и повторно выполнены, чтобы гарантировать правильность состояния.
Monad выбрал совместимый путь: минимальное вмешательство в правила EVM, осуществляя параллельность за счет отложенной записи состояния и динамического обнаружения конфликтов, больше похож на производительную версию Ethereum, с хорошей зрелостью, что облегчает миграцию экосистемы EVM, являясь параллельным ускорителем мира EVM.
Анализ параллельного вычислительного механизма MegaETH
В отличие от L1定位 Monad, MegaETH定位 является модульным высокопроизводительным параллельным исполняющим слоем, совместимым с EVM, который может использоваться как независимая L1 публичная цепочка, а также как слой повышения исполнения на Ethereum или модульный компонент. Основная цель его проектирования заключается в том, чтобы изолировать логику аккаунта, среду исполнения и состояние, декомпозируя их на минимальные единицы, которые могут планироваться независимо, для достижения высокой параллельной обработки и низкой задержки отклика в цепочке. Ключевое новшество, предложенное MegaETH, заключается в: архитектуре Micro-VM + State Dependency DAG и модульном механизме синхронизации, которые вместе создают параллельную исполняющую систему, ориентированную на "потоковую обработку в цепочке".
Архитектура Micro-VM: аккаунт как поток
MegaETH вводит модель исполнения «один микровиртуальный компьютер на каждую учетную запись», делая среду выполнения «поточной», предоставляя минимальную единицу изоляции для параллельного планирования. Эти ВМ общаются между собой через асинхронные сообщения, а не синхронные вызовы, позволяя множеству ВМ выполнять свои задачи независимо и хранить данные отдельно, что естественно создает параллелизм.
Зависимость состояния DAG: механизм планирования на основе графа зависимостей
MegaETH построила систему планирования на основе DAG, основанную на доступе к состоянию учетной записи, которая в реальном времени поддерживает глобальный граф зависимостей. Каждая транзакция моделирует, какие учетные записи изменяются и какие учетные записи считываются, все это строится в виде зависимостей. Транзакции без конфликтов могут выполняться параллельно, а транзакции с зависимостями будут планироваться в порядке топологической сортировки последовательно или с задержкой. Граф зависимостей обеспечивает согласованность состояния и отсутствие повторных записей в процессе параллельного выполнения.
Асинхронное выполнение и механизм обратного вызова
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, 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 общем, MegaETH нарушает традиционную однопоточную модель состояния EVM, реализуя упаковку микровиртуальных машин на уровне учетной записи, осуществляет планирование транзакций через граф состояния и заменяет синхронный вызов стека асинхронным механизмом сообщений. Это параллельная вычислительная платформа, заново спроектированная по всем направлениям от «структуры учетной записи → архитектуры планирования → процесса выполнения», предлагающая парадигматически новые идеи для построения систем следующего поколения с высокой производительностью на цепочке.
MegaETH выбрал путь реконструкции: полностью абстрагировать учетные записи и контракты в независимую виртуальную машину, используя асинхронное выполнение для освобождения предельного параллелизма. Теоретически, параллельный предел MegaETH выше, но также труднее контролировать сложность, больше напоминает суперраспределенную операционную систему на основе концепции Ethereum.
Дизайнерские концепции Monad и MegaETH значительно отличаются от шarding: шардирование горизонтально разделяет блокчейн на несколько независимых подсетей, каждая из которых отвечает за часть транзакций и состояния, разрушая ограничения единой цепочки на уровне сети; в то время как Monad и MegaETH сохраняют целостность единой цепочки, лишь горизонтально масштабируя на уровне исполнения, оптимизируя предельное параллельное выполнение внутри единой цепи для повышения производительности. Оба представляют собой два направления в пути масштабирования 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 в цепочке. Они реализуют параллельную обработку на уровне транзакций или учетных записей с помощью отложенного выполнения и архитектуры микро-виртуальных машин. В то время как Pharos Network является модульной, полнофункциональной параллельной L1 блокчейн-сетью, ее основная механика параллельных вычислений называется «Rollup Mesh». Эта архитектура поддерживает много виртуальных машин и интегрирует такие передовые технологии, как нулевые знания и доверенная вычислительная среда, благодаря совместной работе основной сети и специальной сети обработки.
Анализ механизма параллельных вычислений Rollup Mesh:
Обработка асинхронных конвейеров на протяжении всего жизненного цикла: Pharos разделяет различные этапы транзакции и использует асинхронный способ обработки, что позволяет каждому этапу работать независимо и параллельно, тем самым повышая общую эффективность обработки.
Параллельное выполнение двух виртуальных машин: Pharos поддерживает две среды виртуальных машин EVM и WASM, позволяя разработчикам выбирать подходящую среду выполнения в зависимости от их потребностей. Эта архитектура с двумя виртуальными машинами не только повышает гибкость системы, но и улучшает способность обработки транзакций за счет параллельного выполнения.
Специальные сети обработки: SPNs являются ключевыми компонентами архитектуры Pharos, аналогичными 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 залога: Pharos вводит гибкий механизм консенсуса, поддерживает множество моделей консенсуса и обеспечивает безопасное совместное использование и интеграцию ресурсов между основной сетью и SPNs через протокол повторного залога.
Кроме того, Pharos реконструировал модель выполнения на базе хранилища, используя многоверсионные деревья Меркла, дельта-кодирование, адресацию версий и технологии погружения ADS, и представил высокопроизводительный хранилище для блокчейнов Pharos Store, обеспечивая высокую пропускную способность, низкую задержку и высокую степень верифицируемости обработки на цепочке.
В целом, архитектура Rollup Mesh от Pharos достигает высокой производительности параллельных вычислений благодаря модульному дизайну и асинхронному механизму обработки. Pharos выступает в роли координатора планирования для параллельных процессов между Rollup, а не оптимизатора выполнения для "внутренней параллельности". Он выполняет гетерогенные настраиваемые задачи через SPN.
Кроме параллельного выполнения Monad, MegaETH и Pharos
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» .
12 Лайков
Награда
12
5
Поделиться
комментарий
0/400
HodlVeteran
· 07-20 17:37
Старые неудачники снова почувствовали волну возможности разыгрывать людей как лохов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
RektButStillHere
· 07-19 14:20
Ну и дела, кто это поймёт?
Посмотреть ОригиналОтветить0
BakedCatFanboy
· 07-19 14:18
Световая скорость расширения также не решит основную проблему, верно?
Посмотреть ОригиналОтветить0
TokenVelocityTrauma
· 07-19 14:13
Высокопроизводительный, действительно ли это надежно?
Web3 параллельные вычисления: как EVM-с совместимые цепочки преодолевают производственные узкие места
Панорамная карта параллельных вычислений Web3: лучший вариант для нативного масштабирования?
Один. Теория параллельных вычислений: преодоление невозможного треугольника блокчейна
«Невозможный треугольник» блокчейна раскрывает основные компромиссы в дизайне блокчейн-систем, а именно, что проектам блокчейна трудно одновременно достичь «высокой безопасности, всеобъемлющего участия и быстрой обработки». В отношении «масштабируемости», этой вечной темы, текущие основные решения по расширению блокчейна на рынке классифицируются по парадигмам, включая:
Решения для масштабирования блокчейна включают: параллельные вычисления внутри цепи, Rollup, шардирование, DA модули, модульную структуру, систему Actor, сжатие zk-доказательств, безсостояние архитектура и др., охватывающие несколько уровней выполнения, состояния, данных и структуры, представляя собой полную систему масштабирования «многослойного взаимодействия и модульного объединения». В этой статье основное внимание уделяется масштабированию с параллельными вычислениями как основным методом.
Внутренние параллельные вычисления в блокчейне сосредоточены на параллельном выполнении транзакций/инструкций внутри блока. В зависимости от механизма параллелизма, способы масштабирования можно разделить на пять основных категорий, каждая из которых представляет собой различные стремления к производительности, модели разработки и архитектурные философии, с последовательным уменьшением гранулярности параллелизма, увеличением интенсивности параллелизма, а также увеличением сложности планирования, сложности программирования и сложности реализации.
Внецепочечная асинхронная конкурентная модель, представленная системой интеллектуальных агентов Actor, относится к другой парадигме параллельных вычислений. В качестве межцепочечных/асинхронных систем обмена сообщениями каждый агент выступает как независимый «интеллектуальный процесс», работающий в асинхронном режиме, с обработкой сообщений и событий, без необходимости синхронного планирования. К代表项目 можно отнести AO, ICP, Cartesi и другие.
А известные нам схемы расширения, такие как Rollup или шардирование, относятся к системным механизмам параллелизма и не являются параллельными вычислениями внутри цепочки. Они достигают расширения путем «параллельного выполнения нескольких цепочек/исполнительных доменов», а не за счет повышения параллелизма внутри одного блока/виртуальной машины. Такие схемы расширения не являются основной темой данной статьи, но мы все же будем использовать их для сравнительного анализа архитектурных концепций.
II. EVM-система параллельного улучшения цепочки: прорыв в производительности в условиях совместимости
Архитектура последовательной обработки Ethereum развивалась до сегодняшнего дня, пройдя через несколько этапов расширения, включая шarding, Rollup и модульную архитектуру, однако узкое место в пропускной способности слоя выполнения по-прежнему не было радикально преодолено. Тем не менее, EVM и Solidity по-прежнему являются наиболее мощными платформами для смарт-контрактов с точки зрения базы разработчиков и экосистемной потенции. Таким образом, параллельные цепочки на основе EVM, которые обеспечивают совместимость экосистемы и повышение производительности выполнения, становятся ключевым направлением в новой волне эволюции расширения. Monad и MegaETH являются наиболее знаковыми проектами в этом направлении, создавая архитектуру параллельной обработки EVM, ориентированную на сценарии с высокой конкурентностью и высокой пропускной способностью, начиная с задержанной обработки и декомпозиции состояния.
Анализ механизма параллельных вычислений Monad
Monad — это высокопроизводительная блокчейн Layer1, заново разработанная для виртуальной машины Ethereum, основанная на основной параллельной концепции конвейерной обработки, с асинхронным выполнением на уровне консенсуса и оптимистичной конкуренцией на уровне выполнения. Кроме того, на уровне консенсуса и хранения Monad соответственно внедряет высокопроизводительный BFT-протокол и специализированную систему баз данных, обеспечивая оптимизацию от конца до конца.
Конвейеризация: Механизм параллельного выполнения многоступенчатого конвейера
Пайплайнинг — это основная идея параллельного выполнения монады, основная мысль заключается в том, чтобы разбить процесс выполнения блокчейна на несколько независимых этапов и обрабатывать эти этапы параллельно, формируя трехмерную архитектуру конвейера, где каждый этап работает на независимом потоке или ядре, что позволяет осуществлять параллельную обработку через блоки, в конечном итоге достигая повышения пропускной способности и снижения задержки. Эти этапы включают: предложение транзакции, достижение консенсуса, выполнение транзакции и подача блока.
Асинхронное выполнение: согласование - асинхронная декомпозиция выполнения
В традиционных цепочках, процессы консенсуса и выполнения транзакций обычно являются синхронными, и такая последовательная модель серьезно ограничивает масштабируемость производительности. Monad реализует асинхронную работу на уровне консенсуса, асинхронную работу на уровне выполнения и асинхронное хранение. Это значительно снижает время блока и задержку подтверждения, делает систему более гибкой, процессы обработки более детализированными и повышает эффективность использования ресурсов.
Ядро дизайна:
Оптимистичное параллельное выполнение:乐观并行执行
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.
Механизм выполнения:
Monad выбрал совместимый путь: минимальное вмешательство в правила EVM, осуществляя параллельность за счет отложенной записи состояния и динамического обнаружения конфликтов, больше похож на производительную версию Ethereum, с хорошей зрелостью, что облегчает миграцию экосистемы EVM, являясь параллельным ускорителем мира EVM.
Анализ параллельного вычислительного механизма MegaETH
В отличие от L1定位 Monad, MegaETH定位 является модульным высокопроизводительным параллельным исполняющим слоем, совместимым с EVM, который может использоваться как независимая L1 публичная цепочка, а также как слой повышения исполнения на Ethereum или модульный компонент. Основная цель его проектирования заключается в том, чтобы изолировать логику аккаунта, среду исполнения и состояние, декомпозируя их на минимальные единицы, которые могут планироваться независимо, для достижения высокой параллельной обработки и низкой задержки отклика в цепочке. Ключевое новшество, предложенное MegaETH, заключается в: архитектуре Micro-VM + State Dependency DAG и модульном механизме синхронизации, которые вместе создают параллельную исполняющую систему, ориентированную на "потоковую обработку в цепочке".
Архитектура Micro-VM: аккаунт как поток
MegaETH вводит модель исполнения «один микровиртуальный компьютер на каждую учетную запись», делая среду выполнения «поточной», предоставляя минимальную единицу изоляции для параллельного планирования. Эти ВМ общаются между собой через асинхронные сообщения, а не синхронные вызовы, позволяя множеству ВМ выполнять свои задачи независимо и хранить данные отдельно, что естественно создает параллелизм.
Зависимость состояния DAG: механизм планирования на основе графа зависимостей
MegaETH построила систему планирования на основе DAG, основанную на доступе к состоянию учетной записи, которая в реальном времени поддерживает глобальный граф зависимостей. Каждая транзакция моделирует, какие учетные записи изменяются и какие учетные записи считываются, все это строится в виде зависимостей. Транзакции без конфликтов могут выполняться параллельно, а транзакции с зависимостями будут планироваться в порядке топологической сортировки последовательно или с задержкой. Граф зависимостей обеспечивает согласованность состояния и отсутствие повторных записей в процессе параллельного выполнения.
Асинхронное выполнение и механизм обратного вызова
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, 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 общем, MegaETH нарушает традиционную однопоточную модель состояния EVM, реализуя упаковку микровиртуальных машин на уровне учетной записи, осуществляет планирование транзакций через граф состояния и заменяет синхронный вызов стека асинхронным механизмом сообщений. Это параллельная вычислительная платформа, заново спроектированная по всем направлениям от «структуры учетной записи → архитектуры планирования → процесса выполнения», предлагающая парадигматически новые идеи для построения систем следующего поколения с высокой производительностью на цепочке.
MegaETH выбрал путь реконструкции: полностью абстрагировать учетные записи и контракты в независимую виртуальную машину, используя асинхронное выполнение для освобождения предельного параллелизма. Теоретически, параллельный предел MegaETH выше, но также труднее контролировать сложность, больше напоминает суперраспределенную операционную систему на основе концепции Ethereum.
Дизайнерские концепции Monad и MegaETH значительно отличаются от шarding: шардирование горизонтально разделяет блокчейн на несколько независимых подсетей, каждая из которых отвечает за часть транзакций и состояния, разрушая ограничения единой цепочки на уровне сети; в то время как Monad и MegaETH сохраняют целостность единой цепочки, лишь горизонтально масштабируя на уровне исполнения, оптимизируя предельное параллельное выполнение внутри единой цепи для повышения производительности. Оба представляют собой два направления в пути масштабирования 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 в цепочке. Они реализуют параллельную обработку на уровне транзакций или учетных записей с помощью отложенного выполнения и архитектуры микро-виртуальных машин. В то время как Pharos Network является модульной, полнофункциональной параллельной L1 блокчейн-сетью, ее основная механика параллельных вычислений называется «Rollup Mesh». Эта архитектура поддерживает много виртуальных машин и интегрирует такие передовые технологии, как нулевые знания и доверенная вычислительная среда, благодаря совместной работе основной сети и специальной сети обработки.
Анализ механизма параллельных вычислений Rollup Mesh:
Обработка асинхронных конвейеров на протяжении всего жизненного цикла: Pharos разделяет различные этапы транзакции и использует асинхронный способ обработки, что позволяет каждому этапу работать независимо и параллельно, тем самым повышая общую эффективность обработки.
Параллельное выполнение двух виртуальных машин: Pharos поддерживает две среды виртуальных машин EVM и WASM, позволяя разработчикам выбирать подходящую среду выполнения в зависимости от их потребностей. Эта архитектура с двумя виртуальными машинами не только повышает гибкость системы, но и улучшает способность обработки транзакций за счет параллельного выполнения.
Специальные сети обработки: SPNs являются ключевыми компонентами архитектуры Pharos, аналогичными 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 залога: Pharos вводит гибкий механизм консенсуса, поддерживает множество моделей консенсуса и обеспечивает безопасное совместное использование и интеграцию ресурсов между основной сетью и SPNs через протокол повторного залога.
Кроме того, Pharos реконструировал модель выполнения на базе хранилища, используя многоверсионные деревья Меркла, дельта-кодирование, адресацию версий и технологии погружения ADS, и представил высокопроизводительный хранилище для блокчейнов Pharos Store, обеспечивая высокую пропускную способность, низкую задержку и высокую степень верифицируемости обработки на цепочке.
В целом, архитектура Rollup Mesh от Pharos достигает высокой производительности параллельных вычислений благодаря модульному дизайну и асинхронному механизму обработки. Pharos выступает в роли координатора планирования для параллельных процессов между Rollup, а не оптимизатора выполнения для "внутренней параллельности". Он выполняет гетерогенные настраиваемые задачи через SPN.
Кроме параллельного выполнения Monad, MegaETH и Pharos