En marzo de este año, la red blockchain escalable L1 Artelalanzó EVM++, una actualización dirigida a la próxima generación de tecnología de capa de ejecución EVM. El primer “+” en EVM++ significa “Extensibilidad”, lograda a través de la tecnología Aspect para ayudar a los desarrolladores a crear programas personalizados en cadena en un entorno WebAssembly (WASM). Estos programas pueden colaborar con EVM para proporcionar extensiones específicas de aplicaciones de alto rendimiento y personalizadas para dApps. El segundo “+” representa “Escalabilidad”, lograda a través de técnicas de ejecución paralela y el diseño de un espacio de bloque elástico, mejorando significativamente la capacidad y eficiencia de procesamiento de la red.

WebAssembly (WASM) es un formato de código binario eficiente capaz de lograr velocidades de ejecución casi nativas en navegadores web, lo que lo hace particularmente adecuado para manejar tareas intensivas en cómputo como IA y procesamiento de datos masivos.

Ayer, Artela lanzó un whitepaperdetallando cómo mejora la escalabilidad de la cadena de bloques a través del desarrollo de pilas de ejecución paralelas y la introducción de un espacio de bloque elástico basado en principios de computación elástica.

La Importancia del Procesamiento Paralelo

En la Máquina Virtual Ethereum (EVM) tradicional, todas las operaciones de contratos inteligentes y transiciones de estado deben ser globalmente consistentes en toda la red. Esto requiere que todos los nodos ejecuten las mismas transacciones en el mismo orden, incluso si algunas transacciones no tienen dependencias reales entre ellas. Esto resulta en un procesamiento en serie, causando retrasos e ineficiencias innecesarias.

El procesamiento paralelo permite que múltiples procesadores o núcleos de cómputo ejecuten múltiples tareas de cómputo o procesen datos simultáneamente, mejorando significativamente la eficiencia de procesamiento y reduciendo el tiempo de ejecución, especialmente para problemas de cómputo complejos o a gran escala que pueden dividirse en tareas independientes. Parallel EVM amplía o mejora el EVM tradicional al permitir la ejecución concurrente de múltiples contratos inteligentes o llamadas de función de contrato, lo que aumenta la capacidad total de la red y la eficiencia. Además, optimiza la eficiencia en comparación con la ejecución de un solo hilo. La principal ventaja de Parallel EVM es permitir que las aplicaciones descentralizadas logren un rendimiento comparable al de Internet.

Red Artela y EVM++

Artela es un L1 que mejora la escalabilidad y el rendimiento de EVM mediante la introducción de EVM++. EVM++ actualiza la capa de ejecución de EVM, integrando la flexibilidad de EVM con el alto rendimiento de WASM. Esta máquina virtual mejorada admite el procesamiento paralelo y un almacenamiento eficiente, lo que permite que se ejecuten aplicaciones más complejas y exigentes en cuanto a rendimiento en Artela. EVM++ no solo admite contratos inteligentes tradicionales, sino que también permite la adición y ejecución dinámica de módulos de alto rendimiento en cadena, como agentes de inteligencia artificial, que pueden ejecutarse como coprocesadores en cadena de forma independiente o participar directamente en juegos en cadena, creando NPC verdaderamente programables.

Artela asegura que el poder de cómputo de los nodos de red se puede escalar de manera flexible según la demanda a través de su diseño de ejecución paralela. Además, los nodos validadores admiten una escalabilidad horizontal, lo que permite que la red ajuste automáticamente la escala de los nodos de cómputo en función de la carga o la demanda actual. Este proceso de escalado está coordinado por un protocolo elástico para garantizar recursos informáticos suficientes en la red de consenso. Al garantizar un poder de cómputo escalable a través de la computación elástica, Artela logra un espacio de bloque elástico, lo que permite que las grandes dApps soliciten un espacio de bloque independiente según sus necesidades específicas. Esto no solo satisface la necesidad de expandir el espacio de bloque público, sino que también garantiza el rendimiento y la estabilidad de las grandes aplicaciones.

Explicación detallada de la arquitectura de ejecución paralela de Artela

1. Ejecución Optimista Predictiva

La ejecución predictiva optimista es una de las tecnologías centrales de Artela y la distingue de otras EVM en paralelo como Sei y Monad. La ejecución optimista se refiere a una estrategia de ejecución paralela que asume inicialmente que no hay conflictos entre transacciones. En este mecanismo, cada transacción mantiene una versión privada del estado, registrando modificaciones sin finalizarlas inmediatamente. Después de la ejecución de la transacción, una fase de validación comprueba los conflictos causados por cambios de estado globales de transacciones concurrentes durante el mismo período. Si se detectan conflictos, las transacciones se vuelven a ejecutar. La predictibilidad implica el uso de modelos específicos de inteligencia artificial para analizar datos históricos de transacciones, predecir dependencias entre transacciones a punto de ejecutarse e identificar qué transacciones pueden acceder a los mismos datos. En función de este análisis, las transacciones se agrupan y se organiza su orden de ejecución para reducir conflictos y ejecuciones redundantes.

En contraste, Sei se basa en que los desarrolladores definan las dependencias de las transacciones de antemano a través de archivos, mientras que Monad utiliza análisis estático a nivel de compilador para generar archivos de dependencia de transacciones. Ni Sei ni Monad logran la equivalencia de EVM y carecen de la capacidad adaptativa de Artela basada en modelos de predicción dinámicos impulsados por AI.

2. Precarga asincrónica

La tecnología de precarga asincrónica tiene como objetivo abordar los cuellos de botella de entrada y salida (E/S) causados por el acceso al estado, con el fin de mejorar la velocidad de recuperación de datos y reducir los tiempos de espera de ejecución de transacciones. En Artela, antes de ejecutar transacciones, los datos de estado necesarios se precargan desde el almacenamiento lento (como discos duros) al almacenamiento rápido (como la memoria) basándose en modelos predictivos. Esta carga proactiva de datos necesarios minimiza los tiempos de espera de E/S durante la ejecución. Con los datos precargados en caché, varios procesadores o hilos de ejecución pueden acceder simultáneamente a estos datos, aumentando aún más el paralelismo de ejecución.

3. Almacenamiento Paralelo

Con la introducción de la tecnología de ejecución paralela, el procesamiento de transacciones puede ser paralelizado, pero si la velocidad de lectura, escritura y actualización de datos no puede sincronizarse, se convierte en un factor crítico que limita el rendimiento general del sistema. En consecuencia, el cuello de botella se desplaza gradualmente hacia la capa de almacenamiento. Soluciones como MonadDB y SeiDB han comenzado a centrarse en la optimización de la capa de almacenamiento. Artela se basa e integra diversas técnicas tradicionales maduras de procesamiento de datos para desarrollar almacenamiento paralelo, mejorando aún más la eficiencia del procesamiento paralelo.

Los sistemas de almacenamiento paralelo están diseñados principalmente para abordar dos problemas principales: lograr el procesamiento paralelo del almacenamiento y mejorar el registro eficiente de los estados de datos en las bases de datos. Los desafíos comunes en el almacenamiento de datos incluyen la inflación de datos durante las operaciones de escritura y la mayor presión sobre el procesamiento de bases de datos. Para abordar eficazmente estos problemas, Artela adopta una estrategia de separación entre Compromiso de Estado (SC) y Almacenamiento de Estado (SS). Esta estrategia divide las tareas de almacenamiento en dos partes: una parte maneja las operaciones que requieren un procesamiento rápido sin retener estructuras de datos complejas, lo que ahorra espacio y reduce la redundancia de datos; la otra parte se encarga de registrar de manera exhaustiva la información detallada de los datos.

Además, para mantener el rendimiento al manejar grandes volúmenes de datos, Artela emplea un método de agregar bloques de datos pequeños en bloques más grandes, reduciendo la complejidad de las operaciones de almacenamiento de datos.

4. Espacio de Bloque Elástico (EBE)

El Espacio de Bloqueo Elástico (EBS) de Artela está diseñado en base al concepto de cómputo elástico, permitiendo el ajuste automático del número de transacciones que un bloque puede alojar según los niveles de congestión de la red.

La computación elástica es un modelo de servicio de computación en la nube que permite a los sistemas ajustar automáticamente la configuración de los recursos informáticos para satisfacer las demandas de carga de trabajo variables. Su objetivo principal es optimizar la eficiencia de la utilización de recursos y garantizar la provisión rápida de energía informática adicional cuando aumenta la demanda.

EBS ajusta dinámicamente los recursos de bloquear según las necesidades específicas de las dApps, proporcionando espacio de bloquear escalable e independiente para dApps de alta demanda. Esto tiene como objetivo abordar diferencias significativas en los requisitos de rendimiento de blockchain en diversas aplicaciones. La ventaja principal de EBS radica en el “rendimiento predecible”, garantizando que las dApps reciban Transacciones Por Segundo (TPS) predecibles. Por lo tanto, independientemente de la congestión en el espacio de bloquear público, las dApps con espacio de bloquear independiente disfrutan de un TPS estable. Además, si los contratos de las dApps admiten procesamiento paralelo, pueden lograr un TPS aún mayor. En esencia, EBS proporciona un entorno más estable en comparación con plataformas de blockchain tradicionales como Ethereum y Solana, que a menudo experimentan degradación de rendimiento durante la congestión de red, como durante los auge de los NFT o los picos de DeFi. Artela resuelve de manera efectiva tales problemas a través de una gestión de recursos personalizada y optimizada.

En resumen, Artela logra una alta escalabilidad y un rendimiento de red predecible a través de su pila de ejecución paralela y el Espacio de Bloque Elástico (EBS). Esta arquitectura de ejecución paralela utiliza modelos de inteligencia artificial para predecir con precisión las dependencias de transacción, reduciendo así conflictos y ejecuciones redundantes. Además, las aplicaciones a gran escala pueden acceder a una potencia de procesamiento y recursos dedicados según sea necesario, garantizando un rendimiento estable incluso bajo cargas de red elevadas. Esta capacidad permite que la red de Artela admita casos de uso más complejos, como el procesamiento de datos grandes en tiempo real y transacciones financieras sofisticadas.

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