Tháng 3 năm nay, mạng blockchain L1 có khả năng mở rộngArtela đã ra mắt EVM++, một bản nâng cấp nhắm đến thế hệ tiếp theo của công nghệ lớp thực thi EVM. Dấu “+” đầu tiên trong EVM++ đại diện cho “Khả năng mở rộng,” được đạt được thông qua công nghệ Aspect để hỗ trợ nhà phát triển trong việc tạo các chương trình tùy chỉnh trên chuỗi trong môi trường WebAssembly (WASM). Những chương trình này có thể cộng tác với EVM để cung cấp các phần mở rộng được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng cụ thể trên chuỗi. Dấu “+” thứ hai đại diện cho “Khả năng mở rộng,” được đạt được thông qua các kỹ thuật thực thi song song và thiết kế không gian khối co giãn, đáng kể tăng cường khả năng xử lý và hiệu suất của mạng.

WebAssembly (WASM) là một định dạng mã nhị phân hiệu quả có khả năng đạt tốc độ thực thi gần như native trên trình duyệt web, điều này làm cho nó đặc biệt phù hợp để xử lý các nhiệm vụ tính toán tập trung như trí tuệ nhân tạo và xử lý dữ liệu lớn.

Ngày hôm qua, Artela đã phát hành một whitepapermô tả cách nó nâng cao khả năng mở rộng của blockchain thông qua việc phát triển các ngăn xếp thực thi song song và giới thiệu không gian khối co giãn dựa trên nguyên tắc tính toán co giãn.

Tầm quan trọng của Xử lý Song Song

Trong Máy Ảo Ethereum (EVM) truyền thống, tất cả các hoạt động hợp đồng thông minh và các chuyển đổi trạng thái phải được nhất quán toàn cầu trên mạng. Điều này đòi hỏi tất cả các nút phải thực hiện các giao dịch giống nhau theo cùng một thứ tự, ngay cả khi một số giao dịch không có sự phụ thuộc thực sự giữa chúng. Điều này dẫn đến xử lý tuần tự, gây ra sự trễ và không hiệu quả không cần thiết.

Xử lý song song cho phép nhiều bộ xử lý hoặc lõi tính toán thực hiện nhiều tác vụ tính toán hoặc xử lý dữ liệu đồng thời, cải thiện đáng kể hiệu quả xử lý và giảm thời gian thực thi, đặc biệt là đối với các vấn đề tính toán phức tạp hoặc quy mô lớn có thể được chia thành các tác vụ độc lập. EVM song song mở rộng hoặc tăng cường EVM truyền thống bằng cách cho phép thực hiện đồng thời nhiều hợp đồng thông minh hoặc các cuộc gọi chức năng hợp đồng, do đó tăng thông lượng và hiệu quả mạng tổng thể. Ngoài ra, nó tối ưu hóa hiệu quả so với thực thi đơn luồng. Ưu điểm chính của Parallel EVM là cho phép các ứng dụng phi tập trung đạt được hiệu suất tương đương với internet.

Mạng lưới Artela và EVM++

Artela là một L1 tăng cường khả năng mở rộng và hiệu suất của EVM bằng cách giới thiệu EVM++. EVM++ nâng cấp lớp thực thi EVM, tích hợp tính linh hoạt của EVM với hiệu suất cao của WASM. Máy ảo nâng cao này hỗ trợ xử lý song song và lưu trữ hiệu quả, cho phép chạy các ứng dụng phức tạp và yêu cầu hiệu suất cao trên Artela. EVM++ không chỉ hỗ trợ hợp đồng thông minh truyền thống mà còn cho phép thêm và thực thi động các mô-đun hiệu suất cao trên chuỗi, như các đại lý trí tuệ nhân tạo, có thể chạy như các bộ xử lý cùng khối độc lập trên chuỗi hoặc trực tiếp tham gia vào các trò chơi trên chuỗi, tạo ra các nhân vật không người chơi có thể lập trình thực sự.

Artela đảm bảo rằng sức mạnh tính toán của các nút mạng có thể được mở rộng linh hoạt theo nhu cầu thông qua thiết kế thực thi song song của nó. Ngoài ra, các nút xác minh hỗ trợ mở rộng ngang, cho phép mạng tự động điều chỉnh quy mô các nút tính toán dựa trên tải hiện tại hoặc nhu cầu. Quá trình mở rộng này được phối hợp bởi một giao thức co giãn để đảm bảo nguồn tài nguyên tính toán đủ trong mạng đồng thuận. Bằng cách đảm bảo sức mạnh tính toán có thể mở rộng thông qua tính toán co giãn, Artela đạt được không gian khối co giãn, cho phép các ứng dụng lớn áp dụng cho không gian khối độc lập dựa trên nhu cầu cụ thể. Điều này không chỉ đáp ứng nhu cầu mở rộng không gian khối công cộng mà còn đảm bảo hiệu suất và ổn định của các ứng dụng lớn.

Giải thích chi tiết về kiến trúc thực thi song song của Artela

1. Thực thi lạc quan dự đoán

Thực hiện dự đoán lạc quan là một trong những công nghệ cốt lõi của Artela và phân biệt nó với các EVM song song khác như Sei và Monad. Thực hiện lạc quan đề cập đến một chiến lược thực hiện song song giả định ban đầu không có xung đột giữa các giao dịch. Trong cơ chế này, mỗi giao dịch duy trì một phiên bản riêng của trạng thái, ghi lại các sửa đổi mà không cần hoàn thiện chúng ngay lập tức. Sau khi thực hiện giao dịch, giai đoạn xác thực sẽ kiểm tra các xung đột gây ra bởi các thay đổi trạng thái toàn cầu từ các giao dịch đồng thời trong cùng thời gian. Nếu xung đột được phát hiện, các giao dịch sẽ được thực hiện lại. Khả năng dự đoán liên quan đến việc sử dụng các mô hình AI cụ thể để phân tích dữ liệu giao dịch lịch sử, dự đoán sự phụ thuộc giữa các giao dịch sắp được thực hiện và xác định giao dịch nào có thể truy cập cùng một dữ liệu. Dựa trên phân tích này, các giao dịch được nhóm lại và lệnh thực hiện của chúng được sắp xếp để giảm xung đột và thực hiện dư thừa.

Ngược lại, Sei dựa vào việc các nhà phát triển xác định sự phụ thuộc giao dịch trước thông qua các tệp, trong khi Monad sử dụng phân tích tĩnh ở cấp độ trình biên dịch để tạo ra các tệp phụ thuộc giao dịch. Cả Sei và Monad đều không đạt được sự tương đương với EVM và thiếu khả năng thích ứng của Artela dựa trên các mô hình dự đoán động dựa trên trí tuệ nhân tạo.

2. Tải trước bất đồng bộ

Công nghệ tải trước không đồng bộ nhằm giải quyết các chậm đường vào/ra (I/O) do truy cập trạng thái gây ra, với mục tiêu tăng tốc độ truy xuất dữ liệu và giảm thời gian chờ thực hiện giao dịch. Trong Artela, trước khi thực hiện giao dịch, dữ liệu trạng thái cần thiết được tải trước từ lưu trữ chậm (như ổ cứng cứng) vào lưu trữ nhanh (như bộ nhớ) dựa trên các mô hình dự đoán. Việc tải trước dữ liệu cần thiết này giảm thiểu thời gian chờ I/O trong quá trình thực hiện. Với dữ liệu đã được tải trước và được lưu trữ trong bộ nhớ đệm, nhiều bộ xử lý hoặc luồng thực hiện có thể truy cập dữ liệu này đồng thời, làm tăng sự song song trong quá trình thực hiện.

3. Lưu trữ song song

Với việc giới thiệu công nghệ thực thi song song, xử lý giao dịch có thể được song song hóa, nhưng nếu tốc độ đọc, ghi và cập nhật dữ liệu không được đồng bộ, điều này trở thành yếu tố quan trọng hạn chế hiệu suất tổng thể của hệ thống. Do đó, điểm hạn chế dần dần chuyển sang tầng lưu trữ. Các giải pháp như MonadDB và SeiDB đã bắt đầu tập trung vào tối ưu hóa tầng lưu trữ. Artela sử dụng và tích hợp các kỹ thuật xử lý dữ liệu truyền thống trưởng thành để phát triển lưu trữ song song, từ đó nâng cao hiệu suất xử lý song song.

Hệ thống lưu trữ song song được thiết kế chủ yếu để giải quyết hai vấn đề chính: đạt được xử lý song song của lưu trữ và cải thiện việc ghi eficient của trạng thái dữ liệu vào cơ sở dữ liệu. Những thách thức phổ biến trong lưu trữ dữ liệu bao gồm sự phình to khi thực hiện ghi và áp lực tăng lên xử lý cơ sở dữ liệu. Để giải quyết hiệu quả những vấn đề này, Artela áp dụng chiến lược phân chia giữa Cam kết Trạng thái (SC) và Lưu trữ Trạng thái (SS). Chiến lược này chia các nhiệm vụ lưu trữ thành hai phần: một phần xử lý các hoạt động yêu cầu xử lý nhanh mà không giữ lại cấu trúc dữ liệu phức tạp, do đó tiết kiệm không gian và giảm thiểu dư thừa dữ liệu; phần còn lại có trách nhiệm ghi lại thông tin chi tiết về dữ liệu một cách toàn diện.

Hơn nữa, để duy trì hiệu suất trong khi xử lý lượng dữ liệu lớn, Artela sử dụng phương pháp tổng hợp các khối dữ liệu nhỏ thành các khối lớn, giảm độ phức tạp của các hoạt động lưu trữ dữ liệu.

4. Không gian khối đàn hồi (EBS)

Khối không gian co giãn của Artela (EBS) được thiết kế dựa trên khái niệm của máy tính co giãn, cho phép điều chỉnh tự động số lượng giao dịch mà một khối có thể chứa dựa trên mức độ tắc nghẽn của mạng.

Tính linh hoạt của máy tính là một mô hình dịch vụ máy tính đám mây cho phép hệ thống tự động điều chỉnh cấu hình tài nguyên máy tính để đáp ứng yêu cầu công việc biến đổi. Mục tiêu chính của nó là tối ưu hóa hiệu suất sử dụng tài nguyên và đảm bảo cung cấp nhanh chóng sức mạnh tính toán bổ sung khi nhu cầu tăng lên.

EBS tự động điều chỉnh tài nguyên khối theo nhu cầu cụ thể của dApps, cung cấp không gian khối mở rộng độc lập cho các dApp có nhu cầu cao. Điều này nhằm giải quyết sự khác biệt đáng kể trong các yêu cầu hiệu suất blockchain trên các ứng dụng khác nhau. Ưu điểm cốt lõi của EBS nằm ở "hiệu suất có thể dự đoán được", đảm bảo dApps nhận được các giao dịch mỗi giây có thể dự đoán được (TPS). Do đó, bất kể tắc nghẽn trong không gian khối công cộng, các dApp có không gian khối độc lập được hưởng TPS ổn định. Hơn nữa, nếu các hợp đồng của dApps hỗ trợ xử lý song song, chúng có thể đạt được TPS cao hơn nữa. Về bản chất, EBS cung cấp một môi trường ổn định hơn so với các nền tảng blockchain truyền thống như Ethereum và Solana, thường bị suy giảm hiệu suất trong quá trình tắc nghẽn mạng, chẳng hạn như trong thời kỳ bùng nổ NFT hoặc đỉnh DeFi. Artela giải quyết hiệu quả các vấn đề như vậy thông qua quản lý tài nguyên tùy chỉnh và tối ưu hóa.

Tóm lại, Artela đạt được tính mở rộng cao và hiệu suất mạng dự đoán thông qua việc thực hiện song song và Khối Không Gian Linh Hoạt (EBS) của nó. Kiến trúc thực hiện song song này sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo để dự đoán mối phụ thuộc giao dịch một cách chính xác, từ đó giảm xung đột và thực hiện dư thừa. Hơn nữa, các ứng dụng quy mô lớn có thể truy cập vào sức mạnh xử lý và tài nguyên được cấp phát theo nhu cầu, đảm bảo hiệu suất ổn định ngay cả khi mạng tải cao. Khả năng này cho phép mạng Artela hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng phức tạp hơn như xử lý dữ liệu lớn thời gian thực và giao dịch tài chính phức tạp.

Tuyên bố:

1. Bài viết này được tái bản từ [Nghiên cứu ChainFeeds], bản quyền thuộc về tác giả gốc [0XNATALIE], nếu bạn có bất kỳ ý kiến ​​nào về việc tái in, vui lòng liên hệ với Cổng Họcđội, và đội sẽ xử lý nó càng sớm càng tốt theo các thủ tục liên quan.

2. Miễn trừ trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ đại diện cho quan điểm cá nhân của tác giả và không tạo thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.

3. Các phiên bản ngôn ngữ khác của bài viết được dịch bởi nhóm Gate Learn và không được đề cập trongGate.ioBài báo dịch có thể không được sao chép, phân phối hoặc đạo văn.