En mars de cette année, le réseau blockchain évolutif L1 Artela a lancé EVM++, une mise à niveau de la technologie de couche d'exécution EVM de nouvelle génération. Le premier « + » dans EVM++ représente « l'extensibilité », qui est l'évolutivité obtenue grâce à la technologie Aspect. Cette technologie aide les développeurs à créer des programmes personnalisés en chaîne dans l'environnement WebAssembly (WASM). Ces programmes peuvent être combinés avec EVM Collaborate pour fournir. extensions spécifiques aux applications hautes performances et personnalisées pour les dApps. Le deuxième « + » représente « Évolutivité », ce qui signifie que les capacités et l'efficacité du traitement du réseau sont considérablement améliorées grâce à la technologie d'exécution parallèle et à la conception flexible de l'espace de blocs.
WebAssembly (WASM) est un format de code binaire efficace qui permet des performances de vitesse d'exécution quasi natives dans les navigateurs Web et est particulièrement adapté aux tâches gourmandes en calcul telles que l'IA et le traitement du Big Data.
Hier, Artela a publié un livre blanc détaillant comment il améliore l'évolutivité de la blockchain en développant une pile d'exécution parallèle et en introduisant un espace de blocs élastique basé sur l'informatique élastique.
L’importance du traitement parallèle
Dans la machine virtuelle Ethereum (EVM) traditionnelle, toutes les opérations de contrats intelligents et les transitions d'état doivent être cohérentes sur l'ensemble du réseau. Cela nécessite que tous les nœuds exécutent les mêmes transactions dans le même ordre. Par conséquent, même s'il n'y a en réalité aucune dépendance entre certaines transactions, elles doivent être exécutées les unes après les autres dans l'ordre du bloc, c'est-à-dire un traitement en série. Cette méthode entraîne non seulement une attente inutile, mais est également inefficace.
Le traitement parallèle permet à plusieurs processeurs ou plusieurs cœurs de calcul d'effectuer plusieurs tâches informatiques ou de traiter des données en même temps, améliorant considérablement l'efficacité du traitement et réduisant le temps d'exécution, en particulier pour les problèmes informatiques complexes ou à grande échelle pouvant être décomposés en plusieurs tâches indépendantes. Parallel EVM est une extension ou une amélioration de la machine virtuelle Ethereum traditionnelle. Il peut exécuter simultanément plusieurs contrats intelligents ou appels de fonction de contrat, améliorant considérablement le débit et l'efficacité de l'ensemble du réseau. De plus, il peut optimiser l’efficacité de l’exécution monothread. L'avantage le plus direct de l'EVM parallèle est de permettre aux applications décentralisées existantes d'atteindre des performances au niveau Internet.
Réseau Artela et EVM++
Artela est un L1 qui améliore l'évolutivité et les performances d'EVM en introduisant EVM++. EVM++ est une mise à niveau de la technologie de couche d'exécution EVM, intégrant la flexibilité d'EVM et les fonctionnalités hautes performances de WASM. Cette machine virtuelle améliorée prend en charge le traitement parallèle et un stockage efficace, permettant à des applications plus complexes et exigeantes en performances de s'exécuter sur Artela. EVM++ prend non seulement en charge les contrats intelligents traditionnels, mais peut également ajouter et exécuter dynamiquement des modules hautes performances sur la chaîne, tels que des agents IA. Ces agents peuvent fonctionner indépendamment en tant que coprocesseurs en chaîne ou participer directement à des jeux en chaîne. créer un PNJ véritablement programmable.
Artela exécute la conception en parallèle pour garantir que la puissance de calcul des nœuds du réseau puisse être étendue de manière flexible en fonction de la demande. De plus, le nœud validateur prend en charge l'expansion horizontale et le réseau peut ajuster automatiquement la taille du nœud informatique en fonction de la charge ou de la demande actuelle. Ce processus d'expansion est coordonné par le protocole élastique pour garantir des ressources informatiques suffisantes dans le réseau de consensus. Assurer l'évolutivité de la puissance de calcul des nœuds de réseau grâce au calcul élastique et, à terme, obtenir un espace de bloc élastique, permettant aux grandes dApp de demander un espace de bloc indépendant en fonction de besoins spécifiques. Cela répond non seulement au besoin d'étendre l'espace de bloc public, mais garantit également les performances. de grandes applications et de stabilité.
Explication détaillée de l'architecture d'exécution parallèle d'Artela
1. Exécution optimiste prédictive
L'exécution optimiste prédictive est l'une des technologies de base d'Artela et l'une de ses caractéristiques qui la distingue des autres EVM parallèles tels que Sei et Monad. L'exécution optimiste fait référence à une stratégie d'exécution parallèle qui suppose qu'il n'y a pas de conflits entre les transactions dans l'état initial. Dans ce mécanisme, chaque transaction conserve une version privée de l'état, enregistrant les modifications mais ne les finalisant pas immédiatement. Une fois la transaction exécutée, une phase de vérification est effectuée pour vérifier s'il existe des conflits avec des changements d'état global provoqués par d'autres transactions parallèles au cours de la même période. Une fois qu'un conflit est détecté, la transaction est réexécutée. La prévisibilité fait référence à l'analyse des données de transaction historiques via un modèle d'IA spécifique pour prédire les dépendances entre les transactions à venir, c'est-à-dire quelles transactions peuvent accéder aux mêmes données, et regrouper les transactions en conséquence pour organiser leur ordre d'exécution, réduisant ainsi les conflits d'exécution et les exécutions en double. En revanche, en termes de prédiction, Sei s'appuie sur des fichiers avec des dépendances de transaction définies à l'avance par les développeurs, tandis que Monad utilise une analyse statique au niveau du compilateur pour générer des fichiers avec des dépendances de transaction. Aucun des deux n'a l'équivalence EVM, et les deux ne disposent pas des capacités d'adaptation d'Artela. Modèle de prédiction dynamique basé sur l'IA.
2. Technologie de préchargement asynchrone (Async Preloading)
La technologie de préchargement asynchrone s'engage à résoudre les goulots d'étranglement d'entrée et de sortie (E/S) causés par l'accès à l'état, dans le but d'augmenter la vitesse d'accès aux données et de réduire le temps d'attente lors de l'exécution des transactions. Artela précharge les données d'état requises du stockage lent (tel que le disque dur) au stockage rapide (tel que la mémoire) en fonction de modèles prédictifs avant l'exécution de la transaction. Réduisez le temps d’attente des E/S pendant l’exécution en chargeant les données nécessaires à l’avance. Lorsque les données sont chargées et mises en cache à l'avance, plusieurs processeurs ou threads d'exécution peuvent accéder aux données simultanément, augmentant encore le parallélisme d'exécution.
3. Stockage parallèle
Avec l'introduction de la technologie d'exécution parallèle, bien que le traitement des transactions puisse être parallélisé, si la vitesse de lecture, d'écriture et de mise à jour des données ne peut pas être améliorée simultanément, cela deviendra un facteur clé limitant les performances globales du système, de sorte que le goulot d'étranglement du système se déplace progressivement vers le stockage. niveau. Des solutions telles que MonadDB et SeiDB ont commencé à se concentrer sur l'optimisation du niveau de stockage. Artela s'appuie et intègre une variété de technologies de traitement de données traditionnelles matures pour développer le stockage parallèle, améliorant ainsi encore l'efficacité du traitement parallèle.
Le système de stockage parallèle est principalement conçu pour répondre à deux problèmes majeurs : l’un consiste à réaliser un traitement parallèle du stockage et l’autre consiste à améliorer la capacité d’enregistrer efficacement l’état des données dans la base de données. Au cours du processus de stockage des données, les problèmes courants incluent l'expansion des données lors de l'écriture des données et une pression accrue sur le traitement de la base de données. Afin de résoudre efficacement ces problèmes, Artela adopte la stratégie de séparation de l'Engagement d'État (SC) et du Stockage d'État (SS). Cette stratégie divise les tâches de stockage en deux parties : une partie est responsable des opérations de traitement rapides et ne conserve pas de structures de données complexes, économisant ainsi de l'espace et réduisant la duplication des données ; l'autre partie est responsable de l'enregistrement de toutes les informations détaillées sur les données. De plus, afin de ne pas affecter les performances lors du traitement de grandes quantités de données, Artela adopte une méthode de fusion de petits morceaux de données en gros morceaux, réduisant ainsi la complexité de la sauvegarde des données.
4. Espace de bloc élastique (EBS)
L'Elastic Block Space (EBS) d'Artela est conçu sur la base du concept de calcul élastique et peut ajuster automatiquement le nombre de transactions hébergées dans un bloc en fonction de la congestion du réseau.
L'informatique élastique est un modèle de service de cloud computing qui permet au système d'ajuster automatiquement la configuration des ressources informatiques pour s'adapter aux exigences changeantes de charge. L'objectif principal est d'optimiser l'efficacité de l'utilisation des ressources et de garantir qu'une puissance de calcul supplémentaire est rapidement fournie lorsque la demande augmente.
EBS ajuste dynamiquement les ressources de bloc en fonction des besoins spécifiques des dApps et fournit un espace de bloc d'extension indépendant pour les dApps à forte demande, dans le but de résoudre le problème des exigences de performances de blockchain très différentes pour différentes applications. Le principal avantage d’EBS réside dans les « performances prévisibles », c’est-à-dire la capacité de fournir un TPS prévisible pour les dApps. Par conséquent, les dApps avec des espaces de bloc indépendants recevront un TPS stable, que l'espace de bloc public soit encombré ou non. De plus, si le contrat rédigé par la dApp prend en charge le parallélisme, il peut encore atteindre un TPS plus élevé. On peut dire qu’EBS offre un environnement plus stable par rapport aux plateformes blockchain traditionnelles telles que Ethereum et Solana. Ces plates-formes traditionnelles entraînent souvent une dégradation des performances des dApp lorsque le réseau est encombré, comme pendant le boom des inscriptions ou pendant le pic d'activité DeFi. Artela résout efficacement ces problèmes grâce à une gestion personnalisée et optimisée des ressources.
En résumé, Artela atteint des performances réseau hautement évolutives et prévisibles grâce à des piles d'exécution parallèles et un espace de blocs élastique. Cette architecture d'exécution parallèle utilise des modèles d'IA pour prédire avec précision les dépendances des transactions, réduisant ainsi les conflits et les exécutions en double. De plus, les applications volumineuses peuvent disposer de capacités et de ressources de traitement dédiées selon les besoins, garantissant ainsi des performances stables même sous des charges réseau élevées. Cela permet au réseau Artela de prendre en charge des scénarios d'application plus complexes, tels que le traitement de Big Data en temps réel et les transactions financières complexes.