Tóm tắt;

1. 1. Một số nhà đầu tư hàng đầu, bao gồm Paradigm, Jump và Dragonfly, đang đầu tư vào khái niệm EVM song song.
2. 1. Các dự án đáng chú ý trong lĩnh vực này bao gồm Monad, Sei, MegaETH, Polygon, Neon EVM và BSC, hoạt động trên cả các giải pháp Layer 1 (L1) và Layer 2 (L2).
3. 1. Tuy nhiên, có thông tin công khai hạn chế về sự khác biệt cụ thể giữa các đội.
4. 1. Trong khi “song song hóa” là ý nghĩa đen của Parallel EVM, nó chỉ một tối ưu hóa chuyên biệt nhằm mục tiêu tăng cường các khía cạnh khác nhau của hiệu suất EVM, có thể đẩy ranh giới của khả năng của EVM.
5. 1. Những thách thức bao gồm việc cần phải tái cấu trúc toàn bộ công nghệ và giải quyết các vấn đề như dự đoán xung đột giữa các giao dịch song song và xử lý xung đột một cách hiệu quả nếu chúng xảy ra.
6. 1. Một thách thức khác là xác định sự phân biệt trong hệ sinh thái mã nguồn mở trong khi cân bằng giữa phi tập trung và hiệu suất.

Sau nhiều nghiên cứu kỹ lưỡng và sự thay đổi liên tục về thuật toán đồng thuận, lớp dữ liệu (DA) và công nghệ chứng minh không cần chứng minh, sự chú ý đã dời sang phía trước trong công nghệ cốt lõi: Parallel EVM. Xu hướng này đã thu hút đầu tư đáng kể từ thị trường vốn, với hàng trăm triệu đô la được đổ vào việc phát triển của một số công ty khởi nghiệp cấp kỳ ảo.

Sự chú ý đặt ra cho EVM song song, còn được gọi là song song hóa EVM, trở nên cường điệu khi Georgios Konstantopoulos, CTO của Paradigm, và Haseeb Qureshi của Dragonfly tình cờ nhấn mạnh khái niệm này vào cuối năm 2023 trong khi thảo luận về xu hướng tương lai cho năm 2024. Mặc dù có sự chú ý này, các cuộc thảo luận chi tiết về chủ đề này đã rất ít ỏi, dẫn đến việc nhiều người coi nó là điều gì đó đặc biệt mới mẻ. Với việc cả Máy ảo Ethereum (EVM) và tính toán song song đều là các khái niệm đã được xác lập, điều gì nâng cao sự kết hợp của hai thuật ngữ này lên tầm quan trọng của một xu hướng mới nổi vẫn chưa rõ ràng.

Tuy nhiên, EVM song song vẫn là một chủ đề rất chuyên sâu. Đáng chú ý là trong các bản tóm tắt hàng năm và dự báo xu hướng của nhiều cơ quan nghiên cứu, EVM song song không được đề cập. Do đó, nó vẫn là một khái niệm mới mẻ thiếu sự đồng thuận rộng rãi. Hơn nữa, tương tự như các khái niệm như thuật toán đồng thuận và ứng dụng phi tập trung (DA), EVM song song là một khía cạnh kỹ thuật, hạn chế đối tượng người xem của nó trong một phạm vi hẹp hơn.

Lợi ích chính của Parallel EVM nằm ở khả năng truy cập các ứng dụng phi tập trung hiện có để đạt được mức độ hiệu suất tương tự như của Internet. Thực tế, có thể khẳng định rằng Parallel EVM đứng riêng lẻ như một công nghệ mới có khả năng tận dụng một loạt các hợp đồng thông minh đã được xây dựng trong khi đạt được hiệu suất cao và lưu lượng song song trên các chuỗi công khai.

Paradigm đã mong muốn tham gia trò chơi trong một thời gian dài, Jump đã đầu tư mạnh mẽ

“Fortune” đưa tin cho biết Paradigm dự định đứng đầu vòng huy động vốn mới nhất cho Monad, với mục tiêu huy động 200 triệu đô la với mức định giá 3 tỷ đô la. Đây là lần đầu tiên Paradigm tham gia hỗ trợ một nhóm có khái niệm EVM song song, nhưng họ đã theo dõi công nghệ này một cách cẩn thận trong nhiều năm. Georgios Konstantopoulos, CTO của Paradigm, đã đề cập đến thuật ngữ này lần đầu tiên vào năm 2021.

Nguồn gốc của thuật ngữ “Monad” còn đưa thêm một tầng lớp nghiên cứu hấp dẫn. Trong hệ thống triết học của nhà triết học Leibniz, Monad biểu thị yếu tố cơ bản tạo nên vũ trụ. Những thực thể không thể chia này không bị ảnh hưởng bởi tác động vật lý, mỗi thực thể phản ánh toàn bộ vũ trụ, được gọi là “单子” trong tiếng Trung.

Trong lĩnh vực khoa học máy tính, Monad phục vụ như một mẫu thiết kế trong các ngôn ngữ lập trình chức năng, giúp các lập trình viên điều hướng qua các phức tạp của thế giới thực với độ chính xác gần như toán học. Phương pháp này thúc đẩy tính mô đun của mã, hiểu biết và bảo trì.

Một điều đáng chú ý là sự đối xứng ngôn ngữ giữa Monad và Nomad, từ sau chỉ một người lang thang, và "dân du lịch số" chỉ một người lang thang trong không gian kỹ thuật số.

Trong bài thuyết trình của mình về chủ đề này, Georgios cũng đề cập đến Sei và Polygon. Tuy nhiên, sự lạc quan của anh đối với Parallel EVM được củng cố bởi sự phát triển của Reth, một máy khách Ethereum được thiết kế bởi Paradigm. Được định vị là một máy khách lớp thực thi Ethereum hiệu suất cao được xây dựng bằng Rust, Reth đang phát triển nhanh chóng và gần đây đã chuyển sang giai đoạn Beta. Mặc dù việc tích hợp Parallel EVM trực tiếp vào Reth được xem xét, nhưng nỗ lực kỹ thuật đáng kể liên quan đến việc hỗ trợ Parallel EVM thông qua việc đầu tư vào các đội khác có thể là một lựa chọn khả thi hơn. Tài liệu của Monad tiết lộ việc họ chủ yếu sử dụng C++ và Rust trong các nỗ lực kỹ thuật của họ.

Khi Reth được khởi xướng, các cáo buộc nổi lên từ các thành viên của nhóm Erigon, cáo buộc việc sao chép mã nguồn mở của họ, Akula, dẫn đến việc hạn chế nguồn tài trợ cho dự án Akula. Georgios phủ nhận những cáo buộc này, khẳng định rằng Reth không phải là một phần mềm phái sinh hoặc fork của bất kỳ client nào khác, mặc dù nó lấy cảm hứng từ Geth, Erigon và Akula.

Một trong những nhà đầu tư quan trọng khác là Jump Trading và Jump Capital, với người sáng lập ra Monad đến từ Jump Trading, tự hào về kinh nghiệm rộng lớn trong giao dịch tần suất cao. Sei có Jump Capital là một trong những nhà đầu tư của mình, với sự tham gia sâu rộng của Jump vào hệ sinh thái Solana, bao gồm cả cơ sở hạ tầng và các dự án.

Dragonfly, một nhà đầu tư sớm của Monad, cũng đã để mắt đến các diễn biến liên quan, với việc đầu tư vào NEAR, tập trung vào công nghệ sharding, cùng với Aptos, Avalanche, Nervos, và các chuỗi công khai khác.

Nâng cấp các thuật toán đồng thuận không đủ, cuối cùng là lượt của lớp thực thi

Trong những trận đấu gần đây giữa các chuỗi công cộng, ánh đèn sân khấu đã liên tục bỏ qua lớp thực thi, thay vào đó tập trung gần như hoàn toàn vào các thuật toán đồng thuận sáng tạo, cho dù đó có thể là Solana, Avalanche, hoặc EOS, và những cái khác. Mặc dù có những đổi mới đáng kể trong lớp thực thi bởi những chuỗi này, cộng đồng thường chỉ nhớ đến các thuật toán đồng thuận mà họ áp dụng. Hơn nữa, có một quan điểm phổ biến trong cộng đồng rằng hiệu suất vượt trội của những chuỗi công cộng có khả năng xử lý lớn này đến từ duy nhất các thuật toán đồng thuận đột phá của họ.

Tuy nhiên, việc đạt được một chuỗi công khai hiệu suất cao đòi hỏi một mối quan hệ cộng sinh giữa cả thuật toán đồng thuận và lớp thực thi, lặp lại nguyên tắc một chuỗi chỉ mạnh như mạng yếu nhất của nó. Các chuỗi công khai phụ thuộc vào Máy Ảo Ethereum (EVM), và tập trung duy nhất vào việc cải thiện thuật toán đồng thuận của họ, gặp khó khăn về hiệu suất đòi hỏi các nút mạnh mẽ ngày càng. Ví dụ, Binance Smart Chain (BSC), giới hạn xử lý Gas khối tại 2000 giao dịch mỗi giây (TPS). Để hỗ trợ điều này, cấu hình nút phải vượt qua cấu hình của một nút đầy đủ Ethereum nhiều lần. Trong khi Polygon lý thuyết có khả năng 1000 TPS, thì thông thường chỉ đạt từ chục đến hàng trăm.

Các nút lưu trữ BSC yêu cầu tối thiểu 16 nhân CPU và 128GB bộ nhớ, so với các nút Ethereum, cần ít nhất 4 nhân CPU và 16GB bộ nhớ.

Nhận thức được những thách thức này, nhóm BSC đã hợp tác với NodeReal để phát triển công nghệ Parallel EVM. Đổi mới này nhằm mục tiêu tăng cường hiệu suất giao dịch mỗi block bằng cách cho phép thực hiện giao dịch song song, từ đó nâng cao giới hạn trên của TPS.

Song song: Nâng cấp từ CPU single-core lên CPU multi-core

Trong hầu hết các hệ thống blockchain, các giao dịch tuân theo một thứ tự tuần tự nghiêm ngặt, tương tự như một CPU single-core nơi mỗi phép tính phải đợi phép tính trước đó kết thúc. Mặc dù đơn giản và ít phức tạp hệ thống, cách tiếp cận này tương đối chậm chạp.

Tuy nhiên, khi các hệ thống blockchain tương lai nhằm phục vụ quy mô người dùng trên Internet, việc chỉ dựa vào CPU lõi đơn trở nên không đủ. Do đó, chuyển sang sử dụng CPU đa lõi với các máy ảo song song cho phép xử lý đồng thời nhiều giao dịch, từ đó tăng khả năng xử lý. Tuy nhiên, việc thiết kế nâng cấp này đặt ra nhiều thách thức, như quản lý xung đột khi hai giao dịch được xử lý song song cố gắng sửa đổi cùng một hợp đồng thông minh. Để giải quyết điều này, cần phát triển các cơ chế mới.

Đối với các hợp đồng thông minh không liên quan được thực thi song song, khả năng xử lý có thể được tăng thêm bằng cách tỷ lệ theo số luồng xử lý đồng thời. Ngoài ra, EVM Song Song không chỉ tăng cường khả năng song song mà còn nâng cao hiệu suất của việc thực thi đơn luồng. Keone Hon, CEO của Monad, đã nhấn mạnh rằng điểm nghẽn chính của EVM nằm ở việc đọc và ghi trạng thái thường xuyên. Ông nhấn mạnh rằng trong khi việc thực thi song song là một khía cạnh quan trọng của lộ trình, mục tiêu toàn diện của Monad là tối ưu hóa hiệu suất của EVM đến mức tối đa.

Do đó, trong khi EVM song song về bản chất là “song song hóa,” nó chủ yếu phục vụ như một tối ưu hóa chuyên biệt của hiệu suất của các thành phần EVM khác nhau. Do đó, những nỗ lực của nó có thể phần lớn định rõ ranh giới hiệu suất trong tiêu chuẩn EVM.

EVM không bằng Solidity

Việc viết hợp đồng thông minh là một kỹ năng quan trọng đối với các nhà phát triển blockchain, đòi hỏi khả năng triển khai logic dựa trên yêu cầu kinh doanh bằng Solidity hoặc các ngôn ngữ cấp cao khác. Tuy nhiên, Máy ảo Ethereum (EVM) không hiểu trực tiếp logic Solidity; nó yêu cầu dịch sang mã bytecode cấp thấp để thực thi. Các nhà phát triển Solidity thường phụ thuộc vào các công cụ hiện có để xử lý quá trình dịch này.

Việc dịch này gây ra chi phí phụ, nhưng các kỹ sư am hiểu về mã cấp thấp có thể bypass nó bằng cách lập trình logic trực tiếp bằng mã opcode trong Solidity, dẫn đến hiệu quả tối ưu và tiết kiệm gas cho giao dịch người dùng. Ví dụ, giao thức Seaport của Opensea sử dụng lắp ráp inline một cách rộng rãi trong hợp đồng thông minh để giảm thiểu chi phí gas cho người dùng.

Việc triển khai tiềm năng của Parallel EVM không chỉ hứa hẹn về việc giới thiệu khả năng song song mà còn về việc tối ưu hóa hiệu suất tổng thể của ngăn xếp EVM. Sự tiến bộ này sẽ giảm bớt nhu cầu cho các nhà phát triển ứng dụng phải dành nỗ lực đáng kể cho tối ưu hóa gas, vì máy ảo cơ bản sẽ quản lý hiệu quả những khác biệt như vậy.

Sự khác biệt về Hiệu suất EVM, “Tiêu chuẩn” không bằng “Thực hành kỹ thuật”

Động cơ nơi hợp đồng thông minh được biên dịch thành các mã opcode và xử lý thường được gọi là “lớp thực thi” hoặc “máy ảo.” Mã bytecode được thiết lập bởi Máy ảo Ethereum (EVM) đã trở thành một tiêu chuẩn ngành công nghiệp. Dù là trên mạng lưới tầng 2 của Ethereum hoặc các chuỗi công cộng độc lập khác, tính tương thích với tiêu chuẩn EVM được ưa chuộng cao. Các nhà phát triển có lợi từ khả năng viết một hợp đồng thông minh một lần và triển khai nó trên nhiều mạng, dẫn đến tiết kiệm chi phí đáng kể.

Mặc dù việc tuân theo tiêu chuẩn bytecode EVM đủ điều kiện cho một hệ thống được coi là tương thích với EVM, nhưng các phương pháp triển khai có thể khác nhau một cách đáng kể. Ví dụ, Ethereum client Geth sử dụng ngôn ngữ Go để triển khai tiêu chuẩn EVM, trong khi nhóm nghiên cứu của Ethereum Foundation, Ipsilon, duy trì một triển khai EVM độc lập được phát triển bằng C++. Các client Ethereum khác có thể trực tiếp sử dụng triển khai này như là bộ máy thực thi EVM.

Tương tự, các ngành công nghiệp khác nhau tuân theo các tiêu chuẩn quốc tế cho sản phẩm của họ. Ví dụ, một sản phẩm phải đáp ứng ngưỡng vi khuẩn cụ thể trước khi có thể được bán, đại diện cho “tiêu chuẩn.” Tuy nhiên, các nhà máy cá nhân có thể sử dụng các phương pháp tiệt trùng đa dạng để đáp ứng yêu cầu này, với một số lựa chọn các phương pháp tiết kiệm chi phí hơn, là minh chứng cho “thực hành.”

Sự tồn tại của các triển khai như evmone cho thấy tính khả thi của các phương pháp thay thế. Do đó, trong ngữ cảnh của EVM, tiêu chuẩn phân định các hoạt động bytecode cơ bản (ví dụ, các chức năng toán học cơ bản như cộng, trừ, nhân), mỗi bytecode cho ra các đầu ra cụ thể dựa trên các đầu vào được xác định. Mặc dù việc tuân thủ tiêu chuẩn này là quan trọng, các phương pháp được sử dụng trong thực tế có thể khác nhau rộng rãi, tạo ra nhiều không gian cho việc tùy chỉnh và tối ưu hóa kỹ thuật.

Sự giống nhau và khác biệt của EVM song song

Trong theo dõi EVM song song, ngoài Monad được biết đến rộng rãi, những ứng cử viên nổi bật khác bao gồm Sei, MegaETH, Polygon, Neon EVM, BSC và Reth client của Paradigm, cũng cố gắng tích hợp song song.

Về vị trí của họ, Monad, Sei, Polygon và BSC được phân loại là các chuỗi khối Layer 1, trong khi MegaETH có thể hoạt động như một giải pháp Layer 2 tiềm năng, và Neon EVM hoạt động trong khung cảnh mạng của Solana. Hơn nữa, Reth nổi bật là một ứng dụng mã nguồn mở, với MegaETH sẵn sàng tiếp tục phát triển bằng cách sử dụng một số khía cạnh của kỹ thuật của Reth.

Tự nhiên, có sự cạnh tranh giữa các nhóm này, và các thông số kỹ thuật toàn diện và tài liệu kỹ thuật chưa được tiết lộ hoàn toàn. So sánh tiếp theo sẽ cần phải chờ đợi sự tiết lộ từ từ trong tương lai. Sự động viên này có thể giống như cuộc đua vũ khí tương tự như những diễn biến được thấy trong BTC Layer 2, Restaking và Ethereum Layer 2. Mặc dù có sự khác biệt kỹ thuật tinh vi và tính năng mã nguồn mở của những dự án này, yếu tố quan trọng nằm ở việc xác định sự đặc biệt của mỗi hệ sinh thái.

Thách thức kỹ thuật của EVM song song

Chướng ngại vật trong các giao dịch thực hiện tuần tự bắt nguồn từ các hoạt động CPU và quá trình đọc và ghi trạng thái. Tuy nhiên, phương pháp này cung cấp sự đơn giản, chính xác và khả năng thực thi các giao dịch từng bước một. Ngược lại, các máy ảo thực thi song song có thể gặp xung đột trạng thái, đòi hỏi kiểm tra bổ sung trước hoặc sau khi thực thi.

Xem xét một tình huống nơi một máy ảo hỗ trợ bốn luồng để thực thi song song, với mỗi luồng có khả năng xử lý một giao dịch đồng thời. Nếu cả bốn giao dịch đều liên quan đến cùng một nhóm giao dịch trên Uniswap, tính toán song song là không khả thi do ảnh hưởng tiềm năng đến giá giao dịch của nhóm. Tuy nhiên, nếu các luồng này xử lý các nhiệm vụ hoàn toàn không liên quan, việc thực thi song song không gây ra vấn đề gì.

Để giải quyết những xung đột tiềm ẩn sau khi thực thi song song, cần có một mô-đun riêng biệt để phát hiện xung đột và thực thi lại nếu xung đột xảy ra. Hơn nữa, việc sàng lọc tiềm ẩn của các giao dịch xung đột có thể tăng cường hiệu quả song song tổng thể của máy ảo.

Ngoài các triển khai kỹ thuật cụ thể cho Parallel EVM, các nhóm thường tập trung vào việc thiết kế lại và tối ưu hóa hiệu suất đọc/viết của cơ sở dữ liệu trạng thái. Ngoài ra, họ phát triển các thuật toán đồng thuận như Monad’s MonadDb và MonadBFT.

Thách thức

Đối với Parallel EVM, xuất hiện hai thách thức tiềm năng: việc Ethereum chiếm giữ giá trị kỹ thuật dài hạn và tập trung nút.

Hiện tại, các nhóm đang ở các giai đoạn phát triển và thử nghiệm công nghệ Parallel EVM, nhưng chưa có ai chọn mở nguồn tất cả chi tiết kỹ thuật, tạo nên một rào cản hiện tại. Tuy nhiên, sau khi tích hợp vào mạng thử nghiệm và mạng chính, những thông số kỹ thuật này sẽ trở nên công khai và có thể được tích hợp bởi Ethereum hoặc các chuỗi công cộng khác. Do đó, cần phải tăng tốc độ phát triển hệ sinh thái và thiết lập các rào cản bổ sung ở mức hệ sinh thái.

Tuy nhiên, vấn đề này không tạo ra rào cản không thể vượt qua. Một mặt, các nhà phát triển tiền điện tử hiện nay có một loạt các giấy phép mã nguồn mở để lựa chọn (như mô hình cấp phép của Uniswap, cho phép tiết lộ mã nguồn nhưng hạn chế việc fork vào các dự án thương mại). Mặt khác, vị trí của Monad khác biệt so với Ethereum. Ngay cả khi Ethereum đạt được tính kết thúc slot đơn (SSF) trong tương lai, tính kết thúc giao dịch vẫn ít nhất là 12 giây, không đủ cho các trường hợp sử dụng tần suất cao.

Một thách thức chung khác giữa các chuỗi công cộng hiệu suất cao là triển khai thêm nút để đáp ứng các điều kiện tiên quyết cơ bản của sự không cần phải xin phép của người dùng và sự không tin tưởng: phân quyền. Có thể có thể đo lường một số chỉ số cụ thể, chẳng hạn như 'TPS chia cho yêu cầu phần cứng của nút,' cho phép phân tích so sánh để xác định chuỗi công cộng/người dùng nào cung cấp TPS cao hơn dưới các điều kiện tiên quyết phần cứng cụ thể. Cuối cùng, yêu cầu phần cứng thấp cho các nút tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai nút lớn hơn.

Tiến xa hơn, chúng tôi sẽ tiếp tục theo dõi tiến độ của các dự án liên quan đến EVM song song và đào sâu vào công nghệ và sự khác biệt của chúng chi tiết.

Disclaimer：

1. Bài viết này được sao chép từ [ Nghiên cứu ChainFeeds], Tất cả bản quyền thuộc về tác giả gốc [ZHIXIONG PAN]. Nếu có ý kiến phản đối về việc tái bản này, vui lòng liên hệ với Gate Learnđội ngũ và họ sẽ xử lý nhanh chóng.
2. Bản Miễn Trách Nhiệm Về Trách Nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ là của tác giả và không hề đại diện cho bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Các bản dịch của bài viết sang các ngôn ngữ khác được thực hiện bởi nhóm Gate Learn. Trừ khi được nêu, việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn các bài viết dịch là không được phép.