Панорама параллельных вычислений Web3: исследование лучших решений для родного расширения Блокчейн
"Невозможный треугольник" Блокчейна (безопасность, децентрализация, масштабируемость) раскрывает сущностные компромиссы в проектировании Блокчейн-систем. Что касается вечной темы "масштабируемости", то на текущем рынке основные решения по масштабированию Блокчейна различаются по парадигмам, включая:
Выполнение улучшенного масштабирования: повышение исполнительной способности на месте, например, параллельная работа, GPU, многоядерность.
Изолированное расширение состояния: горизонтальное разделение состояния/Shard, например, шардирование, UTXO, много подсетей
Внешнее масштабирование с помощью аутсорсинга: выполнение вне блокчейна, например, Rollup, Копроцессор, DA
Декуплированное расширение структуры: модульная архитектура, совместная работа, например, модульная цепь, общий сортировщик, Rollup Mesh
Асинхронное параллельное масштабирование: модель Actor, изоляция процессов, управление сообщениями, например, агенты, многопоточное асинхронное соединение
Планы по расширению Блокчейн включают: параллельные вычисления внутри цепи, Rollup, шардирование, DA-модули, модульную структуру, систему Actor, сжатие zk-доказательств, архитектуру без состояния и т.д., охватывающие несколько уровней выполнения, состояния, данных и структуры, представляя собой полную систему расширения "многоуровневой кооперации и модульной комбинации". В данной статье основное внимание уделяется расширению на основе параллельных вычислений.
Внутренняя параллельная обработка ( intra-chain parallelism ), сосредоточенная на параллельном выполнении транзакций/инструкций внутри Блока. По механизмам параллелизма, способы масштабирования можно разделить на пять основных категорий, каждая из которых представляет собой различные стремления к производительности, модели разработки и архитектурные философии, причем по мере увеличения параллельной гранулярности параллельная интенсивность становится все выше, сложность планирования также возрастает, а сложность программирования и трудности реализации становятся все выше.
Уровень параллелизма аккаунта (Account-level): представляет проект Solana
Объектный уровень параллельности (Object-level): представляет проект Sui
Уровень транзакций (Transaction-level): представляет проект Monad, Aptos
Уровень вызова / Параллельный MicroVM (Call-level / MicroVM): представляет проект MegaETH
Инструкционно-уровневое параллельное выполнение (Instruction-level): представляет проект GatlingX
Внецепочечная асинхронная конкурентная модель, представленная системой умных агентов (Модель агента/актора), относится к другой парадигме параллельных вычислений, являясь межцепочечным/асинхронным системой сообщений (не блок-синхронной модели), каждый агент функционирует как независимый "умный процесс", асинхронно обрабатывающий сообщения и события, без необходимости в синхронном планировании. Представленные проекты: AO, ICP, Cartesi и другие.
А известные нам решения по расширению, такие как Rollup или шардирование, относятся к системным механизмам параллельности и не являются параллельными вычислениями внутри цепи. Они достигают масштабируемости за счет "параллельного выполнения нескольких цепей/исполнительных доменов", а не за счет повышения параллелизма внутри одного блока/виртуальной машины. Такие решения по расширению не являются основным предметом обсуждения в данной статье, но мы все равно будем использовать их для сравнительного анализа архитектурных концепций.
Два, EVM-система параллельного усиления цепи: прорыв производственных границ в совместимости
Архитектура последовательной обработки Ethereum развивалась до сих пор, пройдя через множество попыток масштабирования, включая шардирование, Rollup, модульные архитектуры, но узкое место пропускной способности исполнительного уровня по-прежнему не было решено коренным образом. В то же время, EVM и Solidity остаются наиболее перспективными платформами для смарт-контрактов с точки зрения базы разработчиков и экосистемного потенциала. Таким образом, параллельные улучшенные цепочки EVM становятся ключевым направлением для повышения совместимости экосистемы и производительности исполнения, что делает их важным направлением для нового этапа масштабирования. Monad и MegaETH являются наиболее представительными проектами в этом направлении, которые строят архитектуру параллельной обработки EVM, ориентированную на высокую конкурентоспособность и высокую пропускную способность, начиная с задержки выполнения и декомпозиции состояния.
Анализ параллельного вычислительного механизма Monad
Monad — это высокопроизводительная Layer1 Блокчейн, заново спроектированная для виртуальной машины Ethereum (EVM), основанная на базовой параллельной идее конвейерной обработки (Pipelining), с асинхронным выполнением на уровне консенсуса (Asynchronous Execution) и оптимистичным параллельным выполнением (Optimistic Parallel Execution) на уровне выполнения. Кроме того, в слоях консенсуса и хранения Monad вводит высокопроизводительный BFT протокол (MonadBFT) и специализированную систему баз данных (MonadDB), достигая оптимизации от конца до конца.
Пайплайнинг: механизм параллельного выполнения многоступенчатого конвейера
Pipelining является основной идеей параллельного выполнения монады, суть которой заключается в разбиении процесса выполнения Блокчейн на несколько независимых этапов и параллельной обработке этих этапов, формируя трехмерную архитектуру конвейера. Каждый этап выполняется в независимом потоке или ядре, что позволяет осуществлять параллельную обработку между Блоками и в конечном итоге достигает повышения пропускной способности и снижения задержки. Эти этапы включают: предложение транзакции (Propose), достижение консенсуса (Consensus), выполнение транзакции (Execution) и подтверждение блока (Commit).
Асинхронное выполнение: декомпозиция согласования и выполнения
В традиционном блокчейне консенсус и выполнение транзакций обычно являются синхронными процессами, и эта последовательная модель серьезно ограничивает масштабируемость производительности. Monad реализует асинхронный консенсусный уровень, асинхронный уровень выполнения и асинхронное хранилище через "асинхронное выполнение". Это значительно снижает время блока (block time) и задержку подтверждения, делая систему более гибкой, процессы более детализированными и использование ресурсов более эффективным.
Ядро дизайна:
Процесс консенсуса (уровень консенсуса) отвечает только за упорядочение транзакций, не выполняя логику контракта.
Процесс выполнения (уровень 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 использует стратегию "оптимистичного параллельного выполнения", значительно увеличивая скорость обработки транзакций.
Исполнительный механизм:
Monad будет оптимистично параллельно выполнять все транзакции, предполагая, что большинство транзакций не имеют конфликтов состояния.
Одновременно работает "Детектор конфликтов (Conflict Detector)", чтобы следить за тем, обращаются ли транзакции к одному и тому же состоянию (например, конфликты чтения/записи).
Если обнаружен конфликт, конфликтная транзакция будет сериализована и повторно выполнена, чтобы обеспечить правильность состояния.
Monad выбрала совместимый путь: минимально изменяя правила EVM, реализуя параллелизм путем отложенной записи состояния и динамического обнаружения конфликтов в процессе выполнения, больше похожий на производительную версию эфириума, с хорошей зрелостью и легкостью реализации миграции экосистемы EVM, являясь параллельным ускорителем мира EVM.
Анализ механизма параллельных вычислений MegaETH
В отличие от L1-ориентации Monad, MegaETH позиционируется как модульный высокопроизводительный параллельный уровень исполнения, совместимый с EVM, который может функционировать как независимая L1 публичная цепочка, так и как уровень улучшенного исполнения (Execution Layer) или модульный компонент на Ethereum. Основная цель его проектирования заключается в том, чтобы изолировать и декомпозировать логику аккаунтов, среду исполнения и состояние в минимальные единицы, которые могут быть независимо планируемыми, что позволяет достичь высокой конкурентоспособности исполнения и низкой задержки отклика в пределах цепочки. Ключевое новшество, предложенное MegaETH, заключается в архитектуре Micro-VM + Directed Acyclic Graph (DAG) зависимости состояния и модульном механизме синхронизации, которые вместе создают параллельную систему исполнения, ориентированную на "потоковую обработку внутри цепочки".
Micro-VM (микровиртуальная машина) архитектура: аккаунт как поток
MegaETH вводит модель исполнения "микро-виртуальная машина (Micro-VM) для каждого аккаунта", которая "потокизирует" исполняющую среду, предоставляя минимальную единицу изоляции для параллельного планирования. Эти ВМ общаются друг с другом через асинхронные сообщения (Asynchronous Messaging), а не синхронные вызовы, что позволяет множеству ВМ выполнять операции независимо и хранить данные отдельно, что способствует естественной параллельности.
Зависимость состояния DAG: механизм планирования на основе графа зависимостей
MegaETH построила систему планирования на основе DAG, основанную на отношениях доступа к состояниям аккаунтов. Система в реальном времени поддерживает глобальный граф зависимостей (Dependency Graph), где каждая транзакция моделируется как изменение и чтение определенных аккаунтов. Транзакции без конфликтов могут выполняться параллельно, тогда как транзакции с зависимостями будут планироваться по топологическому порядку или отложенно. Граф зависимостей гарантирует согласованность состояния и недопущение дублирования записей в процессе параллельного выполнения.
Асинхронное выполнение и механизм обратных вызовов
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 (нерекурсивное выполнение), 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 модель однопоточного состояния EVM, реализуя микровиртуальную машину в упаковке на уровне аккаунта, осуществляя распределение транзакций через граф зависимостей состояния и заменяя синхронный стек вызовов асинхронным механизмом сообщений. Это параллельная вычислительная платформа, полностью переработанная в измерениях "структура аккаунта → архитектура распределения → процесс выполнения", предоставляющая новый парадигмальный подход для построения систем следующего поколения высокой производительности на блокчейне.
MegaETH выбрал путь реконструкции: полностью абстрагировав учетные записи и контракты в независимую виртуальную машину, с помощью асинхронного выполнения для раскрытия предельного параллельного потенциала. Теоретически, параллельный предел MegaETH выше, но также труднее контролировать сложность, больше похож на суперраспределенную операционную систему в духе идеи Ethereum.
Дизайнерские концепции Monad и MegaETH значительно отличаются от шардирования (Sharding): шардирование разбивает блокчейн на несколько независимых подсетей (шарды), каждая из которых отвечает за часть транзакций и состояния, разрушая ограничения единой цепи для расширения на сетевом уровне; в то время как Monad и MegaETH сохраняют целостность единой цепи, горизонтально расширяясь только на уровне исполнения, оптимизируя параллельное выполнение внутри единой цепи для突破 производительности. Оба представляют собой два направления вертикального усиления и горизонтального расширения в пути расширения блокчейна.
Проекты параллельных вычислений, такие как Monad и MegaETH, в основном сосредоточены на оптимизации пропускной способности, с основной целью повышения TPS внутри цепи, достигая этого через отложенное выполнение (Deferred Execution) и архитектуру микро-виртуальных машин (Micro-VM) для параллельной обработки на уровне транзакций или учетных записей. В то время как Pharos Network является модульной, полностью стековой параллельной L1 Блокчейн сетью, ее основная параллельная вычислительная механика называется "Rollup Mesh". Эта архитектура поддерживает совместную работу основной сети и специальных обрабатывающих сетей (SPNs), поддерживает многовиртуальную среду (EVM и Wasm) и интегрирует такие передовые технологии, как нулевое знание (ZK) и доверенная вычислительная среда (TEE).
Анализ параллельного вычислительного механизма Rollup Mesh:
Обработка асинхронного конвейера полного жизненного цикла (Full Lifecycle Asynchronous Pipelining): Pharos разъединяет различные этапы транзакции (такие как консенсус, выполнение, хранение) и использует асинхронный метод обработки, позволяя каждому этапу выполняться независимо и параллельно, что повышает общую эффективность обработки.
Двойное параллельное выполнение виртуальных машин (Dual VM Parallel Execution): Pharos поддерживает две виртуальные среды - EVM и WASM, что позволяет разработчикам выбирать подходящую среду выполнения в зависимости от их потребностей. Эта архитектура с двумя виртуальными машинами не только повышает гибкость системы, но и увеличивает производительность обработки транзакций за счет параллельного выполнения.
Специальные сети (SPNs): SPNs являются ключевыми компонентами архитектуры Pharos, подобно модульным подсетям, предназначенным для обработки конкретных типов задач или приложений. С помощью SPNs Pharos может реализовать динамическое распределение ресурсов и параллельную обработку задач, что further повышает масштабируемость и производительность системы.
Модульный консенсус и повторная ставка (Modular Consensus & Restaking): Pharos внедряет гибкий механизм консенсуса, поддерживающий различные модели консенсуса (такие как PBFT, PoS, PoA), и обеспечивает безопасное совместное использование и интеграцию ресурсов между основной сетью и SPN через протокол повторной ставки (Restaking).
Кроме того, Pharos с помощью многоверсионного дерева Меркла, дельта-кодирования (Delta Encoding), адресации версий (Versioned Addressing) и технологии ADS Pushdown реконструирует модель выполнения на уровне движка хранения, выпуская нативный блокчейн с высокопроизводительным движком хранения Pharos Store, обеспечивая высокую пропускную способность, низкую задержку и сильную проверяемость возможностей обработки на цепочке.
В целом, архитектура Rollup Mesh от Pharos достигает высокой производительности параллельных вычислений благодаря модульному дизайну и асинхронному механизму обработки.
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» .
*вздыхает* статистически говоря, ни одна из этих таксономий адекватно не учитывает филогенетическую эволюцию решений масштабирования... где моя электронная таблица?
Посмотреть ОригиналОтветить0
blocksnark
· 08-09 13:47
Посмотрел, очень запутанно, всё время одно и то же
Посмотреть ОригиналОтветить0
OnChainDetective
· 08-09 13:46
Снова изучив данные в блокчейне из мусорного ведра, ключевые узлы - это взаимодействие кластеров кошельков.. Спекулятивные средства явно заметны, очевидно, кто-то проводит ребалансировку активов.
Web3 параллельные вычисления: исследование пяти основных путей нативного масштабирования Блокчейн
Панорама параллельных вычислений Web3: исследование лучших решений для родного расширения Блокчейн
"Невозможный треугольник" Блокчейна (безопасность, децентрализация, масштабируемость) раскрывает сущностные компромиссы в проектировании Блокчейн-систем. Что касается вечной темы "масштабируемости", то на текущем рынке основные решения по масштабированию Блокчейна различаются по парадигмам, включая:
Планы по расширению Блокчейн включают: параллельные вычисления внутри цепи, Rollup, шардирование, DA-модули, модульную структуру, систему Actor, сжатие zk-доказательств, архитектуру без состояния и т.д., охватывающие несколько уровней выполнения, состояния, данных и структуры, представляя собой полную систему расширения "многоуровневой кооперации и модульной комбинации". В данной статье основное внимание уделяется расширению на основе параллельных вычислений.
Внутренняя параллельная обработка ( intra-chain parallelism ), сосредоточенная на параллельном выполнении транзакций/инструкций внутри Блока. По механизмам параллелизма, способы масштабирования можно разделить на пять основных категорий, каждая из которых представляет собой различные стремления к производительности, модели разработки и архитектурные философии, причем по мере увеличения параллельной гранулярности параллельная интенсивность становится все выше, сложность планирования также возрастает, а сложность программирования и трудности реализации становятся все выше.
Внецепочечная асинхронная конкурентная модель, представленная системой умных агентов (Модель агента/актора), относится к другой парадигме параллельных вычислений, являясь межцепочечным/асинхронным системой сообщений (не блок-синхронной модели), каждый агент функционирует как независимый "умный процесс", асинхронно обрабатывающий сообщения и события, без необходимости в синхронном планировании. Представленные проекты: AO, ICP, Cartesi и другие.
А известные нам решения по расширению, такие как Rollup или шардирование, относятся к системным механизмам параллельности и не являются параллельными вычислениями внутри цепи. Они достигают масштабируемости за счет "параллельного выполнения нескольких цепей/исполнительных доменов", а не за счет повышения параллелизма внутри одного блока/виртуальной машины. Такие решения по расширению не являются основным предметом обсуждения в данной статье, но мы все равно будем использовать их для сравнительного анализа архитектурных концепций.
Два, EVM-система параллельного усиления цепи: прорыв производственных границ в совместимости
Архитектура последовательной обработки Ethereum развивалась до сих пор, пройдя через множество попыток масштабирования, включая шардирование, Rollup, модульные архитектуры, но узкое место пропускной способности исполнительного уровня по-прежнему не было решено коренным образом. В то же время, EVM и Solidity остаются наиболее перспективными платформами для смарт-контрактов с точки зрения базы разработчиков и экосистемного потенциала. Таким образом, параллельные улучшенные цепочки EVM становятся ключевым направлением для повышения совместимости экосистемы и производительности исполнения, что делает их важным направлением для нового этапа масштабирования. Monad и MegaETH являются наиболее представительными проектами в этом направлении, которые строят архитектуру параллельной обработки EVM, ориентированную на высокую конкурентоспособность и высокую пропускную способность, начиная с задержки выполнения и декомпозиции состояния.
Анализ параллельного вычислительного механизма Monad
Monad — это высокопроизводительная Layer1 Блокчейн, заново спроектированная для виртуальной машины Ethereum (EVM), основанная на базовой параллельной идее конвейерной обработки (Pipelining), с асинхронным выполнением на уровне консенсуса (Asynchronous Execution) и оптимистичным параллельным выполнением (Optimistic Parallel Execution) на уровне выполнения. Кроме того, в слоях консенсуса и хранения Monad вводит высокопроизводительный BFT протокол (MonadBFT) и специализированную систему баз данных (MonadDB), достигая оптимизации от конца до конца.
Пайплайнинг: механизм параллельного выполнения многоступенчатого конвейера
Pipelining является основной идеей параллельного выполнения монады, суть которой заключается в разбиении процесса выполнения Блокчейн на несколько независимых этапов и параллельной обработке этих этапов, формируя трехмерную архитектуру конвейера. Каждый этап выполняется в независимом потоке или ядре, что позволяет осуществлять параллельную обработку между Блоками и в конечном итоге достигает повышения пропускной способности и снижения задержки. Эти этапы включают: предложение транзакции (Propose), достижение консенсуса (Consensus), выполнение транзакции (Execution) и подтверждение блока (Commit).
Асинхронное выполнение: декомпозиция согласования и выполнения
В традиционном блокчейне консенсус и выполнение транзакций обычно являются синхронными процессами, и эта последовательная модель серьезно ограничивает масштабируемость производительности. Monad реализует асинхронный консенсусный уровень, асинхронный уровень выполнения и асинхронное хранилище через "асинхронное выполнение". Это значительно снижает время блока (block time) и задержку подтверждения, делая систему более гибкой, процессы более детализированными и использование ресурсов более эффективным.
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 использует стратегию "оптимистичного параллельного выполнения", значительно увеличивая скорость обработки транзакций.
Исполнительный механизм:
Monad выбрала совместимый путь: минимально изменяя правила EVM, реализуя параллелизм путем отложенной записи состояния и динамического обнаружения конфликтов в процессе выполнения, больше похожий на производительную версию эфириума, с хорошей зрелостью и легкостью реализации миграции экосистемы EVM, являясь параллельным ускорителем мира EVM.
Анализ механизма параллельных вычислений MegaETH
В отличие от L1-ориентации Monad, MegaETH позиционируется как модульный высокопроизводительный параллельный уровень исполнения, совместимый с EVM, который может функционировать как независимая L1 публичная цепочка, так и как уровень улучшенного исполнения (Execution Layer) или модульный компонент на Ethereum. Основная цель его проектирования заключается в том, чтобы изолировать и декомпозировать логику аккаунтов, среду исполнения и состояние в минимальные единицы, которые могут быть независимо планируемыми, что позволяет достичь высокой конкурентоспособности исполнения и низкой задержки отклика в пределах цепочки. Ключевое новшество, предложенное MegaETH, заключается в архитектуре Micro-VM + Directed Acyclic Graph (DAG) зависимости состояния и модульном механизме синхронизации, которые вместе создают параллельную систему исполнения, ориентированную на "потоковую обработку внутри цепочки".
Micro-VM (микровиртуальная машина) архитектура: аккаунт как поток
MegaETH вводит модель исполнения "микро-виртуальная машина (Micro-VM) для каждого аккаунта", которая "потокизирует" исполняющую среду, предоставляя минимальную единицу изоляции для параллельного планирования. Эти ВМ общаются друг с другом через асинхронные сообщения (Asynchronous Messaging), а не синхронные вызовы, что позволяет множеству ВМ выполнять операции независимо и хранить данные отдельно, что способствует естественной параллельности.
Зависимость состояния DAG: механизм планирования на основе графа зависимостей
MegaETH построила систему планирования на основе DAG, основанную на отношениях доступа к состояниям аккаунтов. Система в реальном времени поддерживает глобальный граф зависимостей (Dependency Graph), где каждая транзакция моделируется как изменение и чтение определенных аккаунтов. Транзакции без конфликтов могут выполняться параллельно, тогда как транзакции с зависимостями будут планироваться по топологическому порядку или отложенно. Граф зависимостей гарантирует согласованность состояния и недопущение дублирования записей в процессе параллельного выполнения.
Асинхронное выполнение и механизм обратных вызовов
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 (нерекурсивное выполнение), 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 модель однопоточного состояния EVM, реализуя микровиртуальную машину в упаковке на уровне аккаунта, осуществляя распределение транзакций через граф зависимостей состояния и заменяя синхронный стек вызовов асинхронным механизмом сообщений. Это параллельная вычислительная платформа, полностью переработанная в измерениях "структура аккаунта → архитектура распределения → процесс выполнения", предоставляющая новый парадигмальный подход для построения систем следующего поколения высокой производительности на блокчейне.
MegaETH выбрал путь реконструкции: полностью абстрагировав учетные записи и контракты в независимую виртуальную машину, с помощью асинхронного выполнения для раскрытия предельного параллельного потенциала. Теоретически, параллельный предел MegaETH выше, но также труднее контролировать сложность, больше похож на суперраспределенную операционную систему в духе идеи Ethereum.
Дизайнерские концепции Monad и MegaETH значительно отличаются от шардирования (Sharding): шардирование разбивает блокчейн на несколько независимых подсетей (шарды), каждая из которых отвечает за часть транзакций и состояния, разрушая ограничения единой цепи для расширения на сетевом уровне; в то время как Monad и MegaETH сохраняют целостность единой цепи, горизонтально расширяясь только на уровне исполнения, оптимизируя параллельное выполнение внутри единой цепи для突破 производительности. Оба представляют собой два направления вертикального усиления и горизонтального расширения в пути расширения блокчейна.
Проекты параллельных вычислений, такие как Monad и MegaETH, в основном сосредоточены на оптимизации пропускной способности, с основной целью повышения TPS внутри цепи, достигая этого через отложенное выполнение (Deferred Execution) и архитектуру микро-виртуальных машин (Micro-VM) для параллельной обработки на уровне транзакций или учетных записей. В то время как Pharos Network является модульной, полностью стековой параллельной L1 Блокчейн сетью, ее основная параллельная вычислительная механика называется "Rollup Mesh". Эта архитектура поддерживает совместную работу основной сети и специальных обрабатывающих сетей (SPNs), поддерживает многовиртуальную среду (EVM и Wasm) и интегрирует такие передовые технологии, как нулевое знание (ZK) и доверенная вычислительная среда (TEE).
Анализ параллельного вычислительного механизма Rollup Mesh:
Кроме того, Pharos с помощью многоверсионного дерева Меркла, дельта-кодирования (Delta Encoding), адресации версий (Versioned Addressing) и технологии ADS Pushdown реконструирует модель выполнения на уровне движка хранения, выпуская нативный блокчейн с высокопроизводительным движком хранения Pharos Store, обеспечивая высокую пропускную способность, низкую задержку и сильную проверяемость возможностей обработки на цепочке.
В целом, архитектура Rollup Mesh от Pharos достигает высокой производительности параллельных вычислений благодаря модульному дизайну и асинхронному механизму обработки.