并行化不仅是效率革命,更是应用场景的想象力革命

作者:LXDAO

编辑:Marcus、环环

设计:Daisy

封面:Photo by Shubham Dhage on Unsplash

本次 Space 由 LXDAO(专注 Web3 公共物品与开源项目的 DAO)和 ETHPanda(连接华语建设者与以太坊国际生态的社区)联合主办,围绕并行 EVM 技术展开深度讨论。

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嘉宾阵容

  • Zhixiong Pan:ChainFeeds Co-Founder@nake13
  • Box: Monad 亚太区 DevRel,区块链全栈开发者,高性能链技术倡导者 @BoxMrChen
  • Wishlonger:Pharos CTO, 打造最快 EVM 兼容 L2(200k TPS),主推 RWA 资产上链 @wishlonger
  • Pignard:蚂蚁链研究员,公链研发专家,科普博主「小猪 Web3」@pignard_web3
  • Samuel:Reddio Solution Engineer@snjign260588

主办方介绍

LXDAO

推动有价值的开源项目进入良性,可持续的生态循环。重点领域:开发者教育、开源工具、治理协议及基础设施。

ETHPanda

华语以太坊建设者社区,致力于通过教育和技术创新连接华语开发者与国际以太坊生态。

内容回顾

各位嘉宾老师依次进行了自我介绍,分享了自己在以太坊生态领域的经验及所关注的领域。最后,会议围绕以太坊的并行化问题展开了讨论。潘志雄老师认为,虽 EVM 的标准过时且未针对特定场景设计,但目前并没有更好的标准出现,因此他并不觉得并行化来得太晚。而 BOX 则持不同观点,认为并行化并不急迫,因为以太坊目前的性能已经足够满足需求,且未来可能会有更大的改进空间。

并行化在以太坊生态中的重要性和时机分析

在讨论以太坊的并行化策略时,Wishlonger 认为虽然目前进行并行化可能稍晚,但并不影响其重要性。他强调并行化不仅提升了性能,还激发了更多创新应用和交易类型。此外,他提到以太坊生态作为快速领域最大的社区,开发者数量庞大,因此即使现在开始并行化改进,也不会为时过晚。接下来,话题转向并行 EVM 技术的发展,Pignard 指出尽管技术前沿且复杂,但观察外部情况可能更有益。他还比较了 Solana 与以太坊在 C 端市场的竞争态势,并预测并行 EVM 公链将有机会抢占一部分市场份额。最后,Pignard 对 MegaETH 的技术方案表示认可,尤其是其针对以太坊性能不足的具体优化措施。整体而言,会议中嘉宾就以太坊的并行化、并行 EVM 技术和市场竞争状况提供了深入的分析和展望。

Monad 并行技术分析与未来展望

BOX 分享了 Monad 的并行化方案及其特性。他指出,尽管之前有些项目尝试过并行化,但其性能提升并不明显,仅约 2-3 倍。随着研究深入,发现不仅需要并行处理数据,还需要并行数据库等。在 Monad 中,采用了乐观并行和自建数据库架构的方式。然而,BOX 认为这种并行化并非复杂难以理解,而是很基础的技术,如流水线和时间分片等,只是在特定场景下才重要。他还提到,Monad 已采用两种并行方案:执行层并行和共识层与执行层的分离异步执行。最后,盒子老师表示,虽然目前有多种并行化方案被提出,包括 AI 和 GPU 等,但 Monad 可能会选择更多不同的并行层方案,因为这是一种类似于外挂的方案,其护城河不会很深,仅在极端性能情况下可能更有意义。

探讨技术护城河与并行优化策略

在讨论 Monad 系统如何平衡异步执行与去中心化,以及如何保证安全性时,出现了一些误解。一位参与者询问关于异步执行与性能优化的关系,另一位老师则指出并行处理不仅涉及效率问题,还包括了共识层面和硬件支持等多方面因素。这位老师进一步解释了提升性能的多个维度:从提高出块速度、支持更大账户规模到存储层面的并行化。他还提到了将并行级别分为几个等级,包括共识优化、流水线并行处理交易、存储层面的优化等。此外,他强调了实践层面的挑战,如确保数据库稳定性和数据一致性。最后,他分享了未来可能的创新方向,包括利用异构硬件并行、虚拟机并行及开发框架的改进,以提升用户体验和开发效率。

探讨 Reddio 技术与 AI 及区块链的融合潜力

Samuel 阐述了 Reddio 的独特之处,如使用 GPU 加速和重写 IBM 操作码等,并分析了与 AI 结合后可能拓展的新玩法和机遇。潘志雄则从金融设施、AI 技术成熟度等方面出发,探讨了将 EVM 、AI 及模块化区块链概念结合可能带来的新场景、机遇与挑战,以及未来产品形态。

探讨 AI 与区块链结合的新可能

潘老师 和 Pignard 分别分享了他们对吞吐量提升和 AI 与区块链结合的看法。Pignard 认为,尽管技术细节如何改变并不重要,关键在于 AI 与区块链的融合。他提到了 MCP (可扩展内容处理) 协议,这是一个由 srp 公司推出的开源解决方案,用于解决不同系统间的数据交互问题。MCP 的出现引发了关于如何在区块链网络上部署以解决搜索单点问题和 Censorship Resistance 能力的讨论。目前只有部分异步区块链支持此操作,而对于并行业务链来说,由于 EVM 的设计限制,难以实现。另一个方向是在链下进行 MCP 搜索,使其具备与区块链交互的能力,旨在降低用户门槛。这类似于 DVI 变种的概念,通过将工具封装在 MCP server 中,避免重复工作。

探讨 AI 与区块链结合的未来趋势

Space 聚焦于 AI 与区块链的结合应用,邀请了三名老师分享他们对该领域的看法和经验。首先,Samuel 介绍了他们通过探索模块化区块链,搭建了一套用户可以自定义的区块链技术,并在运营中取得了良好效果。随后,讨论转向了并行化处理的问题,强调了排序的重要性以及性能消耗。接着,BOX 分享了他对于 AI 与区块链结合的个人观点,尽管看好这一创新方向,但他更倾向于支持 AI 项目的创新。Wishlonger 则从高性能公链的角度出发,探讨了如何为开发者提供更好的基础设施支持,特别是在异构硬件支持能力和工具链开发方面。最后,讨论转向了开发者迁移问题,指出现在的并行链设计考虑了开发迁移成本,保持了对以太坊工具链的高度兼容性,并鼓励开发者编写高效并行的代码。整体上,会议围绕 AI 与区块链的技术融合、开发效率及迁移支持等方面进行了深入讨论。

探讨 Monad 迁移与并行 EVM 发展展望

会议讨论了并行 EVM 和 EVM 的发展及其对当前供应链竞争格局的影响。潘老师认为,目前还难以预测并行 EVM 的发展情况,需要长期观察。同时,他强调每个 EVM 项目都有其专长和技术特点,开发者可以根据需求和兴趣进行选择。其他嘉宾也表示,目前大家还在探索阶段,需要观望并行化对供应链格局的影响。最终,大家一致认为,未来的发展方向取决于各业务侧和生态侧的建设和发展情况。

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