Em março deste ano, a rede de blockchain escalável L1 Artelalançou EVM++, uma atualização voltada para a próxima geração de tecnologia de camada de execução EVM. O primeiro “+” em EVM++ significa “Extensibilidade”, alcançada através da tecnologia Aspect para apoiar os desenvolvedores na criação de programas personalizados on-chain em um ambiente WebAssembly (WASM). Esses programas podem colaborar com EVM para fornecer extensões específicas de alta performance e personalizadas para aplicativos dApps. O segundo “+” representa “Escalabilidade”, alcançada através de técnicas de execução paralela e do design de espaço de bloco elástico, aumentando significativamente a capacidade e eficiência de processamento da rede.

WebAssembly (WASM) é um formato de código binário eficiente capaz de alcançar velocidades de execução quase nativas nos navegadores da web, tornando-o especialmente adequado para lidar com tarefas intensivas em computação, como IA e processamento de big data.

Ontem, a Artela lançou um whitepaperdetalhando como ele melhora a escalabilidade do blockchain através do desenvolvimento de pilhas de execução paralela e a introdução de espaço de bloco elástico baseado em princípios de computação elástica.

A Importância do Processamento Paralelo

Na Máquina Virtual Ethereum (EVM) tradicional, todas as operações de contratos inteligentes e transições de estado devem ser globalmente consistentes em toda a rede. Isso requer que todos os nós executem as mesmas transações na mesma ordem, mesmo que algumas transações não tenham dependências reais entre elas. Isso resulta em processamento serial, causando atrasos e ineficiências desnecessários.

O processamento paralelo permite que vários processadores ou núcleos de computação executem várias tarefas de computação ou processem dados simultaneamente, melhorando significativamente a eficiência de processamento e reduzindo o tempo de execução, especialmente para problemas de computação complexos ou de grande escala que podem ser divididos em tarefas independentes. O EVM paralelo estende ou aprimora o EVM tradicional, permitindo a execução simultânea de vários contratos inteligentes ou chamadas de função de contrato, aumentando assim a taxa de transferência e a eficiência geral da rede. Além disso, otimiza a eficiência em comparação com a execução em um único thread. A principal vantagem do EVM paralelo é permitir que aplicativos descentralizados alcancem desempenho comparável ao da internet.

Artela Network e EVM++

Artela é um L1 que melhora a escalabilidade e o desempenho do EVM ao introduzir o EVM++. O EVM++ atualiza a camada de execução do EVM, integrando a flexibilidade do EVM com o alto desempenho do WASM. Essa máquina virtual aprimorada suporta processamento paralelo e armazenamento eficiente, permitindo que aplicativos mais complexos e exigentes em desempenho sejam executados no Artela. O EVM++ não apenas oferece suporte a contratos inteligentes tradicionais, mas também permite a adição dinâmica e a execução de módulos de alto desempenho on-chain, como agentes de IA, que podem ser executados como co-processadores on-chain de forma independente ou participar diretamente de jogos on-chain, criando NPCs verdadeiramente programáveis.

Artela garante que o poder de computação dos nós da rede pode ser dimensionado de forma flexível de acordo com a demanda por meio de seu design de execução paralela. Além disso, os nós validadores suportam escalabilidade horizontal, permitindo que a rede ajuste automaticamente a escala dos nós de computação com base na carga ou demanda atual. Esse processo de escalonamento é coordenado por um protocolo elástico para garantir recursos de computação suficientes na rede de consenso. Ao garantir um poder de computação escalável por meio de computação elástica, a Artela alcança espaço de bloco elástico, permitindo que grandes dApps solicitem espaço de bloco independente com base em necessidades específicas. Isso não apenas atende à necessidade de expandir o espaço de bloco público, mas também garante o desempenho e a estabilidade de grandes aplicativos.

Explicação detalhada da arquitetura de execução paralela da Artela

1. Execução Otimista Preditiva

A execução otimista preditiva é uma das principais tecnologias da Artela e a distingue de outras EVMs paralelas como Sei e Monad. A execução otimista refere-se a uma estratégia de execução paralela que assume inicialmente que não há conflitos entre transações. Nesse mecanismo, cada transação mantém uma versão privada do estado, registrando modificações sem finalizá-las imediatamente. Após a execução da transação, uma fase de validação verifica conflitos causados por alterações no estado global de transações simultâneas durante o mesmo período. Se forem detectados conflitos, as transações são reexecutadas. A preditividade envolve o uso de modelos de IA específicos para analisar dados históricos de transações, prevendo dependências entre transações prestes a serem executadas e identificando quais transações podem acessar os mesmos dados. Com base nessa análise, as transações são agrupadas e sua ordem de execução é organizada para reduzir conflitos e execuções redundantes.

Em contraste, Sei depende de desenvolvedores definindo dependências de transação antecipadamente via arquivos, enquanto Monad usa análise estática de nível de compilador para gerar arquivos de dependência de transação. Nem Sei nem Monad alcançam equivalência EVM e carecem da capacidade adaptativa da Artela baseada em modelos de previsão dinâmica impulsionados por IA.

2. Pré-carregamento assíncrono

A tecnologia de pré-carregamento assíncrono tem como objetivo resolver os gargalos de entrada e saída (E/S) causados pelo acesso ao estado, com o objetivo de aprimorar a velocidade de recuperação de dados e reduzir os tempos de espera de execução de transações. No Artela, antes de executar transações, os dados de estado necessários são pré-carregados do armazenamento lento (como discos rígidos) para o armazenamento rápido (como memória) com base em modelos preditivos. Esse carregamento proativo de dados necessários minimiza os tempos de espera de E/S durante a execução. Com os dados pré-carregados e armazenados em cache, vários processadores ou threads de execução podem acessar simultaneamente esses dados, aumentando ainda mais o paralelismo de execução.

3. Armazenamento Paralelo

Com a introdução da tecnologia de execução paralela, o processamento de transações pode ser paralelizado, mas se a velocidade de leitura, escrita e atualização de dados não puder ser sincronizada, isso se torna um fator crítico que limita o desempenho geral do sistema. Consequentemente, o gargalo gradualmente se desloca para a camada de armazenamento. Soluções como MonadDB e SeiDB começaram a focar na otimização da camada de armazenamento. Artela se baseia e integra várias técnicas maduras de processamento de dados tradicionais para desenvolver armazenamento paralelo, aumentando ainda mais a eficiência do processamento paralelo.

Os sistemas de armazenamento paralelo são projetados principalmente para lidar com dois problemas principais: alcançar o processamento paralelo de armazenamento e melhorar o registro eficiente de estados de dados em bancos de dados. Desafios comuns no armazenamento de dados incluem inflação de dados durante operações de gravação e aumento da pressão no processamento de banco de dados. Para enfrentar efetivamente esses problemas, a Artela adota uma estratégia de separação entre Compromisso de Estado (SC) e Armazenamento de Estado (SS). Essa estratégia divide as tarefas de armazenamento em duas partes: uma parte lida com operações que requerem processamento rápido sem reter estruturas de dados complexas, economizando espaço e reduzindo redundância de dados; a outra parte é responsável por registrar informações detalhadas dos dados de forma abrangente.

Além disso, para manter o desempenho ao lidar com grandes volumes de dados, a Artela emprega um método de agregar pequenos blocos de dados em blocos maiores, reduzindo a complexidade das operações de armazenamento de dados.

4. Espaço de Bloqueio Elástico (EBE)

O Espaço de Bloco Elástico (EBS) da Artela é projetado com base no conceito de computação elástica, permitindo o ajuste automático do número de transações que um bloco pode acomodar com base nos níveis de congestionamento da rede.

A computação elástica é um modelo de serviço de computação em nuvem que permite que os sistemas ajustem automaticamente a configuração dos recursos de computação para atender às demandas de carga de trabalho variáveis. Seu objetivo principal é otimizar a eficiência da utilização de recursos e garantir o provisionamento rápido de energia computacional adicional quando a demanda aumenta.

A EBS ajusta dinamicamente os recursos de bloqueio de acordo com as necessidades específicas das dApps, fornecendo espaço de bloqueio de dimensionamento independente para dApps de alta demanda. Isso tem como objetivo resolver diferenças significativas nos requisitos de desempenho da blockchain em várias aplicações. A principal vantagem do EBS está no 'desempenho previsível', garantindo que as dApps recebam Transações Por Segundo (TPS) previsíveis. Assim, independentemente da congestão no espaço de bloqueio público, as dApps com espaço de bloqueio independente desfrutam de TPS estáveis. Além disso, se os contratos das dApps suportarem processamento paralelo, elas podem alcançar um TPS ainda maior. Em essência, o EBS fornece um ambiente mais estável em comparação com plataformas de blockchain tradicionais como Ethereum e Solana, que frequentemente experimentam degradação de desempenho durante a congestão de rede, como durante os booms de NFT ou picos de DeFi. A Artela resolve efetivamente tais problemas por meio de gerenciamento de recursos personalizado e otimizado.

Em resumo, a Artela alcança alta escalabilidade e desempenho de rede previsível através de sua pilha de execução paralela e Espaço de Bloqueio Elástico (EBS). Esta arquitetura de execução paralela usa modelos de IA para prever com precisão as dependências de transação, reduzindo assim conflitos e execuções redundantes. Além disso, aplicações em larga escala podem acessar o poder de processamento e recursos dedicados conforme necessário, garantindo desempenho estável mesmo sob cargas de rede elevadas. Essa capacidade permite que a rede Artela suporte casos de uso mais complexos, como processamento de big data em tempo real e transações financeiras sofisticadas.

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