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年年0066月月2233日日
内容目录
1.核心观点3
2.并行的区块链:扩展性提升是永恒的焦点4
3.区块链并行执行7
3.1.Move生态提升扩展性:并行处理、执行与共识解耦7
3.1.1Block-STM引擎:并行执行带来扩展性提升7
3.1.2交易执行与共识解耦7
3.2.Monad:流水线模型挖掘并行执行潜力模型挖掘并行执行潜力10
4.基于链下计算的并行执行11
4.1.AR:基于存储共识的计算范式11
4.1.1AO:基于存储共识的并行计算机12
4.2.基于UTXO的链下计算:Nervos(CKB)细胞模型13
5.新机遇:硬件算力、区块链AI训练15
风险提示17
图表目录
图表1:以太高度区块内交易情况4
图表2:以太坊交易池(Mempool)排队情况(截至2024年6月7日)5
图表3:通过聚合签名、Taproot提升了比特币的扩展性6
图表4:并行执行的市场格局6
图表5:并行执行的市场格局7
图表6:Aptos区块链在交易周期内每个阶段都是独立、可并行的8
图表7:Aptos区块链的交易传播和元数据排序互相独立9
图表8:流水线模型示例10
图表9:SmartWeave交互过程11
图表10:AO构架示意图12
图表11:AO网络的主要特征13
图表12:比特币UTXO结构类似一个带锁的盒子14
图表13:NervosCKB细胞模型相较于UTXO有更大的灵活性14
图表14:GatlingX的GPU-EVM方案与传统计算范式在不同场景下的效率对比15
图表15:ApusNetwork推出的TrustlessGPU解决方案16
P.2请仔细阅读本报告末页声明
年年0066月月2233日日
1.核心观点
早期区块链的共识机制(尤其是交易的顺序执行特点)降低了扩展性、限制了节点算力
的发挥。区块链并行执行能够显著提升了网络的吞吐量和扩展性,目前已成为一个重要
的发展方向。并行执行下,如何处理交易冲突又产生了确定性并行和乐观并行等技术方
向;另外,交易执行与共识解耦、流水线模型以及链下计算都在挖掘并行执行的效能,
使得单节点服务器的算力性能得到了发挥的空间。这些努力,又进一步使得硬件性能(如
GPU的优秀并行处理能力)成为区块链发展的又一推动力。
本文对区块链并行执行模式进行了分类、分析,对硬件算力和区块链AI模型训练进行了
展望。
P.3请仔细阅读本报告末页声明
年年0066月月2233日日
2.并行的区块链:扩展性提升是永恒的焦点
区块链的工作原理需要分散的节点达成共识、确认,这必然带来效率的下降,所以在处
理任务(转账或执行合约程序)的时候自然不如中心化节点快,这是一个典型的不可能
三角问题(安全、可扩展性、去中心化不可同时最优)。站在提升扩展性的角度,二层
网络(Layer2,L2)是一种广泛采用的方案,但努力提升一层(Layer1)区块链的扩展
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