Interprétation du livre blanc d'Artela : une pile d'exécution parallèle unique + un espace de bloc élastique
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Interprétation du livre blanc d'Artela : une pile d'exécution parallèle unique + un espace de bloc élastique
EVM++ réduit les conflits d'exécution parallèle grâce à la prédiction précise des dépendances des transactions par un modèle d'IA, et maintient la stabilité des performances des dApp via un espace de bloc élastique.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesPar : 0XNATALIE
En mars dernier, le réseau blockchain L1 Artela axé sur l'évolutivité a lancé EVM++, une mise à niveau technologique destinée à la prochaine génération de couches d'exécution EVM. Le premier « + » dans EVM++ représente « Extensibilité », c'est-à-dire une évolutivité permise par la technologie Aspect, qui permet aux développeurs de créer des programmes personnalisés en ligne dans un environnement WebAssembly (WASM). Ces programmes peuvent interagir avec l'EVM pour offrir aux dApps des extensions spécifiques et hautes performances. Le second « + » désigne « Scalabilité », soit une amélioration significative de la capacité et de l'efficacité du réseau grâce à l'exécution parallèle et à une conception d'espace de bloc élastique.
WebAssembly (WASM) est un format binaire efficace capable d'atteindre des vitesses d'exécution proches du natif dans les navigateurs web, particulièrement adapté aux tâches intensives en calcul comme l'IA ou le traitement de grandes quantités de données.
Hier, Artela a publié un livre blanc détaillant comment il renforce l'évolutivité de la blockchain via le développement d'une pile d'exécution parallèle et l'introduction d'un espace de bloc élastique basé sur le calcul élastique.
L'importance du traitement parallèle
Dans la machine virtuelle Ethereum (EVM) traditionnelle, toutes les opérations de contrats intelligents et transitions d'état doivent rester cohérentes à travers tout le réseau. Cela oblige tous les nœuds à exécuter les transactions selon le même ordre. Ainsi, même si certaines transactions sont indépendantes, elles doivent être traitées séquentiellement, ce qu'on appelle le traitement en série. Cette méthode entraîne non seulement des attentes inutiles mais aussi une faible efficacité.
Le traitement parallèle permet à plusieurs processeurs ou cœurs informatiques d'exécuter simultanément plusieurs tâches ou de traiter des données, augmentant considérablement l'efficacité et réduisant le temps d'exécution, notamment pour les problèmes complexes ou massifs pouvant être divisés en tâches indépendantes. L’EVM parallèle constitue une extension ou amélioration de la machine virtuelle Ethereum classique, capable d’exécuter simultanément plusieurs contrats intelligents ou appels de fonctions, augmentant ainsi fortement le débit global et l’efficacité du réseau. Elle peut également optimiser l’efficacité d’une exécution monothread. L’avantage le plus direct de l’EVM parallèle est de permettre aux applications décentralisées existantes d’atteindre des performances comparables à celles d’Internet.
Le réseau Artela et EVM++
Artela est une blockchain de niveau 1 qui améliore l'extensibilité et les performances de l'EVM grâce à l'introduction d'EVM++. EVM++ constitue une mise à niveau de la couche d'exécution EVM, intégrant à la fois la souplesse de l'EVM et les hautes performances du WASM. Cette machine virtuelle améliorée prend en charge le traitement parallèle et un stockage efficace, permettant ainsi à des applications plus complexes et exigeantes en performance de fonctionner sur Artela. EVM++ prend non seulement en charge les contrats intelligents traditionnels, mais permet aussi d'ajouter dynamiquement et d'exécuter en ligne des modules hautes performances, tels que des agents d'IA, capables de fonctionner comme des coprocesseurs en ligne ou de s'intégrer directement à des jeux blockchain, créant ainsi des PNJ véritablement programmables.
Artela utilise une architecture d'exécution parallèle afin de garantir que la puissance de calcul des nœuds du réseau puisse s'adapter souplement à la demande. En outre, les nœuds validateurs prennent en charge une extension horizontale : le réseau ajuste automatiquement l'échelle des nœuds de calcul selon la charge ou les besoins actuels. Ce processus d'extension est coordonné par un protocole élastique, assurant une disponibilité suffisante des ressources de calcul au sein du réseau de consensus. Grâce au calcul élastique, la puissance de calcul des nœuds devient extensible, aboutissant à un espace de bloc élastique. Celui-ci permet aux grandes dApps de demander un espace de bloc dédié selon leurs besoins spécifiques, répondant ainsi à la nécessité d'élargir l'espace de bloc public tout en garantissant performance et stabilité aux grandes applications.
Architecture d'exécution parallèle d'Artela : explication détaillée
1. Exécution optimiste prédictive (Predictive Optimistic Execution)
L'exécution optimiste prédictive est l'une des technologies clés d'Artela, et distingue celui-ci des autres EVM parallèles comme Sei ou Monad. L'exécution optimiste fait référence à une stratégie d'exécution parallèle supposant initialement qu'il n'y a pas de conflits entre les transactions. Dans ce mécanisme, chaque transaction conserve une version privée de l'état, enregistrant les modifications sans les valider immédiatement. Une fois l'exécution terminée, une phase de vérification détecte tout conflit avec les changements d'état globaux provoqués par d'autres transactions exécutées en parallèle. Si un conflit est détecté, la transaction est relancée. La dimension « prédictive » consiste à analyser les données historiques des transactions via un modèle d'IA spécifique afin d'anticiper les dépendances entre les transactions à venir — c’est-à-dire quelles transactions pourraient accéder aux mêmes données — et à regrouper et ordonner leur exécution en conséquence, réduisant ainsi les conflits et les réexécutions. En comparaison, Sei repose sur des fichiers définis à l'avance par les développeurs pour indiquer les dépendances entre transactions, tandis que Monad utilise une analyse statique au niveau du compilateur pour générer ces fichiers. Aucun des deux ne possède l'équivalence EVM, ni la capacité d'adaptation dynamique offerte par le modèle prédictif basé sur l'IA d'Artela.
2. Technologie de préchargement asynchrone (Async Preloading)
La technologie de préchargement asynchrone vise à résoudre le goulot d'étranglement I/O causé par l'accès à l'état, afin d'améliorer la vitesse d'accès aux données et de réduire les temps d'attente lors de l'exécution des transactions. Avant l'exécution d'une transaction, Artela utilise son modèle prédictif pour charger préalablement les données d'état nécessaires depuis un stockage lent (comme un disque dur) vers un stockage rapide (comme la mémoire). En chargeant les données à l'avance, le temps d'attente I/O pendant l'exécution est réduit. Lorsque les données sont préchargées et mises en cache, plusieurs processeurs ou threads d'exécution peuvent y accéder simultanément, augmentant davantage le degré de parallélisme.
3. Stockage parallèle (Parallel Storage)
Avec l'introduction de l'exécution parallèle, bien que le traitement des transactions puisse être parallélisé, si la lecture, l'écriture et la mise à jour des données ne progressent pas à la même vitesse, cela devient un facteur limitant critique pour les performances globales du système. Le goulot d'étranglement se déplace donc progressivement vers le niveau du stockage. Des solutions telles que MonadDB et SeiDB commencent déjà à se concentrer sur l'optimisation du stockage. Artela a développé un système de stockage parallèle en s'inspirant et en combinant plusieurs techniques éprouvées issues du traitement traditionnel des données, améliorant ainsi encore l'efficacité du traitement parallèle.
Le système de stockage parallèle est conçu principalement pour résoudre deux problèmes : réaliser un traitement parallèle du stockage, et améliorer l'enregistrement efficace des états de données dans la base de données. Pendant le processus de stockage, des problèmes courants incluent l'inflation des écritures de données et la pression accrue sur la base de données. Pour y remédier efficacement, Artela adopte une stratégie de séparation entre l'engagement d'état (State Commitment, SC) et le stockage d'état (State Storage, SS). Cette approche divise les tâches de stockage en deux parties : l'une gère rapidement les opérations sans conserver de structures de données complexes, économisant ainsi de l'espace et réduisant les duplications ; l'autre enregistre toutes les informations détaillées. De plus, afin de maintenir les performances face à un grand volume de données, Artela utilise une méthode de regroupement de petits blocs de données en blocs plus grands, réduisant la complexité lors de la sauvegarde des données.
4. Espace de bloc élastique (EBS)
L'espace de bloc élastique (EBS) d'Artela est conçu selon le concept de calcul élastique, ajustant automatiquement le nombre de transactions pouvant être incluses dans un bloc en fonction du niveau de congestion du réseau.
Le calcul élastique est un modèle de service cloud permettant au système d'ajuster automatiquement la configuration des ressources informatiques selon les variations de charge. Son objectif principal est d'optimiser l'utilisation des ressources et de fournir rapidement une puissance de calcul supplémentaire lorsque la demande augmente.
L'EBS ajuste dynamiquement les ressources de bloc en fonction des besoins spécifiques des dApps, offrant aux applications à forte demande un espace de bloc élargi dédié. Il vise ainsi à résoudre les différences notables entre les exigences de performance des différentes applications sur la blockchain. L'avantage central de l'EBS réside dans sa « performance prévisible » : il fournit aux dApps un TPS (transactions par seconde) garanti. Ainsi, peu importe que l'espace de bloc public soit saturé, les dApps disposant d'un espace de bloc indépendant bénéficient d'un TPS stable. En outre, si le contrat de la dApp supporte le parallélisme, elle peut atteindre un TPS encore plus élevé. On peut dire que l'EBS offre un environnement plus stable que des plateformes blockchain traditionnelles comme Ethereum ou Solana. Ces dernières connaissent souvent une baisse des performances des dApps en période de congestion, par exemple lors de ferveur autour des inscriptions ou de pics d'activité DeFi. Artela résout efficacement ces problèmes grâce à une gestion des ressources personnalisée et optimisée.
En résumé, Artela atteint une évolutivité élevée et des performances réseau prévisibles grâce à sa pile d'exécution parallèle et à son espace de bloc élastique. Cette architecture parallèle utilise des modèles d'IA pour prédire précisément les dépendances entre transactions, réduisant ainsi les conflits et les réexécutions. De plus, les grandes applications peuvent bénéficier de ressources et de puissance de traitement dédiées, garantissant des performances stables même sous forte charge. Cela permet au réseau Artela de prendre en charge des scénarios d'application plus complexes, tels que le traitement en temps réel de grandes quantités de données ou des transactions financières sophistiquées.
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