Инфраструктура никогда не спит; цепей больше, чем приложений.

В то время как рынок страдает от мучений воздушных капель от различных "королевских проектов", первичный рынок все еще гонится, чтобы создать следующего "короля".

Вчера вечером появился еще один высокопрофильный проект Layer 2 - MegaETH. Он привлек $20 млн. в рамках начального финансирования, лидированного Dragonfly с участием Figment Capital, Robot Ventures и Big Brain Holdings. Среди ангельских инвесторов Виталик, Коби, Джозеф Любин, Среерам Каннан и Картик Талвар.

С участием ведущих венчурных капиталистов и отраслевых гигантов, таких как Виталик в качестве ангельских инвесторов и названием проекта, включающим непосредственно «ETH», все эти метки направлены на установление «легитимности» на рынке криптовалюты, который ограничен вниманием.

Согласно официальному описанию проекта, MegaETH можно суммировать одним знакомым словом — Быстрый.

Как первая блокчейн в реальном времени, он обещает молниеносные скорости транзакций, задержку менее одной миллисекунды и более 100 000 транзакций в секунду…

На рынке, где все участники устали от рассказов о производительности блокчейна, чем выделяется MegaETH?

Мы изучили белую книгу MegaETH, чтобы найти ответ.

Много цепей, но ни одна не может достичь «реального времени»

Помимо повествований и шумихи, зачем рынку нужен блокчейн, подобный MegaETH?

Собственный ответ MegaETH заключается в том, что простое создание большего количества цепей не решает проблему масштабируемости блокчейнов. Текущие решения L1 и L2 сталкиваются с общими проблемами:

• Все цепочки EVM обладают низкой пропускной способностью транзакций;
• Из-за ограниченных вычислительных ресурсов сложные приложения не могут быть развернуты на цепочке;
• Приложения, требующие высоких частот обновления или быстрых циклов обратной связи, невозможны с длинными временами блокировки.

Другими словами, текущие блокчейны не могут достичь:

• Мгновенное расчетное соглашение: транзакции обрабатываются немедленно после достижения блокчейна, и результаты публикуются почти мгновенно.
• Обработка в реальном времени: блокчейн-система может обрабатывать и проверять большое количество транзакций за крайне короткое время.

Как выглядит эта возможность реального времени в практических приложениях?

Например, высокочастотная торговля требует возможности размещения и отмены заказов в пределах миллисекунд. Аналогично, в режиме реального времени боевые сражения или игры с физической симуляцией нуждаются в блокчейнах, способных обновлять состояния с чрезвычайно высокой частотой. Очевидно, что текущие блокчейны не могут этого достичь.

Специализация узла и работа в реальном времени

Итак, как же MegaETH достигает упомянутых выше возможностей "реального времени"? Кратко:

Специализация узлов: Разделяя задачи выполнения транзакций от обязанностей полных узлов, MegaETH снижает нагрузку на консенсус.

Более конкретно, MegaETH имеет три основные роли: секвенсоры, доказатели и полные узлы.

В MegaETH только один активный последователь обрабатывает выполнение транзакций в любой момент времени. Другие узлы получают разницу состояний через сеть P2P и обновляют свои локальные состояния без повторного выполнения транзакций.

Секвенсор отвечает за упорядочение и выполнение пользовательских транзакций. Однако, в любой момент времени MegaETH имеет только один активный секвенсор, что устраняет накладные расходы на консенсус во время нормального выполнения.

Provers useбезгосударственная верификациядля асинхронной и неупорядоченной проверки блоков.

Упрощенный рабочий процесс MegaETH выглядит следующим образом:

1. Обработка транзакций и упорядочивание: Пользовательские транзакции сначала отправляются на Упорядочиватель, который обрабатывает эти транзакции последовательно, генерируя новые блоки и данные свидетелей.

2. Публикация данных: Секвенсор публикует сгенерированные блоки, данные свидетелей и различия состояний в EigenDA (уровень доступности данных), обеспечивая доступность этих данных в сети.

3. Проверка блока: Сеть доказателей извлекает блоки и данные свидетелей от Последователя, проверяет их с помощью специализированного оборудования, генерирует доказательства и возвращает их Последователю.

4. Обновления состояния: Сеть полных узлов получает различия состояний от последователя, обновляет локальные состояния и может проверить допустимость блоков через сеть подтверждателей, обеспечивая согласованность и безопасность блокчейна.

Сначала измерь, затем выполните

Из другого содержания whitepaper стало ясно, что, хотя идея «Node Specialization» хороша, это не означает, что ее можно легко реализовать на практике.

Когда речь идет о построении цепи, MegaETH имеет интересный подход: сначала измерьте, а затем выполните. То есть провести глубокие измерения производительности, чтобы выявить реальные проблемы существующих блокчейн-систем, прежде чем разрабатывать способы применения подхода специализации узлов для решения этих проблем.

Итак, какие проблемы выявил MegaETH?

Следующая часть может быть слишком технической для обычного читателя, поэтому не стесняйтесь перейти к следующему разделу, если вам кажется, что она менее интересна.

• Выполнение транзакции: Их эксперименты показывают, что даже с мощными серверами, оснащенными 512 ГБ памяти, существующий клиент выполнения Ethereum Reth может достигнуть всего около 1000 TPS (транзакций в секунду) в реальном времени, что указывает на значительные узкие места в производительности текущих систем для выполнения транзакций и обновлений.
• Параллельное выполнение: Несмотря на горячую концепцию параллельной EVM, все еще остаются нерешенные проблемы производительности. Ускорительный эффект параллельной EVM в реальном производстве ограничивается параллелизмом рабочих нагрузок. Измерения MegaETH показывают, что медианный параллелизм последних блоков Ethereum составляет менее 2, даже когда объединяются несколько блоков, медианный параллелизм увеличивается только до 2,75.

Параллелизм менее 2 означает, что в большинстве случаев меньше двух транзакций на блок могут быть выполнены одновременно. Это указывает на то, что большинство транзакций в текущих блокчейн-системах взаимозависимы и не могут быть обработаны параллельно в большом масштабе.

• Затраты на интерпретацию: Даже более быстрые интерпретаторы EVM, такие как revm, по-прежнему на порядок или два медленнее, чем нативное выполнение.
• Синхронизация состояния: для синхронизации 100 000 транзакций ERC-20 в секунду требуется использование 152,6 Мбит/с пропускной способности, а более сложные транзакции требуют еще большей пропускной способности. Обновление корня состояния в Reth требует 10 раз больше вычислительных ресурсов, чем выполнение транзакций. Проще говоря, текущее потребление ресурсов блокчейна довольно высокое.

После выявления этих проблем MegaETH начал их решать с помощью целевых решений, что соответствует логике решения, упомянутой выше:

1. Высокопроизводительный секвенсор:

• Специализация узлов: MegaETH повышает эффективность, назначая задачи специализированным узлам. Узлы-секвенсоры обрабатывают упорядочивание и выполнение транзакций, полные узлы управляют обновлением состояния и проверкой, а проверяющие узлы проверяют блоки с помощью выделенного оборудования.
• Высокопроизводительное оборудование: Секвенаторы используют высокопроизводительные серверы (например, 100 ядер, 1 ТБ памяти, 10 Гбит/сеть) для обработки большого объема транзакций и быстрого генерирования блоков.

1. Оптимизация доступа к состоянию:

• Хранилище в памяти: Узлы-последователи оснащены большим объемом оперативной памяти, способной хранить весь состояние блокчейна в памяти, исключая задержку чтения SSD и ускоряя доступ к состоянию.
• Параллельное выполнение: хотя ускоряющий эффект параллельного EVM в существующих рабочих нагрузках ограничен, MegaETH оптимизирует движок параллельного выполнения и поддерживает управление приоритетом транзакций, чтобы обеспечить своевременную обработку критических транзакций в период пиковой нагрузки.

1. Оптимизация интерпретатора:

• Компиляция AOT/JIT: MegaETH вводит техники компиляции Ahead-Of-Time (AOT) и Just-In-Time (JIT) для ускорения выполнения вычислительно интенсивных контрактов. Хотя улучшения производительности для большинства контрактов в производственных средах ограничены, эти техники могут значительно повысить производительность в определенных вычислительно сложных сценариях.

1. Оптимизация синхронизации статуса:

• Эффективная передача данных: MegaETH разрабатывает эффективное кодирование разницы состояний и метод передачи, способный синхронизировать большие обновления состояния с ограниченной пропускной способностью.
• Технология сжатия: Путем применения передовых методов сжатия MegaETH может синхронизировать обновления состояния для сложных транзакций (например, обмены Uniswap) в пределах ограничений пропускной способности.

1. Оптимизация обновления корневого состояния:

• Оптимизированный дизайн MPT: MegaETH использует оптимизированный Merkle Patricia Trie (например, NOMT), чтобы уменьшить операции чтения/записи и улучшить эффективность обновлений корневого состояния.
• Пакетная обработка: Путем обновления состояния пакетной обработкой MegaETH может уменьшить случайные операции ввода-вывода на диске и улучшить общую производительность.

Вышеприведенное содержание достаточно техническое, но помимо этих технических деталей можно заметить, что MegaETH действительно обладает определенными техническими навыками. И одним ясным мотивом является:

Путем публичного разделения подробных технических данных и результатов тестов MegaETH стремится улучшить прозрачность и достоверность проекта, позволяя техническому сообществу и потенциальным пользователям глубже понять и доверять в его производительности системы.

Престижная команда, часто пользующаяся популярностью?

При анализе белой книги становится ясно, что несмотря на несколько экстравагантное название MegaETH, документы и объяснения часто раскрывают дотошную и чересчур детализированную техническую занудность.

Из общедоступной информации следует, что команда MegaETH имеет китайские корни. Генеральный директор Ли Илонг имеет степень доктора философии в области компьютерных наук из Стэнфорда. Главный технический директор Янг Лей имеет степень доктора философии из Массачусетского технологического института. Главный бизнес-офицер Конг Шуяо имеет степень МВА из Гарвардской бизнес-школы и имеет опыт работы в нескольких индустриальных учреждениях (например, ConsenSys). Руководитель по росту имеет некоторое пересечение профессиональной карьеры с главным бизнес-офицером и также окончил Нью-Йоркский университет.

Команда, в которой все четыре участника поступили из лучших университетов США, естественным образом обладает значительным влиянием в плане связей и ресурсов.

Ранее, в статьеВыпускник становится генеральным директором, Pantera возглавляет раунд на $25 миллионов для NexusМы познакомили вас с генеральным директором компании Nexus, который, несмотря на то, что он только что закончил университет, также окончил Стэнфорд и, по-видимому, обладает прочными техническими знаниями.

Лучшие венчурные капиталы, действительно, предпочитают топ-технологов из престижных школ. С учетом того, что Виталик также инвестирует, а название проекта включает «ETH», технический нарратив и маркетинговый эффект, вероятно, будут максимальными.

В текущей обстановке, когда старые "королевские проекты" становятся "упавшими королями", и на рынке наблюдается затишье в новых проектах и активности, MegaETH готов запустить новую волну FOMO.

Мы будем продолжать отслеживать и предоставлять обновления по тестнету и взаимодействию проекта.

утверждение:

1. Эта статья воспроизведена с [ техпоток], исходное название — «Интерпретация белой книги MegaETH: Инфраструктура никогда не спит, в чем особенность огромного финансирования L2, в котором участвовал Виталик?», авторские права принадлежат оригинальному автору [深潮TechFlow], если у вас есть возражения против перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с Команда Gate Learn, команда обработает это как можно скорее в соответствии с соответствующими процедурами.

2. Отказ от ответственности: Взгляды и мнения, выраженные в этой статье, представляют только личные взгляды автора и не являются инвестиционными советами.

3. Другие языковые версии статьи переводятся командой Gate Learn, не упоминаемой в Gate.ioПереведенная статья не может быть воспроизведена, распространена или списана.