Пейзаж параллельных вычислений Web3: лучшее решение для нативного масштабирования?
«Невозможный треугольник» блокчейна «безопасность», «децентрализация», «масштабируемость» раскрывает сущностную компромиссию в дизайне блокчейн-систем, а именно, что блокчейн-проектам трудно одновременно достичь «абсолютной безопасности, участия всех и высокой скорости обработки». По поводу вечной темы «масштабируемости» в настоящее время основные решения по масштабированию блокчейна на рынке классифицируются по парадигмам, включая:
Выполнение улучшенного масштабирования: повышение исполнительной способности на месте, например, параллельная обработка, GPU, многопоточность.
Изоляция состояния для масштабирования: горизонтальное разбиение состояния / Shard, например, шардирование, UTXO, многосетевые.
Оффчейн аутсорсинг расширения: выполнение вне цепи, например, Rollup, Копроцессор, DA
Декуплированная архитектура масштабирования: модульная архитектура, совместная работа, например, модульные цепочки, общий сортировщик, Rollup Mesh
Асинхронное масштабирование с параллельной обработкой: модель акторов, изоляция процессов, основанная на сообщениях, например, агенты, многопоточные асинхронные цепочки.
Решения по масштабированию блокчейна включают: параллельные вычисления в цепочке, Rollup, шардирование, модули DA, модульную структуру, систему Actor, сжатие zk-доказательств, Stateless архитектуру и т. д., охватывающие несколько уровней: выполнение, состояние, данные, структуру. Это полная система масштабирования, основанная на «многослойной координации и модульной комбинации». В данной статье основное внимание уделяется параллельным вычислениям как основному методу масштабирования.
Внутреннее параллельное вычисление (intra-chain parallelism), внимание на параллельное выполнение транзакций/инструкций внутри блока. В зависимости от механизма параллелизма, способы масштабирования можно разделить на пять основных классов, каждый из которых представляет собой разные требования к производительности, модели разработки и архитектурную философию, при этом параллельная гранулярность становится все более тонкой, параллельная интенсивность растет, сложность планирования также увеличивается, а сложность программирования и трудность реализации также возрастают.
Уровень аккаунта (Account-level): представляет проект Solana
Объектный уровень ( Object-level ): представляет проект Sui
Торговый уровень (Transaction-level): представляет проект Monad, Aptos
Уровень вызова / Параллельный MicroVM (Call-level / MicroVM ): представляет проект MegaETH
Уровень инструкций ( Instruction-level ): представляет проект GatlingX
Модель асинхронной параллельной обработки вне цепи, представленная системой агент/актер (Agent / Actor Model), относится к другому парадигме параллельных вычислений, как кросс-цепочные / асинхронные системы сообщений (, неконсенсусная модель ), каждый агент выступает как независимый «агент-процесс», работающий в параллельном режиме, асинхронные сообщения, событийное управление, без необходимости синхронного планирования, среди представленных проектов AO, ICP, Cartesi и др.
А хорошо известные нам решения по расширению Rollup или шардирования относятся к системным уровням параллельных механизмов и не относятся к параллельным вычислениям внутри цепи. Они достигают масштабируемости путем «параллельного запуска нескольких цепей / исполняемых областей», а не за счет увеличения параллелизма внутри одного блока / виртуальной машины. Такие решения по расширению не являются основной темой данной статьи, но мы все равно будем использовать их для сравнения концептуальных различий в архитектуре.
2. EVM-система параллельного улучшения цепи: прорыв границ производительности в совместимости
Архитектура последовательной обработки Ethereum развивалась до сегодняшнего дня, претерпев многократные попытки масштабирования, такие как шардирование, Rollup и модульная архитектура, но узкое место по пропускной способности на уровне исполнения по-прежнему не было кардинально преодолено. Однако в то же время EVM и Solidity по-прежнему остаются самыми сильными платформами для смарт-контрактов с развитой базой разработчиков и экосистемным потенциалом. Поэтому параллельная цепь на основе EVM, которая учитывает совместимость экосистемы и улучшение производительности исполнения, становится важным направлением новой волны эволюции масштабирования. Monad и MegaETH являются наиболее представительными проектами в этом направлении, каждый из которых строит архитектуру параллельной обработки EVM, ориентированную на высокую конкурентоспособность и высокую пропускную способность, начиная с задержанной обработки и декомпозиции состояния.
Анализ механизма параллельных вычислений Monad
Monad — это высокопроизводительная блокчейн-сеть Layer1, переработанная для Ethereum Virtual Machine (EVM). Она основана на базовой параллельной концепции (Pipelining), выполняя асинхронное выполнение на уровне консенсуса (Asynchronous Execution) и оптимистическую параллельную обработку на уровне исполнения (Optimistic Parallel Execution). Кроме того, в уровнях консенсуса и хранения Monad соответственно внедрила высокопроизводительный BFT-протокол (MonadBFT) и специализированную систему баз данных (MonadDB), реализуя оптимизацию от начала до конца.
Конвейеризация: Механизм параллельного выполнения многоступенчатых конвейеров
Пайплайн (Pipelining) является основной идеей параллельного выполнения монады. Его основная концепция заключается в том, чтобы разбить процесс выполнения блокчейна на несколько независимых этапов и обрабатывать эти этапы параллельно, формируя объемную архитектуру конвейера. Каждый этап работает в независимом потоке или ядре, что позволяет осуществлять конкурентную обработку между блоками и, в конечном итоге, повышать пропускную способность и снижать задержку. Эти этапы включают: предложение транзакции (Propose), достижение консенсуса (Consensus), выполнение транзакции (Execution) и подача блока (Commit).
Асинхронное выполнение: Консенсус - Асинхронная декомпозиция выполнения
В традиционных блокчейнах консенсус и выполнение транзакций обычно являются синхронными процессами, и эта последовательная модель серьезно ограничивает масштабируемость производительности. Monad реализует асинхронное выполнение для уровня консенсуса, уровня выполнения и хранения. Это значительно снижает время блока (block time) и задержку подтверждения, делая систему более гибкой, процессы более детализированными и эффективность использования ресурсов выше.
Ядро дизайна:
Процесс консенсуса ( уровень консенсуса ) отвечает только за упорядочение транзакций, не выполняя логики контрактов.
Процесс выполнения ( уровень выполнения ) асинхронно запускается после завершения консенсуса.
После завершения консенсуса сразу переходите к процессу консенсуса следующего блока, не дожидаясь завершения выполнения.
Оптимистичное параллельное выполнение:乐观并行执行
Традиционный Ethereum использует строгую последовательную модель для выполнения транзакций, чтобы избежать конфликтов состояния. В то время как Monad применяет стратегию «оптимистичного параллельного выполнения», что значительно увеличивает скорость обработки транзакций.
Механизм правоприменения:
Monad оптимистично выполняет все транзакции параллельно, предполагая, что между большинством транзакций нет конфликтов с отслеживанием состояния.
Запустите «Конфликтный детектор(Conflict Detector)», чтобы контролировать, обращаются ли транзакции к одному и тому же состоянию(, например, к конфликту чтения/записи).
Если будет обнаружен конфликт, то конфликтные транзакции будут сериализованы и повторно выполнены, чтобы обеспечить правильность состояния.
Monad выбрал совместимый путь: минимально изменяя правила EVM, он реализует параллельность, откладывая запись состояния и динамически обнаруживая конфликты в процессе выполнения, больше похож на производительную версию Ethereum, с хорошей зрелостью, что облегчает миграцию экосистемы EVM, является параллельным ускорителем мира EVM.
Анализ механизма параллельных вычислений MegaETH
В отличие от L1 позиционирования Monad, MegaETH позиционируется как модульный высокопроизводительный параллельный исполняющий слой, совместимый с EVM, который может использоваться как независимая L1 публичная цепочка, так и в качестве слоя улучшения исполнения на Ethereum (Execution Layer) или модульного компонента. Основная цель его проектирования заключается в том, чтобы изолировать логику учета, исполняющую среду и состояние, разбив их на минимальные единицы, которые могут независимо планироваться, чтобы обеспечить высокую параллельность исполнения и низкую задержку отклика в цепочке. Ключевое новшество, предлагаемое MegaETH, заключается в архитектуре Micro-VM + State Dependency DAG(ориентированный ациклический граф зависимости состояния) и модульном механизме синхронизации, которые совместно создают параллельную исполняющую систему, ориентированную на "потоковую обработку в цепочке".
Micro-VM(Микровиртуальная машина)архитектура: аккаунт как поток
MegaETH внедрил модель выполнения «один микровиртуальный компьютер на каждую учетную запись (Micro-VM)», которая «потокизирует» среду выполнения, предоставляя минимальную единицу изоляции для параллельного планирования. Эти ВМ общаются друг с другом с помощью асинхронной передачи сообщений (Asynchronous Messaging), а не синхронных вызовов, что позволяет множеству ВМ выполнять задачи независимо и хранить данные независимо, что обеспечивает естественную параллельность.
Зависимость состояний DAG: механизм планирования на основе графов зависимостей
MegaETH создала систему распределения на основе DAG, основанную на отношениях доступа к состоянию аккаунтов. Система в реальном времени поддерживает глобальный граф зависимостей ( Dependency Graph ), каждая транзакция моделирует, какие аккаунты изменяются и какие аккаунты читаются, все это представлено в виде зависимостей. Транзакции без конфликтов могут выполняться параллельно, а транзакции с зависимостями будут планироваться и сортироваться по топологическому порядку последовательно или с задержкой. Граф зависимостей гарантирует согласованность состояния и недопустимость повторной записи в процессе параллельного выполнения.
Асинхронное выполнение и механизм обратного вызова
MegaETH построен на основе парадигмы асинхронного программирования, аналогичной асинхронному обмену сообщениями в модели акторов, которая решает проблему традиционных последовательных вызовов EVM. Вызовы контрактов являются асинхронными ( нерекурсивными ) выполнения, и когда вызывается контракт A -> B -> C, каждый вызов является асинхронным без блокировки ожидания; Стек вызовов разворачивается в асинхронный граф вызовов (Call Graph); Обработка транзакций = обход асинхронного графа + разрешение зависимостей + параллельное планирование.
В общем, MegaETH нарушает традиционную модель однопоточной машины состояний EVM, реализуя упаковку микро-виртуальных машин на уровне учетной записи, осуществляя планирование транзакций через граф зависимостей состояния и заменяя синхронный стек вызовов асинхронным механизмом сообщений. Это параллельная вычислительная платформа, которая была заново спроектирована по всем измерениям с «структуры учетной записи → архитектуры планирования → процесса выполнения», обеспечивая парадигматически новый подход к созданию систем следующего поколения с высокой производительностью на блокчейне.
MegaETH выбрал путь реконструкции: полностью абстрагировать аккаунты и контракты в независимую виртуальную машину, используя асинхронное выполнение для раскрытия предельного потенциала параллелизма. Теоретически, параллельный предел MegaETH выше, но также сложнее контролировать, больше напоминает суперраспределенную операционную систему в духе Эфириума.
Дизайнерские концепции Monad и MegaETH значительно отличаются от шардирования (Sharding): шардирование делит блокчейн на несколько независимых подцепочек (Shards), каждая из которых отвечает за часть транзакций и состояния, разрывая ограничения единой цепи для расширения на уровне сети; в то время как Monad и MegaETH сохраняют целостность единой цепи, только горизонтально масштабируя на уровне исполнения, оптимизируя предельное параллельное выполнение внутри единой цепи для突破 производительности. Оба представляют собой две направления в пути расширения блокчейна: вертикальное усиление и горизонтальное расширение.
Проекты параллельных вычислений, такие как Monad и MegaETH, в основном сосредоточены на оптимизации пропускной способности, с основной целью повышения TPS в цепочке, достигая этого через отложенное выполнение (Deferred Execution) и архитектуру микро-виртуальной машины (Micro-VM) для параллельной обработки на уровне транзакций или аккаунтов. В то время как Pharos Network представляет собой модульную, стековую параллельную блокчейн-сеть L1, её основная механика параллельных вычислений называется «Rollup Mesh». Эта архитектура поддерживает совместную работу основной сети и специализированной сети обработки (SPNs), поддерживая многовиртуальную среду (EVM и Wasm), и интегрирует такие современные технологии, как нулевое знание (ZK) и доверенная среда выполнения (TEE).
Анализ механизма параллельных вычислений Rollup Mesh:
Полный жизненный цикл асинхронной конвейерной обработки ( Full Lifecycle Asynchronous Pipelining ): Pharos разъединяет различные стадии транзакции (, такие как консенсус, исполнение и хранение ), и использует асинхронный подход, позволяющий каждой стадии выполняться независимо и параллельно, тем самым повышая общую эффективность обработки.
Двойное параллельное выполнение виртуальных машин (Dual VM Parallel Execution): Pharos поддерживает две среды виртуальных машин EVM и WASM, позволяя разработчикам выбирать подходящую среду выполнения в зависимости от требований. Эта архитектура с двумя виртуальными машинами не только повышает гибкость системы, но и увеличивает пропускную способность обработки транзакций за счет параллельного выполнения.
Специальная обработка сети ( SPNs ): SPNs являются ключевыми компонентами архитектуры Pharos, аналогичными модульным подсетям, специально предназначенным для обработки определенных типов задач или приложений. С помощью SPNs Pharos может реализовать динамическое распределение ресурсов и параллельную обработку задач, что дополнительно усиливает масштабируемость и производительность системы.
Модульный консенсус и механизм повторного стекинга ( Modular Consensus & Restaking ): Phar
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
14 Лайков
Награда
14
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
NotSatoshi
· 08-13 13:56
Говорить столько не лучше, чем сначала решить проблему высокой Газ.
Посмотреть ОригиналОтветить0
NFTDreamer
· 08-13 13:55
Смотреть на происходящее, не боясь проблем, это как наблюдать за толпой на роллапе.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MEVHunterX
· 08-13 13:54
Опять говорят о вне блокчейна расширении. Ну и ладно, посмотрим на результаты.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DeFiCaffeinator
· 08-13 13:51
Я не заботюсь об оптимизации производительности, в мире криптовалют можно заработать, и это главное.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SerumSqueezer
· 08-13 13:49
Но сжать-сжать-сжать, лучше запуститься в Основная сеть.
Панорамная карта параллельных вычислений Web3: обсуждение лучших решений для нативного масштабирования
Пейзаж параллельных вычислений Web3: лучшее решение для нативного масштабирования?
«Невозможный треугольник» блокчейна «безопасность», «децентрализация», «масштабируемость» раскрывает сущностную компромиссию в дизайне блокчейн-систем, а именно, что блокчейн-проектам трудно одновременно достичь «абсолютной безопасности, участия всех и высокой скорости обработки». По поводу вечной темы «масштабируемости» в настоящее время основные решения по масштабированию блокчейна на рынке классифицируются по парадигмам, включая:
Решения по масштабированию блокчейна включают: параллельные вычисления в цепочке, Rollup, шардирование, модули DA, модульную структуру, систему Actor, сжатие zk-доказательств, Stateless архитектуру и т. д., охватывающие несколько уровней: выполнение, состояние, данные, структуру. Это полная система масштабирования, основанная на «многослойной координации и модульной комбинации». В данной статье основное внимание уделяется параллельным вычислениям как основному методу масштабирования.
Внутреннее параллельное вычисление (intra-chain parallelism), внимание на параллельное выполнение транзакций/инструкций внутри блока. В зависимости от механизма параллелизма, способы масштабирования можно разделить на пять основных классов, каждый из которых представляет собой разные требования к производительности, модели разработки и архитектурную философию, при этом параллельная гранулярность становится все более тонкой, параллельная интенсивность растет, сложность планирования также увеличивается, а сложность программирования и трудность реализации также возрастают.
Модель асинхронной параллельной обработки вне цепи, представленная системой агент/актер (Agent / Actor Model), относится к другому парадигме параллельных вычислений, как кросс-цепочные / асинхронные системы сообщений (, неконсенсусная модель ), каждый агент выступает как независимый «агент-процесс», работающий в параллельном режиме, асинхронные сообщения, событийное управление, без необходимости синхронного планирования, среди представленных проектов AO, ICP, Cartesi и др.
А хорошо известные нам решения по расширению Rollup или шардирования относятся к системным уровням параллельных механизмов и не относятся к параллельным вычислениям внутри цепи. Они достигают масштабируемости путем «параллельного запуска нескольких цепей / исполняемых областей», а не за счет увеличения параллелизма внутри одного блока / виртуальной машины. Такие решения по расширению не являются основной темой данной статьи, но мы все равно будем использовать их для сравнения концептуальных различий в архитектуре.
2. EVM-система параллельного улучшения цепи: прорыв границ производительности в совместимости
Архитектура последовательной обработки Ethereum развивалась до сегодняшнего дня, претерпев многократные попытки масштабирования, такие как шардирование, Rollup и модульная архитектура, но узкое место по пропускной способности на уровне исполнения по-прежнему не было кардинально преодолено. Однако в то же время EVM и Solidity по-прежнему остаются самыми сильными платформами для смарт-контрактов с развитой базой разработчиков и экосистемным потенциалом. Поэтому параллельная цепь на основе EVM, которая учитывает совместимость экосистемы и улучшение производительности исполнения, становится важным направлением новой волны эволюции масштабирования. Monad и MegaETH являются наиболее представительными проектами в этом направлении, каждый из которых строит архитектуру параллельной обработки EVM, ориентированную на высокую конкурентоспособность и высокую пропускную способность, начиная с задержанной обработки и декомпозиции состояния.
Анализ механизма параллельных вычислений Monad
Monad — это высокопроизводительная блокчейн-сеть Layer1, переработанная для Ethereum Virtual Machine (EVM). Она основана на базовой параллельной концепции (Pipelining), выполняя асинхронное выполнение на уровне консенсуса (Asynchronous Execution) и оптимистическую параллельную обработку на уровне исполнения (Optimistic Parallel Execution). Кроме того, в уровнях консенсуса и хранения Monad соответственно внедрила высокопроизводительный BFT-протокол (MonadBFT) и специализированную систему баз данных (MonadDB), реализуя оптимизацию от начала до конца.
Конвейеризация: Механизм параллельного выполнения многоступенчатых конвейеров
Пайплайн (Pipelining) является основной идеей параллельного выполнения монады. Его основная концепция заключается в том, чтобы разбить процесс выполнения блокчейна на несколько независимых этапов и обрабатывать эти этапы параллельно, формируя объемную архитектуру конвейера. Каждый этап работает в независимом потоке или ядре, что позволяет осуществлять конкурентную обработку между блоками и, в конечном итоге, повышать пропускную способность и снижать задержку. Эти этапы включают: предложение транзакции (Propose), достижение консенсуса (Consensus), выполнение транзакции (Execution) и подача блока (Commit).
Асинхронное выполнение: Консенсус - Асинхронная декомпозиция выполнения
В традиционных блокчейнах консенсус и выполнение транзакций обычно являются синхронными процессами, и эта последовательная модель серьезно ограничивает масштабируемость производительности. Monad реализует асинхронное выполнение для уровня консенсуса, уровня выполнения и хранения. Это значительно снижает время блока (block time) и задержку подтверждения, делая систему более гибкой, процессы более детализированными и эффективность использования ресурсов выше.
Ядро дизайна:
Оптимистичное параллельное выполнение:乐观并行执行
Традиционный Ethereum использует строгую последовательную модель для выполнения транзакций, чтобы избежать конфликтов состояния. В то время как Monad применяет стратегию «оптимистичного параллельного выполнения», что значительно увеличивает скорость обработки транзакций.
Механизм правоприменения:
Monad выбрал совместимый путь: минимально изменяя правила EVM, он реализует параллельность, откладывая запись состояния и динамически обнаруживая конфликты в процессе выполнения, больше похож на производительную версию Ethereum, с хорошей зрелостью, что облегчает миграцию экосистемы EVM, является параллельным ускорителем мира EVM.
Анализ механизма параллельных вычислений MegaETH
В отличие от L1 позиционирования Monad, MegaETH позиционируется как модульный высокопроизводительный параллельный исполняющий слой, совместимый с EVM, который может использоваться как независимая L1 публичная цепочка, так и в качестве слоя улучшения исполнения на Ethereum (Execution Layer) или модульного компонента. Основная цель его проектирования заключается в том, чтобы изолировать логику учета, исполняющую среду и состояние, разбив их на минимальные единицы, которые могут независимо планироваться, чтобы обеспечить высокую параллельность исполнения и низкую задержку отклика в цепочке. Ключевое новшество, предлагаемое MegaETH, заключается в архитектуре Micro-VM + State Dependency DAG(ориентированный ациклический граф зависимости состояния) и модульном механизме синхронизации, которые совместно создают параллельную исполняющую систему, ориентированную на "потоковую обработку в цепочке".
Micro-VM(Микровиртуальная машина)архитектура: аккаунт как поток
MegaETH внедрил модель выполнения «один микровиртуальный компьютер на каждую учетную запись (Micro-VM)», которая «потокизирует» среду выполнения, предоставляя минимальную единицу изоляции для параллельного планирования. Эти ВМ общаются друг с другом с помощью асинхронной передачи сообщений (Asynchronous Messaging), а не синхронных вызовов, что позволяет множеству ВМ выполнять задачи независимо и хранить данные независимо, что обеспечивает естественную параллельность.
Зависимость состояний DAG: механизм планирования на основе графов зависимостей
MegaETH создала систему распределения на основе DAG, основанную на отношениях доступа к состоянию аккаунтов. Система в реальном времени поддерживает глобальный граф зависимостей ( Dependency Graph ), каждая транзакция моделирует, какие аккаунты изменяются и какие аккаунты читаются, все это представлено в виде зависимостей. Транзакции без конфликтов могут выполняться параллельно, а транзакции с зависимостями будут планироваться и сортироваться по топологическому порядку последовательно или с задержкой. Граф зависимостей гарантирует согласованность состояния и недопустимость повторной записи в процессе параллельного выполнения.
Асинхронное выполнение и механизм обратного вызова
MegaETH построен на основе парадигмы асинхронного программирования, аналогичной асинхронному обмену сообщениями в модели акторов, которая решает проблему традиционных последовательных вызовов EVM. Вызовы контрактов являются асинхронными ( нерекурсивными ) выполнения, и когда вызывается контракт A -> B -> C, каждый вызов является асинхронным без блокировки ожидания; Стек вызовов разворачивается в асинхронный граф вызовов (Call Graph); Обработка транзакций = обход асинхронного графа + разрешение зависимостей + параллельное планирование.
В общем, MegaETH нарушает традиционную модель однопоточной машины состояний EVM, реализуя упаковку микро-виртуальных машин на уровне учетной записи, осуществляя планирование транзакций через граф зависимостей состояния и заменяя синхронный стек вызовов асинхронным механизмом сообщений. Это параллельная вычислительная платформа, которая была заново спроектирована по всем измерениям с «структуры учетной записи → архитектуры планирования → процесса выполнения», обеспечивая парадигматически новый подход к созданию систем следующего поколения с высокой производительностью на блокчейне.
MegaETH выбрал путь реконструкции: полностью абстрагировать аккаунты и контракты в независимую виртуальную машину, используя асинхронное выполнение для раскрытия предельного потенциала параллелизма. Теоретически, параллельный предел MegaETH выше, но также сложнее контролировать, больше напоминает суперраспределенную операционную систему в духе Эфириума.
Дизайнерские концепции Monad и MegaETH значительно отличаются от шардирования (Sharding): шардирование делит блокчейн на несколько независимых подцепочек (Shards), каждая из которых отвечает за часть транзакций и состояния, разрывая ограничения единой цепи для расширения на уровне сети; в то время как Monad и MegaETH сохраняют целостность единой цепи, только горизонтально масштабируя на уровне исполнения, оптимизируя предельное параллельное выполнение внутри единой цепи для突破 производительности. Оба представляют собой две направления в пути расширения блокчейна: вертикальное усиление и горизонтальное расширение.
Проекты параллельных вычислений, такие как Monad и MegaETH, в основном сосредоточены на оптимизации пропускной способности, с основной целью повышения TPS в цепочке, достигая этого через отложенное выполнение (Deferred Execution) и архитектуру микро-виртуальной машины (Micro-VM) для параллельной обработки на уровне транзакций или аккаунтов. В то время как Pharos Network представляет собой модульную, стековую параллельную блокчейн-сеть L1, её основная механика параллельных вычислений называется «Rollup Mesh». Эта архитектура поддерживает совместную работу основной сети и специализированной сети обработки (SPNs), поддерживая многовиртуальную среду (EVM и Wasm), и интегрирует такие современные технологии, как нулевое знание (ZK) и доверенная среда выполнения (TEE).
Анализ механизма параллельных вычислений Rollup Mesh: