Artela白皮書解讀：獨特的平行執行堆疊+彈性區塊空間

今年 3 月，可擴充性 L1 區塊鏈網路Artela推出了 EVM++，這是針對下一代 EVM 執行層技術的升級。 EVM++ 中的第一個「+」代表了「Extensibility」，即透過Aspect 技術實現的可擴展性，這項技術支援開發者在WebAssembly（WASM）環境中建立鏈上自訂程序，這些程式可以與EVM協作，為dApp 提供高效能的客製化應用程式特定擴充。第二個「+」則代表了「Scalability」，即透過並行執行技術和彈性區塊空間的設計大幅提升網路處理能力和效率。

WebAssembly（WASM）是一種高效的二進位程式碼格式，能夠在 Web 瀏覽器中實現接近本地執行速度的效能，特別適合處理運算密集型任務，如 AI 和大數據處理。

昨日，Artela發布了白皮書，詳細介紹了其如何透過開發並行執行堆疊和引入基於彈性運算的彈性區塊空間來增強區塊鏈可擴展性。

並行處理的重要性

在傳統的以太坊虛擬機（EVM）中，所有的智慧合約作業和狀態轉換都必須在全網範圍內保持一致。這就要求所有的節點都按照相同的順序執行相同的交易。因此，即使某些交易之間實際上沒有依賴關係，它們也必須按照區塊中的順序一個接一個地執行，也就是串行處理。這種方法不僅造成了不必要的等待，而且效率低。

並行處理允許多個處理器或多個計算核心同時執行多個計算任務或處理數據，顯著提高處理效率和縮短運行時間，尤其是對於那些可以分解成多個獨立任務的複雜或大規模計算問題。並行 EVM 是對傳統以太坊虛擬機的一個擴展或改進，能夠同時執行多個智能合約或合約函數調用，顯著提高整個網路的吞吐量和效率。此外，它還可以優化單執行緒執行時的效率。並行 EVM 最直接的優勢是讓現有的去中心化應用，實現網際網路層級的效能。

Artela 網路與 EVM++

Artela 是一個透過引入 EVM++ 來提高 EVM 的擴充性和效能的 L1。 EVM++ 是 EVM 執行層技術的升級，整合了 EVM 的靈活性和 WASM 的高效能特性。這種增強版的虛擬機支援並行處理和高效存儲，使得更複雜和對性能要求更高的應用能夠在 Artela 上運行。 EVM++ 不僅支援傳統智慧合約，還能在鏈上動態添加和運行高效能模組，例如AI 代理，這些代理可以作為鏈上協處理器獨立運行，或直接參與到鏈上游戲中，創造真正可編程的NPC。

Artela 透過平行執行設計來確保網路節點的運算能力可以根據需求靈活擴展。此外，驗證器節點支援水平擴展，網路能夠根據當前的負載或需求自動調整計算節點的規模，此擴容過程由彈性協定協調，以確保共識網路中的運算資源充足。透過彈性運算保證網路節點算力可擴展，最終實現彈性區塊空間，允許大型dApp 根據特定需求申請獨立的區塊空間，這不僅滿足了擴展公共區塊空間的需要，還確保了大型應用的效能和穩定性。

Artela 的平行執行架構詳解

1. 預測性樂觀執行（Predictive Optimistic Execution）

1. 預測性樂觀執行（Predictive Optimistic Execution）

等其他並行EVM 的特點之一。樂觀執行指的是一種平行執行策略，假設初始狀態下事務之間沒有衝突。在這種機制中，每個事務都保持一個私有的狀態版本，記錄修改但不立即最終確定。事務執行完畢後，進行一次驗證階段，檢查是否有與同時期其他並行事務所引起的全域狀態變化的衝突。一旦偵測到衝突，就會重新執行事務。預測性是指透過特定的AI 模型分析歷史交易數據，來預測即將執行的交易之間的依賴關係，即哪些交易可能會存取相同的數據，並據此將交易分組安排它們的執行順序，從而減少執行衝突和重複執行。相較之下，在預測方面，Sei 依賴開發者提前定義好的交易依賴關係的文件，而Monad 是採用編譯器層級的靜態分析產生交易依賴關係的文件，兩者都不具備EVM 等效性，並且都缺乏Artela 基於AI 的動態預測模型的自適應能力。

2. 非同步預載技術（Async Preloading）

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异步预加载技术致力于解决由于状态访问导致的输入输出（I/O）瓶颈，目的是提高数据访问速度，减少事务执行时的等待时间。Artela 在交易执行前，根据预测模型预先将所需的状态数据从慢速存储（如硬盘）加载到快速存储（如内存）中。通过提前加载必要的数据，减少执行时的I/O等待时间。当数据预先被加载和缓存，多个处理器或执行线程可以同时访问这些数据，进一步提高执行的并行度。

3. 并行存储（Parallel Storage）

随着并行执行技术的引入，交易处理虽能并行化，但若数据的读写和更新速度不能同步提升，便会成为限制整体系统性能的关键因素，因此系统的瓶颈逐渐转移到了存储层面。像 MonadDB 和 SeiDB 等解决方案已经开始聚焦于存储层面的优化。Artela 借鉴和融合了多种成熟的传统数据处理技术开发了并行存储，进一步提升了并行处理的效率。

并行存储系统主要针对两大问题进行设计：一是实现存储的并行化处理，二是提高数据状态的高效记录到数据库的能力。在数据存储过程中，常见的问题包括数据写入时的膨胀和数据库处理的压力增大。为了有效应对这些问题，Artela 采纳了状态承诺（State Commitment，SC）与状态存储（State Storage，SS）的分离策略。这种策略将存储任务分为两部分：一部分负责快速处理的操作，不保留复杂的数据结构，以此节省空间并减少数据重复；另一部分则负责记录所有详尽的数据信息。此外，为了在处理大量数据时不影响性能，Artela 采用了将小块数据合并成大块的方法，减少了数据保存时的复杂性。

4. 弹性区块空间（EBS）

Artela 的弹性区块空间（EBS）基于弹性计算概念设计而成，能够根据网络拥堵程度自动调整区块容纳的交易数量。

弹性计算是一种云计算服务模型，允许系统自动调整计算资源的配置以适应变化的负载需求，主要目的是优化资源使用效率，确保在需求增加时迅速提供额外的计算能力。

EBS 根据 dApp 的具体需求来动态调整区块资源，为需求高的 dApp 提供独立的扩容区块空间，旨在解决不同应用对区块链性能需求显著差异的问题。EBS的核心优势在于「可预测性能」，即能够为 dApp 提供可预测的 TPS。因此，不论公共区块空间是否拥挤，拥有独立区块空间的 dApp 都会获得稳定的 TPS。此外，如果 dApp 编写的合约支持并行，那么可以进一步获得更高的 TPS。可以说，EBS 提供了一个相对于以太坊、Solana 等传统区块链平台更为稳定的环境。这些传统平台在网络拥挤时，如铭文热潮期间或 DeFi 活动高峰期间，常常导致 dApp 性能下降，Artela 通过定制化和优化的资源管理有效解决了这类问题。

总结来看，Artela 通过并行执行堆栈和弹性区块空间实现了高度可扩展性和可预测的网络性能。这种并行执行架构通过 AI 模型精确预测交易依赖关系，减少了冲突和重复执行。并且，大型应用能够根据需要专属的处理能力和资源，保证了即使在网络高负载的情况下依然能保持稳定的性能。这使得 Artela 网络能够支持更复杂的应用场景，如实时大数据处理和复杂的金融交易等。

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