出一个自然而然的问题是：为什么要用并行编程？在 20 世纪 70 年代、80 年代甚至 90 年代的一部分时间里，我们对单线程编程（或者称为串行编程）非常满意。你可以编写一个程序来完成一项任务。执行结束后，它会给你一个结果。任务完成，每个人都会很开心！虽然任务已经完成，但是如果你正在做一个每秒需要数百万甚至数十亿次计算的粒子模拟，或者正在对具有成千上万像素的图像进行处理，你会希望程序运行得更快一些，这意味着你需要更快的 CPU。在 2004 年以前，CPU 制造商 IBM、英特尔和 AMD 都可以为你提供越来越快的处理器，处理器时钟频率从 16 MHz、20 MHz、66 MHz、100 MHz，逐渐提高到 200 MHz、333 MHz、466 MHz⋯⋯看起来它们可以不断地提高 CPU 的速度，也就是可以不断地提高 CPU 的性能。但到 2004 年时，由于技术限制，CPU 速度的提高不能持续下去的趋势已经很明显了。这就需要其他技术来继续提供更高的性能。CPU 制造商的解决方案是将两个 CPU 放在一个 CPU 内，即使这两个 CPU 的工作速度都低于单个 CPU。例如，与工作在 300 MHz 速度上的单核 CPU 相比，以 200 MHz 速度工作的两个 CPU（制造商称它们为核心）加在一起每秒可以执行更多的计算（也就是说，直观上看 2×200 > 300）。听上去像梦一样的「单 CPU 多核心」的故事变成了现实，这意味着程序员现在必须学习并行编程方法来利用这两个核心。如果一个 CPU 可以同时执行两个程序，那么程序员必须编写这两个程序。但是，这可以转化为两倍的程序运行速度吗？如果不能，那我们的 2×200 > 300 的想法是有问题的。如果一个核心没有足够的工作会怎么样？也就是说，只有一个核心是真正忙碌的，而另一个核心却什么都不做？这样的话，还不如用一个 300 MHz 的单核。引入多核后，许多类似的问题就非常突出了，只有通过编程才能高效地利用这些核心。 在下图我们将Bob和Alice想象成两个淘金者，而淘金需要四个步骤： 开车去矿场 采矿 装载矿石 储存并抛光 整个采矿过程由四个独立但有序的任务组成，每个任务需要 15 分钟。当 Bob 和 Alice 同时进行时，他们可以在 1 个小时内完成两倍的采矿工作量 —— 因为他们有自己的车，也可以共享道路，还可以分享打磨工具。但是如果有一天，Bob 的采矿车发生了故障。他把采矿车留在修理厂，并把采矿的铁镐忘在了采矿车里内。回到加工厂的时候已经太迟了，但他们仍然有工作要做。只使用 Alice 的采矿车和里面的 1 把铁镐，他们还能每分钟采到两份矿石吗？在上述的类比中，采矿的四个步骤就是线程，采矿车就是核心 （Core）；矿则是智能合约需要执行的数据单元；铁镐则是执行单元；该程序由两个互相依赖的线程组成：在线程 1 执行结束之前，你无法执行线程 2。收获的矿产数量意味着程序性能。性能越高，Bob 和 Alice 掘金的收益就越高。可以将矿场看作内存，你可以从中获得一个数据单元（金矿），这样在线程 1 中摘取一颗矿石的过程就类似于从内存中读取数据单元。现在，让我们看看如果 Bob 的采矿车发生故障后会发生什么。Bob 和 Alice 需要共用一辆车，这在最初并没有什么问题，而在保证采矿效率的前提下，采矿设备升级了以后，事情就变得不一样了；采矿可以装下矿石的数量就变成了整体效率的瓶颈，因为不管使用的采矿机器效率有多高，可以被送到打磨加工的矿石数量被 「矿车最大可容纳矿产」所制约。 这也是 Solana 的并行 VM 本质，核心共享。 核心共享 Solana 的最终设计元素是「管道化」。当数据需要通过一系列步骤进行处理并且不同的硬件负责每个步骤时，就会出现流水线操作。这里的关键思想是获取需要串行运行的数据并使用管道将其并行化。这些管道可以并行运行，每个管道阶段可以处理不同的事务批次。硬件（采矿车装载能力）的处理速度越高，并行化的 Throughout 就越高。如今，Solana 的硬件节点要求已经使得其节点运营商只有一种选择 —— 数据中心，这带来了效率但是背离了区块链的初衷。 数据依赖性未拆分（内存资源共享） 在升级了采矿车以后，因为挖矿产能跟不上，导致很多时候采矿车装不满。于是 Bob 又花高价采购了采矿机，提高了采矿的效率（执行单元升级）。同样的 15 分钟之内可以产出 10 份矿产了，但是因为矿石打磨工作还是像之前由手工完成，更多单位时间产生的矿石并没有办法转化成更多的金子，更多的矿石被挤压在了仓库；这个例子展示了当访问内存是我们程序执行速度的限制因素时会发生什么。处理数据的速度有多快（即核心运行速度）已无关紧要。我们将受到数据获取速度的限制。较慢的 I/O 速度会严重困扰我们，因为 I/O 是计算机中速度最慢的部分，数据的异步读取（Asynchronous I/O）将变得至关重要。即使 Bob 一把可以在 15 分钟内挖到 10 份矿产的采矿机，但如果存在内存访问竞争，他们仍然会被限制为每 15 分钟 2 份矿产。现有的并行区块链方案对该问题提出的解决方案分为两派 —— 悲观执行和乐观执行。其中前者要求在数据写入和读取前要清楚地定义数据状态的依赖，这要求开发人员做预先的静态控制依赖假设，而在智能合约编程领域，这些假设往往都偏离了现实情况。后者对写入数据不做任何的假设和限制，如果发生了冲突则回滚。以 Monad 的乐观执行方案举例：现实情况是大部分的工作量是交易执行，并行发生的场景并没有想象的那么多。下图是以太坊一天的 Gas Fee 消耗来源类型；你会发现，虽然这个分布没有流行的智能合约占比那么高，但是其实不同类型的交易类型确实存在分布没有那么均匀的情况。而乐观执行的并行逻辑在 Web2 时代是可行的，因为 Web2 应用的请求有很大一部分都是访问，而不是修改；比如淘宝和抖音，你其实没有太多机会去修改这些 APP 的状态。但是 Web3 领域则恰恰相反，大部分智能合约的请求恰恰就是修改状态 —— 更新账本，实际上这会带来预期之外更多的回滚，使得链不可用。 所以结论是 Monad 确实可以达到并行，但是并行度（Concurrency）存在理论上限，也就是落在 2 倍至 3 倍的区间，而不是其宣传的 100K。其次，这一上限没有办法通过增加虚拟机的方式进行扩容，也就是没有办法达到多核等于增加处理能力。最后也是老生常谈的问题，因为没有对数据进行分片，Monad 其实没有回答链上状态膨胀后带来的对节点的要求，以下是其对节点的要求，这已经超过了一个家庭电脑可以承载的极限，而随着其主网上线，如果不对数据进行分片，我们也许不可避免地看到 Monad 走向Solana的道路。而最后也是最重要的一点，乐观执行不适合区块链领域的并行。 采矿一段时间后，Bob 问了自己一个问题：「为什么我要等 Alice 回来以后再进行打磨？当他打磨时，我可以装车子，因为装车和打磨需要的时间完全相同，我们肯定不会遇到需要等待打磨空闲的状态。在 Alice 完成采矿之前，我会开车继续去挖矿，这样我们俩都可以是 100% 的忙碌。”」这个天才的想法让他们重新回到两倍的效率，甚至不需要额外的采矿车。重要的是，Bob 重新设计了程序，也就是线程执行的顺序，让所有的线程永远都不会陷入等待核心内部共享资源（比如采矿车及石镐）的状态。这才是并行的正确版本，通过对智能合约的状态拆分，使得访问共享资源既不会导致某个线程进入排队，也不会因为数据 I/O 的 Pipeline 限制最终原子性达成的速度。PREDA 模型通过将合约代码执行时刻对合约状态的访问结构暴露给执行层，使得执行层可以轻易合理调度，完全避免执行结果的回滚。这种并行模式又称异步并行。 异步并行 因为只有并行是异步的，增加线程才会到来线性的提升。而不会像前面的例子一样，升级了采矿车的容量但是因为采矿设备落后导致采矿车空跑。PREDA 的并行执行环境与 Moand，Solana 有最本质的区别 —— 就像多核 CPU 和 GPU 的区别一样，其共享核心的处理效率并不会是并行度的瓶颈，也不存在 I/O 读写时数据依赖性的问题，而更重要的是，PREDA 的并行模型的并行度会因为线程的增加而增加，与 GPU 有异曲同工之处。在区块链的逻辑中，线程的增加（VM）会降低全节点的硬件需求，从而达到在保证去中心化的前提下提升性能。 最后达到这一并行区块链的终局，行业内缺乏的除了是架构设计，还缺乏并行编程语言的语义表达。 并行编程语言的语义表达 就像 Nvidia 需要 CUDA，并行区块链也需要新的编程语言：PREDA。如今的智能合约的开发者并行语义进行表达，无法有效利用底层多链架构提供的支持（数据分片或执行分片或者兼而有之），无法实现通用智能合约交易的有效并行。所有系统在编程语言方面采用的都是 Solidity、Move、Rust 等传统的常见的智能合约编程语言。这些编程语言缺少并行语义表达能力，即，不具备类似于CUDA这样高性能计算或者大数据领域的并行编程模型和编程语言表达并行单元之间控制流与数据流的能力。 缺少适用于智能合约的并行编程模型及编程语言，会导致应用与算法从串行到并行的重构无法完成，导致应用与算法无法与底层具有并行执行能力的区块链系统适配，从而不能提高应用的执行效率以及区块链系统的整体吞吐率。 PREDA 提出的这一种分布式编程模型,通过程序化合约作用域对合约状态进行细粒度划分，并通过功能中继语义（Functional Relay） 将交易执行流分解后分布在多个并行执行引擎上执行。 该模型还通过程序化合约作用域（Programmable Scope）定义合约状态的划分方案,允许开发者根据应用的访问模式进行优化。通过异步功能中继,可以将交易执行流移动到需要访问状态的执行引擎上继续,实现了执行流程的移动而非数据的移动。 这种模型实现了合约状态的分布式划分和交易流量的分担,而不需要开发者关心底层多链系统的细节。实验结果表明，在 256 个执行引擎上 PREDA 模型可实现最高 18 倍的吞吐量提升,接近理论上的并行极限。通过使用分区计数器和可交换指令等技术，进一步提升了并行度。 Conclusion 区块链系统传统上使用单个顺序执行引擎（例如 EVM）来处理所有交易，从而限制了可扩展性。多链系统运行并行执行引擎，但每个引擎都处理智能合约的所有交易，无法在合约级别实现可扩展性。本篇文章论述了以 Solana 为代表的确定性并行的本质核心共享，以及以 Monad 为代表的乐观并行为何无法在真实的区块链应用场景中稳定运行 & 面临的高频率回滚的可能。并介绍了 PREDA 的并行执行引擎。PREDA 团队提出了一种新颖的编程模型，通过划分智能合约的状态并跨执行引擎分配交易流量来扩展单个智能合约。它引入了可编程合约范围来定义合约状态的划分方式。每个作用域都在专用的执行引擎上运行。异步功能中继（Asynchronous Functional Relay）用于分解事务执行流，并在所需状态驻留在其他地方时将其跨执行引擎移动。 这将事务逻辑与合约状态分区解耦，从而允许固有的并行性而无需数据移动开销。其并行模型既在智能合约层面拆分了状态，解耦了数据发布层面的依赖性，也提供了类似 Move 的 Multi-Threaded 执行引擎集群架构。更重要的是，其创新地推出了新的编程模型 PREDA，这也许会是区块链并行达成的最后一块拼图。 来源：金色财经lg...
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