Панорамная карта сектора параллельных вычислений Web3: лучший вариант для нативного масштабирования?
I. Обзор параллельных вычислений в Web3
Трилемма блокчейна (Blockchain Trilemma) «безопасность», «децентрализация», «масштабируемость» раскрывает основные компромиссы в проектировании блокчейн-систем, а именно, что блокчейн-проекты трудно одновременно достигнуть «максимальной безопасности, доступности для всех, высокой скорости обработки». Что касается «масштабируемости», этой вечной темы, то текущие основные решения по масштабированию блокчейна на рынке разделяются по парадигмам, включая:
Выполнение улучшенного масштабирования: повышение исполнительной способности на месте, например, параллельная обработка, GPU, многоядерные
Изолированное состояние расширения: горизонтальное разделение состояния / Shard, например, шардирование, UTXO, многоподсети
Внешнее расширение на основе аутсорсинга: выполнение вне цепи, например, Rollup, Копроцессор, DA
Асинхронное параллельное масштабирование: модель акторов, изоляция процессов, управление сообщениями, например, агенты, многопоточное асинхронное соединение
Решения по масштабированию блокчейна включают: параллельные вычисления внутри цепи, Rollup, шардирование, модули DA, модульную структуру, систему Actor, сжатие zk-доказательств, архитектуру без состояния и т.д., охватывающие несколько уровней исполнения, состояния, данных и структуры, представляя собой полную систему масштабирования «многоуровневого сотрудничества и модульной комбинации». В данной статье основное внимание уделяется масштабированию, основанному на параллельных вычислениях.
Внутренняя параллельная обработка (intra-chain parallelism), фокусируется на параллельном выполнении транзакций / инструкций внутри блока. В зависимости от параллельного механизма, способы масштабирования можно разделить на пять основных категорий, каждая из которых представляет собой различные цели производительности, модели разработки и архитектурную философию. По мере того как параллельная гранулярность становится все более тонкой, параллельная интенсивность возрастает, а сложность планирования также увеличивается, что приводит к росту сложности программирования и трудности реализации.
Уровень параллелизма по счетам (Account-level): представляет проект Solana
Объектный уровень параллелизма (Object-level): представляет проект Sui
Уровень транзакций (Transaction-level): представляет проект Monad, Aptos
Уровень вызова / Параллельный MicroVM (Call-level / MicroVM): представляет проект MegaETH
Параллелизм на уровне инструкций (Instruction-level): представляет проект GatlingX
Внецепочечная асинхронная параллельная модель, представленная системой умных агентов (модель агента/актера), представляет собой другой парадигм параллельных вычислений. В качестве межцепочечных/асинхронных сообщений (не блокирующая синхронизация), каждый агент функционирует как независимый «умный процесс», асинхронно обрабатывая сообщения и события в параллельном режиме, не требуя синхронного планирования. Представленные проекты включают AO, ICP, Cartesi и другие.
А хорошо знакомые нам решения по Rollup или шардированию относятся к системным механизмам параллелизма и не являются параллельными вычислениями внутри цепочки. Они достигают масштабируемости за счет «параллельного запуска нескольких цепей / исполняющих доменов», а не за счет повышения параллелизма внутри одного блока / виртуальной машины. Эти схемы масштабирования не являются основной темой данной статьи, но мы все же будем использовать их для сравнения различий в архитектурных концепциях.
2. EVM-система параллельного улучшения цепи: прорыв производственных границ в совместимости
Архитектура серийной обработки Ethereum развивалась до сегодняшнего дня, пережив несколько этапов расширения, таких как шардирование, Rollup и модульная архитектура, но узкие места пропускной способности в слое исполнения по-прежнему не были преодолены. Тем не менее, EVM и Solidity по-прежнему остаются наиболее распространёнными платформами для смарт-контрактов с сильной базой разработчиков и экосистемой. Таким образом, параллельные цепи EVM, которые балансируют совместимость экосистемы и улучшение производительности исполнения, становятся важным направлением для нового этапа расширения. Monad и MegaETH являются наиболее репрезентативными проектами в этом направлении, каждый из которых строит архитектуру параллельной обработки EVM, ориентированную на сценарии с высокой конкуренцией и высокой пропускной способностью, исходя из отложенного выполнения и разложения состояния.
Анализ механизма параллельных вычислений Monad
Monad — это высокопроизводительная Layer1 блокчейн, заново спроектированная для виртуальной машины Ethereum (EVM), основанная на базовой параллельной концепции конвейерной обработки (Pipelining), обеспечивающая асинхронное выполнение на уровне консенсуса (Asynchronous Execution) и оптимистическую параллельную обработку (Optimistic Parallel Execution) на уровне выполнения. Кроме того, на уровне консенсуса и хранения Monad вводит высокопроизводительный BFT протокол (MonadBFT) и специализированную систему баз данных (MonadDB), что позволяет реализовать оптимизацию от конца до конца.
Пайплайнинг: механизм параллельного выполнения с многопоточными конвейерами
Пайплайнинг — это основная концепция параллельного выполнения Монад, суть которой заключается в разделении процесса выполнения блокчейна на несколько независимых этапов и параллельной обработке этих этапов, формируя трехмерную архитектуру конвейера. Каждый этап работает в независимых потоках или ядрах, что позволяет осуществлять параллельную обработку между блоками, в конечном итоге достигая увеличения пропускной способности и уменьшения задержек. Эти этапы включают: предложение транзакции (Propose), достижение консенсуса (Consensus), выполнение транзакции (Execution) и подтверждение блока (Commit).
Асинхронное выполнение: консенсус - выполнение асинхронного декуплинга
В традиционных блокчейнах консенсус и выполнение транзакций обычно происходят в синхронном процессе, и эта последовательная модель серьезно ограничивает масштабируемость производительности. Monad реализует асинхронный консенсус, асинхронное выполнение и асинхронное хранение через «асинхронное выполнение». Это значительно сокращает время блока (block time) и задержку подтверждения, что делает систему более гибкой, процесс обработки более детализированным и более эффективным использованием ресурсов.
Основной дизайн:
Процесс согласия (уровень согласия) отвечает только за упорядочение транзакций и не выполняет логику контрактов.
Процесс выполнения (уровень выполнения) запускается асинхронно после завершения консенсуса.
После завершения консенсуса немедленно переходите к процессу консенсуса следующего блока, не дожидаясь завершения выполнения.
Оптимистичное параллельное выполнение
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 выполнения:
Monad будет оптимистично выполнять все транзакции параллельно, предполагая, что между большинством транзакций нет конфликтов состояния.
Одновременно работает «Детектор конфликтов (Conflict Detector))», который отслеживает, обращались ли транзакции к одному и тому же состоянию (например, конфликты чтения / записи).
Если будет обнаружен конфликт, конфликтные транзакции будут сериализованы и повторно выполнены, чтобы гарантировать правильность состояния.
Monad выбрал совместимый путь: минимально изменяя правила EVM, достигая параллельности за счет отложенной записи состояния и динамического обнаружения конфликтов, 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 работать как независимая L1 публичная цепочка, так и как слой расширения исполнения (Execution Layer) или модульный компонент на Ethereum. Основная цель его проектирования заключается в разбиении логики аккаунтов, исполняющей среды и состояния на минимальные единицы, которые могут быть независимо запланированы, чтобы обеспечить высокую параллельную обработку и низкую задержку отклика в цепи. Ключевое нововведение, предложенное MegaETH, заключается в архитектуре Micro-VM + DAG зависимости состояния (направленный ациклический граф зависимости состояния) и модульном механизме синхронизации, которые совместно создают параллельную исполняющую систему, ориентированную на «потоковую обработку в цепи».
Архитектура Micro-VM (микровиртуальная машина): аккаунт как поток
MegaETH вводит модель выполнения «один микровиртуальная машина (Micro-VM) на каждый аккаунт», которая «параллелизует» среду выполнения, предоставляя минимальную единицу изоляции для параллельного планирования. Эти ВМ взаимодействуют друг с другом через асинхронные сообщения (Asynchronous Messaging), а не синхронные вызовы, что позволяет множеству ВМ независимо выполняться и храниться, обеспечивая естественную параллельность.
Зависимость состояния DAG: механизм планирования, основанный на графе зависимостей
MegaETH создала DAG-систему планирования, основанную на доступе к состоянию аккаунтов. Система в реальном времени поддерживает глобальный граф зависимостей (Dependency Graph), где каждое изменение, сделанное сделкой, моделируется в виде зависимостей, включая аккаунты, которые были изменены и прочитаны. Сделки без конфликтов могут выполняться параллельно, в то время как сделки с зависимостями будут планироваться и сортироваться по топологическому порядку, либо последовательно, либо с задержкой. Граф зависимостей обеспечивает согласованность состояния и недопущение 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 контракта являются асинхронными (нерекурсивное выполнение), и когда вызывается контракт A -> B -> C, каждый вызов является асинхронным без блокировки ожидания; Стек вызовов разворачивается в асинхронный граф вызовов; Обработка транзакций = обход асинхронного графа + разрешение зависимостей + параллельное планирование.
В общем, MegaETH разрушает традиционную модель однопоточной машины состояний EVM, реализуя микро-виртуальные машины в упаковке на уровне аккаунтов, проводя планирование транзакций через граф зависимости состояний и заменяя синхронный стек вызовов асинхронным механизмом сообщений. Это параллельная вычислительная платформа, полностью переработанная в трех измерениях: «структура аккаунта → архитектура планирования → процесс выполнения», предоставляющая новый парадигмальный подход для создания систем следующего поколения с высокой производительностью.
MegaETH выбрала путь реконструкции: полностью абстрагировав аккаунты и контракты в независимую VM, с помощью асинхронного выполнения и планирования для раскрытия предельного параллельного потенциала. В теории, параллельный предел MegaETH выше, но также сложнее контролировать сложность, больше напоминает суперраспределённую операционную систему в духе Ethereum.
Дизайнерские концепции Monad и MegaETH значительно отличаются от шардирования: шардирование горизонтально делит блокчейн на несколько независимых подсетей (шардов), каждая из которых отвечает за часть транзакций и состояния, что разрушает ограничения одноцепочечной структуры на уровне сети; тогда как Monad и MegaETH сохраняют целостность одноцепочечной структуры, лишь горизонтально расширяясь на уровне исполнения, достигая оптимизации параллельного выполнения внутри одноцепочечной структуры для повышения производительности. Оба представляют собой два 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 целью повышения TPS внутри цепи. Это достигается за счет отложенного выполнения (Deferred Execution) и архитектуры микровиртуальной машины (Micro-VM), которые обеспечивают параллельную обработку на уровне транзакций или учетных записей. В то время как Pharos Network является модульной, полнофункциональной параллельной L1 блокчейн-сетью, ее основная параллельная вычислительная механика называется "Rollup Mesh". Эта архитектура поддерживает совместную работу основной сети и специализированных обрабатывающих сетей (SPNs), поддерживает многовиртуальную среду (EVM и Wasm) и интегрирует такие передовые технологии, как нулевые доказательства (ZK) и доверенные вычислительные среды (TEE).
Анализ механизма параллельных вычислений Rollup Mesh:
Полный жизненный цикл асинхронной конвейерной обработки (Full Lifecycle Asynchronous Pipelining): Pharos разъединяет различные этапы транзакции (такие как консенсус, выполнение, хранение) и использует асинхронный способ обработки, что позволяет каждому этапу выполняться независимо и параллельно, тем самым повышая общую эффективность обработки.
Параллельное выполнение с двумя виртуальными машинами (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 способность обработки транзакций за счет параллельного выполнения.
Специальные обрабатывающие сети (SPNs): SPNs являются ключевыми компонентами архитектуры Pharos, аналогичными модульным подсетям, специально предназначенными для обработки определенных типов задач или приложений. С помощью SPNs Pharos может осуществлять динамическое распределение ресурсов и параллельную обработку задач, что дополнительно увеличивает масштабируемость и производительность системы.
Модульный консенсус и механизм повторного стакинга (Modular Consensus & Restaking): Pharos вводит гибкий механизм консенсуса, поддерживающий различные модели консенсуса (такие как PBFT, PoS, PoA), и через протокол повторного стакинга (
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» .
15 Лайков
Награда
15
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
TestnetNomad
· 08-18 04:03
Расширение не так эффективно, как просто купить видеокарту для параллельной вычислительной мощности.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MemecoinResearcher
· 08-16 14:30
честно говоря, параллелизация не решит основную проблему... но, эй, число растет, когда мы говорим "масштабирование GPU" лол
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetaNomad
· 08-16 14:24
Это расширение никогда не решит проблему~
Посмотреть ОригиналОтветить0
OnchainDetectiveBing
· 08-16 14:17
Этот монада довольно хорошо играет.
Посмотреть ОригиналОтветить0
consensus_failure
· 08-16 14:06
Просто зарабатывают деньги, используя параллельные уловки.
Панорама параллельных вычислений Web3: Monad и MegaETH ведут EVM к прорыву в производительности
Панорамная карта сектора параллельных вычислений Web3: лучший вариант для нативного масштабирования?
I. Обзор параллельных вычислений в Web3
Трилемма блокчейна (Blockchain Trilemma) «безопасность», «децентрализация», «масштабируемость» раскрывает основные компромиссы в проектировании блокчейн-систем, а именно, что блокчейн-проекты трудно одновременно достигнуть «максимальной безопасности, доступности для всех, высокой скорости обработки». Что касается «масштабируемости», этой вечной темы, то текущие основные решения по масштабированию блокчейна на рынке разделяются по парадигмам, включая:
Решения по масштабированию блокчейна включают: параллельные вычисления внутри цепи, Rollup, шардирование, модули DA, модульную структуру, систему Actor, сжатие zk-доказательств, архитектуру без состояния и т.д., охватывающие несколько уровней исполнения, состояния, данных и структуры, представляя собой полную систему масштабирования «многоуровневого сотрудничества и модульной комбинации». В данной статье основное внимание уделяется масштабированию, основанному на параллельных вычислениях.
Внутренняя параллельная обработка (intra-chain parallelism), фокусируется на параллельном выполнении транзакций / инструкций внутри блока. В зависимости от параллельного механизма, способы масштабирования можно разделить на пять основных категорий, каждая из которых представляет собой различные цели производительности, модели разработки и архитектурную философию. По мере того как параллельная гранулярность становится все более тонкой, параллельная интенсивность возрастает, а сложность планирования также увеличивается, что приводит к росту сложности программирования и трудности реализации.
Внецепочечная асинхронная параллельная модель, представленная системой умных агентов (модель агента/актера), представляет собой другой парадигм параллельных вычислений. В качестве межцепочечных/асинхронных сообщений (не блокирующая синхронизация), каждый агент функционирует как независимый «умный процесс», асинхронно обрабатывая сообщения и события в параллельном режиме, не требуя синхронного планирования. Представленные проекты включают AO, ICP, Cartesi и другие.
А хорошо знакомые нам решения по Rollup или шардированию относятся к системным механизмам параллелизма и не являются параллельными вычислениями внутри цепочки. Они достигают масштабируемости за счет «параллельного запуска нескольких цепей / исполняющих доменов», а не за счет повышения параллелизма внутри одного блока / виртуальной машины. Эти схемы масштабирования не являются основной темой данной статьи, но мы все же будем использовать их для сравнения различий в архитектурных концепциях.
2. EVM-система параллельного улучшения цепи: прорыв производственных границ в совместимости
Архитектура серийной обработки Ethereum развивалась до сегодняшнего дня, пережив несколько этапов расширения, таких как шардирование, Rollup и модульная архитектура, но узкие места пропускной способности в слое исполнения по-прежнему не были преодолены. Тем не менее, EVM и Solidity по-прежнему остаются наиболее распространёнными платформами для смарт-контрактов с сильной базой разработчиков и экосистемой. Таким образом, параллельные цепи EVM, которые балансируют совместимость экосистемы и улучшение производительности исполнения, становятся важным направлением для нового этапа расширения. Monad и MegaETH являются наиболее репрезентативными проектами в этом направлении, каждый из которых строит архитектуру параллельной обработки EVM, ориентированную на сценарии с высокой конкуренцией и высокой пропускной способностью, исходя из отложенного выполнения и разложения состояния.
Анализ механизма параллельных вычислений Monad
Monad — это высокопроизводительная Layer1 блокчейн, заново спроектированная для виртуальной машины Ethereum (EVM), основанная на базовой параллельной концепции конвейерной обработки (Pipelining), обеспечивающая асинхронное выполнение на уровне консенсуса (Asynchronous Execution) и оптимистическую параллельную обработку (Optimistic Parallel Execution) на уровне выполнения. Кроме того, на уровне консенсуса и хранения Monad вводит высокопроизводительный BFT протокол (MonadBFT) и специализированную систему баз данных (MonadDB), что позволяет реализовать оптимизацию от конца до конца.
Пайплайнинг: механизм параллельного выполнения с многопоточными конвейерами
Пайплайнинг — это основная концепция параллельного выполнения Монад, суть которой заключается в разделении процесса выполнения блокчейна на несколько независимых этапов и параллельной обработке этих этапов, формируя трехмерную архитектуру конвейера. Каждый этап работает в независимых потоках или ядрах, что позволяет осуществлять параллельную обработку между блоками, в конечном итоге достигая увеличения пропускной способности и уменьшения задержек. Эти этапы включают: предложение транзакции (Propose), достижение консенсуса (Consensus), выполнение транзакции (Execution) и подтверждение блока (Commit).
Асинхронное выполнение: консенсус - выполнение асинхронного декуплинга
В традиционных блокчейнах консенсус и выполнение транзакций обычно происходят в синхронном процессе, и эта последовательная модель серьезно ограничивает масштабируемость производительности. Monad реализует асинхронный консенсус, асинхронное выполнение и асинхронное хранение через «асинхронное выполнение». Это значительно сокращает время блока (block time) и задержку подтверждения, что делает систему более гибкой, процесс обработки более детализированным и более эффективным использованием ресурсов.
Основной дизайн:
Оптимистичное параллельное выполнение
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 выполнения:
Monad выбрал совместимый путь: минимально изменяя правила EVM, достигая параллельности за счет отложенной записи состояния и динамического обнаружения конфликтов, 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 работать как независимая L1 публичная цепочка, так и как слой расширения исполнения (Execution Layer) или модульный компонент на Ethereum. Основная цель его проектирования заключается в разбиении логики аккаунтов, исполняющей среды и состояния на минимальные единицы, которые могут быть независимо запланированы, чтобы обеспечить высокую параллельную обработку и низкую задержку отклика в цепи. Ключевое нововведение, предложенное MegaETH, заключается в архитектуре Micro-VM + DAG зависимости состояния (направленный ациклический граф зависимости состояния) и модульном механизме синхронизации, которые совместно создают параллельную исполняющую систему, ориентированную на «потоковую обработку в цепи».
Архитектура Micro-VM (микровиртуальная машина): аккаунт как поток
MegaETH вводит модель выполнения «один микровиртуальная машина (Micro-VM) на каждый аккаунт», которая «параллелизует» среду выполнения, предоставляя минимальную единицу изоляции для параллельного планирования. Эти ВМ взаимодействуют друг с другом через асинхронные сообщения (Asynchronous Messaging), а не синхронные вызовы, что позволяет множеству ВМ независимо выполняться и храниться, обеспечивая естественную параллельность.
Зависимость состояния DAG: механизм планирования, основанный на графе зависимостей
MegaETH создала DAG-систему планирования, основанную на доступе к состоянию аккаунтов. Система в реальном времени поддерживает глобальный граф зависимостей (Dependency Graph), где каждое изменение, сделанное сделкой, моделируется в виде зависимостей, включая аккаунты, которые были изменены и прочитаны. Сделки без конфликтов могут выполняться параллельно, в то время как сделки с зависимостями будут планироваться и сортироваться по топологическому порядку, либо последовательно, либо с задержкой. Граф зависимостей обеспечивает согласованность состояния и недопущение 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 контракта являются асинхронными (нерекурсивное выполнение), и когда вызывается контракт A -> B -> C, каждый вызов является асинхронным без блокировки ожидания; Стек вызовов разворачивается в асинхронный граф вызовов; Обработка транзакций = обход асинхронного графа + разрешение зависимостей + параллельное планирование.
В общем, MegaETH разрушает традиционную модель однопоточной машины состояний EVM, реализуя микро-виртуальные машины в упаковке на уровне аккаунтов, проводя планирование транзакций через граф зависимости состояний и заменяя синхронный стек вызовов асинхронным механизмом сообщений. Это параллельная вычислительная платформа, полностью переработанная в трех измерениях: «структура аккаунта → архитектура планирования → процесс выполнения», предоставляющая новый парадигмальный подход для создания систем следующего поколения с высокой производительностью.
MegaETH выбрала путь реконструкции: полностью абстрагировав аккаунты и контракты в независимую VM, с помощью асинхронного выполнения и планирования для раскрытия предельного параллельного потенциала. В теории, параллельный предел MegaETH выше, но также сложнее контролировать сложность, больше напоминает суперраспределённую операционную систему в духе Ethereum.
Дизайнерские концепции Monad и MegaETH значительно отличаются от шардирования: шардирование горизонтально делит блокчейн на несколько независимых подсетей (шардов), каждая из которых отвечает за часть транзакций и состояния, что разрушает ограничения одноцепочечной структуры на уровне сети; тогда как Monad и MegaETH сохраняют целостность одноцепочечной структуры, лишь горизонтально расширяясь на уровне исполнения, достигая оптимизации параллельного выполнения внутри одноцепочечной структуры для повышения производительности. Оба представляют собой два 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 целью повышения TPS внутри цепи. Это достигается за счет отложенного выполнения (Deferred Execution) и архитектуры микровиртуальной машины (Micro-VM), которые обеспечивают параллельную обработку на уровне транзакций или учетных записей. В то время как Pharos Network является модульной, полнофункциональной параллельной L1 блокчейн-сетью, ее основная параллельная вычислительная механика называется "Rollup Mesh". Эта архитектура поддерживает совместную работу основной сети и специализированных обрабатывающих сетей (SPNs), поддерживает многовиртуальную среду (EVM и Wasm) и интегрирует такие передовые технологии, как нулевые доказательства (ZK) и доверенные вычислительные среды (TEE).
Анализ механизма параллельных вычислений Rollup Mesh: