Web3パラレルコンピューティングトラックの全景図：ネイティブスケーリングの最適なソリューションは？

I. 並列計算技術の概要

ブロックチェーンの「不可能三角形」（Blockchain Trilemma）「安全性」、「分散化」、「スケーラビリティ」は、ブロックチェーンシステムの設計における本質的なトレードオフを明らかにしています。つまり、ブロックチェーンプロジェクトは「極めて安全、誰でも参加可能、高速処理」を同時に実現することが難しいのです。「スケーラビリティ」という永遠のテーマに関して、現在市場に出回っている主流のブロックチェーン拡張ソリューションは、パラダイムによって分類されています。

• 実行の強化拡張：実行能力を原地で向上させる、例えば並行処理、GPU、マルチコア
• ステートアイソレーション型スケーリング：水平分割ステート / シャード、例えばシャーディング、UTXO、マルチサブネット
• オフチェーンアウトソーシング型スケーリング：実行をチェーン外に置く、例えば Rollup、Coprocessor、DA
• 構造デカップリング型拡張：アーキテクチャのモジュール化、協調運用、例えばモジュールチェーン、共有ソート器、Rollup Mesh
• 非同期並行型拡張：アクターモデル、プロセス隔離、メッセージドリブン、例えばエージェント、マルチスレッド非同期チェーン

ブロックチェーンのスケーリングソリューションには、チェーン内の並列計算、ロールアップ、シャーディング、DAモジュール、モジュラー構造、アクターシステム、zk証明圧縮、ステートレスアーキテクチャなどが含まれ、実行、状態、データ、構造の多層にわたるレベルを網羅しており、"マルチレイヤーの協調とモジュールの組み合わせ"の完全なスケーリングシステムです。本稿では、並列計算を主流としたスケーリング方法について重点的に紹介します。

チェーン内並列計算 (intra-chain parallelism)は、ブロック内部の取引/命令の並列実行に焦点を当てています。並列メカニズムによって分類すると、そのスケーラビリティの方法は5つの主要なカテゴリに分けられ、それぞれが異なる性能追求、開発モデル、アーキテクチャ哲学を表しています。並列粒度は次第に細かくなり、並列強度はますます高まり、スケジューリングの複雑さも増し、プログラミングの複雑性と実現の難易度も高くなります。

• アカウントレベルの並行処理（Account-level）：プロジェクトSolanaを代表する
• オブジェクトレベルの並行性（Object-level）：プロジェクト Sui を表します *トランザクションレベル:プロジェクトMonad、Aptosを表します
• コールレベル / MicroVM: プロジェクトMegaETHを表します *指導レベル:プロジェクトGatlingXを表します

チェーン外非同期並列モデルは、Actorエージェントシステム（エージェント/アクターモデル）を代表とし、これらは別の並列計算のパラダイムに属します。クロスチェーン/非同期メッセージシステム（非ブロック同期モデル）として、各エージェントは独立して動作する「エージェントプロセス」として、並列方式で非同期メッセージやイベントドリブンを行い、同期スケジューリングを必要としません。代表的なプロジェクトにはAO、ICP、Cartesiなどがあります。

私たちがよく知っているRollupやシャーディングのスケーリングソリューションは、システムレベルの並行メカニズムに属し、チェーン内の並行計算には属しません。これらは「複数のチェーン/実行ドメインを並行して実行する」ことでスケーリングを実現し、単一のブロック/仮想マシン内部の並行性を向上させるものではありません。この種のスケーリングソリューションは本記事の主題ではありませんが、私たちはそれをアーキテクチャの理念の相違点を比較するために依然として使用します。

次に、EVM は並列拡張チェーンであり、互換性の性能境界を突破します

イーサリアムの直列処理アーキテクチャは、シャーディング、ロールアップ、モジュラーアーキテクチャなど、さまざまな拡張試行を経て発展してきましたが、実行レイヤーのスループットのボトルネックは依然として根本的な突破を見ていません。しかし、一方で、EVMとSolidityは現在、開発者基盤とエコシステムのポテンシャルが最も高いスマートコントラクトプラットフォームです。したがって、EVM系の並行強化チェーンは、エコシステムの互換性と実行性能の向上を両立させる重要な道筋として、新たな拡張進化の重要な方向となりつつあります。MonadとMegaETHは、この方向において最も代表的なプロジェクトであり、それぞれ遅延実行と状態分解から出発し、高い同時実行性と高スループットのシナリオを目指したEVM並行処理アーキテクチャを構築しています。

Monadの並列計算メカニズムの解析

Monadは、Ethereum仮想マシン（EVM）向けに再設計された高性能Layer1ブロックチェーンであり、パイプライン処理（Pipelining）という基本的な並行概念に基づいています。合意層では非同期実行（Asynchronous Execution）、実行層では楽観的並行実行（Optimistic Parallel Execution）が行われます。さらに、合意層とストレージ層では、Monadはそれぞれ高性能BFTプロトコル（MonadBFT）と専用データベースシステム（MonadDB）を導入し、エンドツーエンドの最適化を実現しています。

パイプライン：多段階パイプライン並列実行メカニズム

パイプライン処理はモナドの並行実行の基本理念であり、その核心思想はブロックチェーンの実行プロセスを複数の独立した段階に分割し、これらの段階を並行して処理することで立体的なパイプラインアーキテクチャを形成し、各段階が独立したスレッドまたはコアで実行され、ブロックを越えた同時処理を実現し、最終的にはスループットを向上させ、遅延を低下させる効果を達成することです。これらの段階には、取引提案（Propose）、コンセンサス達成（Consensus）、取引実行（Execution）、およびブロックのコミット（Commit）が含まれます。

非同期実行：コンセンサス - 実行の非同期デカップリング

従来のブロックチェーンでは、取引のコンセンサスと実行は通常、同期プロセスで行われており、この直列モデルはパフォーマンスの拡張を著しく制限しています。Monadは「非同期実行」を通じて、コンセンサス層の非同期、実行層の非同期、ストレージの非同期を実現しました。これにより、ブロック時間の大幅な短縮と確認遅延の削減が可能となり、システムの弾力性が向上し、処理プロセスがより細分化され、リソースの利用率が向上します。

コアデザイン：

• コンセンサスプロセス（コンセンサス層）は取引の順序付けのみを担当し、契約ロジックを実行しません。
• 実行プロセス（実行層）は、コンセンサスが完了した後に非同期でトリガーされます。
• コンセンサスが完了した後、次のブロックのコンセンサスプロセスに即座に入ります。実行の完了を待つ必要はありません。

オプティミスティック並列実行

従来のイーサリアムは、状態の競合を避けるために厳格な直列モデルを取っています。一方、Monadは「楽観的並行実行」戦略を採用し、取引処理速度を大幅に向上させています。

実行メカニズム：

• Monadは楽観的にすべてのトランザクションを並行して実行し、大部分のトランザクション間に状態の競合がないと仮定します。
• 同時に "コンフリクトディテクター（Conflict Detector)）" を実行して、トランザクション間で同じ状態（読み取り/書き込みの競合）にアクセスしているかどうかを監視します。
• 競合が検出された場合、競合取引は直列化されて再実行され、状態の正確性が確保されます。

モナドは互換パスを選択しました：EVMルールをできるだけ変更せず、実行中に状態の書き込みを遅延させ、動的に競合を検出することで並行性を実現しています。これは、パフォーマンス版のイーサリアムに近く、成熟度が高くEVMエコシステムの移行が容易であり、EVM世界の並行アクセラレーターです。

MegaETH の並列計算メカニズムの解析

Monadとは異なるL1の位置付けとして、MegaETHはEVM互換のモジュラー高性能並列実行層として位置付けられ、独立したL1パブリックチェーンとしても、Ethereum上の実行強化層（Execution Layer）やモジュラーコンポーネントとしても機能します。その核心設計目標は、アカウントロジック、実行環境、状態を分離して独立してスケジュール可能な最小単位に構築し、チェイン内での高い同時実行性と低遅延の応答能力を実現することです。MegaETHが提唱する重要な革新は、Micro-VMアーキテクチャ + State Dependency DAG（有向非循環状態依存グラフ）およびモジュラー同期メカニズムを用いて、"チェイン内スレッド化"を目指した並列実行システムを構築することにあります。

マイクロVM（微小仮想マシン）アーキテクチャ：アカウントはスレッドです

MegaETHは「各アカウントにマイクロ仮想マシン（Micro-VM）」の実行モデルを導入し、実行環境を「スレッド化」し、並列スケジューリングのための最小隔離単位を提供します。これらのVMは非同期メッセージ通信（Asynchronous Messaging）を介して相互に通信し、同期呼び出しではなく、多くのVMが独立して実行され、独立してストレージを持ち、自然に並列化されます。

状態依存DAG：依存グラフ駆動のスケジューリングメカニズム

MegaETHは、アカウントステートアクセス関係に基づいたDAGスケジューリングシステムを構築しました。このシステムは、グローバル依存グラフ（Dependency Graph）をリアルタイムで維持し、各取引がどのアカウントを変更し、どのアカウントを読み取るかを全て依存関係としてモデル化します。競合のない取引は直接並行して実行でき、依存関係のある取引はトポロジカル順序に従って直列または遅延してスケジュールされます。依存グラフは、並行実行中の状態の一貫性と非重複書き込みを保証します。

非同期実行とコールバックメカニズム

MegaETHは、Actor Modelに類似した非同期メッセージングを利用した非同期プログラミングパラダイムの上に構築されており、従来のEVMの直列呼び出しの問題を解決します。コントラクト呼び出しは非同期であり（再帰実行ではなく）、コントラクトAからB、BからCへの呼び出しの際には、各呼び出しが非同期化され、ブロック待機する必要はありません。呼び出しスタックは非同期呼び出しグラフ（Call Graph）に展開され、取引処理は非同期グラフの走査 + 依存関係の解決 + 並列スケジューリングとなります。

要するに、MegaETHは従来のEVM単一スレッド状態機モデルを打破し、アカウント単位でのマイクロ仮想マシンのカプセル化を実現し、状態依存グラフを用いてトランザクションのスケジューリングを行い、非同期メッセージ機構で同期呼び出しスタックを置き換えています。これは「アカウント構造 → スケジューリングアーキテクチャ → 実行プロセス」という全次元から再設計された並列計算プラットフォームであり、次世代の高性能オンチェーンシステムを構築するためのパラダイムレベルの新しいアプローチを提供します。

MegaETHは再構築の道を選択しました：アカウントとコントラクトを独立したVMに完全に抽象化し、非同期実行スケジューリングを通じて極限の並列性を解放します。理論的には、MegaETHの並列上限はより高いですが、複雑さを制御することがさらに難しく、Ethereumの理念に基づくスーパー分散型オペレーティングシステムのようになります。

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MonadとMegaETHのデザイン理念は、シャーディング（Sharding）とは大きく異なります：シャーディングはブロックチェーンを横方向に複数の独立したサブチェーン（シャード）に切り分け、各サブチェーンが一部の取引と状態を担当し、単一のチェーンの制限を打破してネットワーク層での拡張を実現します。一方、MonadとMegaETHは単一チェーンの完全性を保持し、実行層での横方向の拡張を行い、単一チェーン内部での極限の並行実行最適化を突破して性能を向上させます。両者はブロックチェーンの拡張パスにおける縦の強化と横の拡張という2つの方向を代表しています。

MonadとMegaETHなどの並列計算プロジェクトは、チェーン内のTPSを向上させることを核心目標とし、スループット最適化パスに集中しています。遅延実行（Deferred Execution）とマイクロ仮想マシン（Micro-VM）アーキテクチャを通じて、取引レベルまたはアカウントレベルの並列処理を実現しています。一方、Pharos Networkは、モジュール式で全スタックの並列L1ブロックチェーンネットワークであり、その核心の並列計算メカニズムは「Rollup Mesh」と呼ばれています。このアーキテクチャは、メインネットと特殊処理ネットワーク（SPNs）の協調作業を通じて、多くの仮想マシン環境（EVMとWasm）をサポートし、ゼロ知識証明（ZK）や信頼実行環境（TEE）などの先進技術を統合しています。

ロールアップ メッシュ並列計算解析:

1. フルライフサイクル非同期パイプライン処理（Full Lifecycle Asynchronous Pipelining）：Pharosは、取引の各段階（コンセンサス、実行、ストレージなど）をデカップリングし、非同期処理方式を採用することで、各段階が独立して並行して行えるようにし、全体の処理効率を向上させます。
2. デュアルVM並列実行（Dual VM Parallel Execution）：PharosはEVMとWASMの2つの仮想マシン環境をサポートしており、開発者はニーズに応じて適切な実行環境を選択できます。このデュアルVMアーキテクチャは、システムの柔軟性を高めるだけでなく、並列実行を通じて取引処理能力を向上させます。
3. 特殊処理ネットワーク（SPNs）： SPNsはPharosアーキテクチャ内の重要なコンポーネントであり、特定のタイプのタスクやアプリケーションを処理するために特化したモジュール化されたサブネットワークに似ています。SPNsを通じて、Pharosはリソースの動的配分とタスクの並行処理を実現し、システムのスケーラビリティとパフォーマンスをさらに強化します。
4. モジュラーコンセンサスと再ステーキングメカニズム（Modular Consensus & Restaking）：Pharosは柔軟なコンセンサスメカニズムを導入し、複数のコンセンサスモデル（例：PBFT、PoS、