La bataille des chaînes publiques haute performance : comparaison et perspectives d'avenir entre MegaETH et Monad
- Les objectifs sont différents : MegaETH vise la performance la plus élevée ; Monad vise à atteindre une performance maximale avec des exigences matérielles minimales tout en assurant autant que possible la décentralisation.
- Architectures différentes : Sur la base des objectifs ci-dessus, MegaETH a mené des recherches sur tous les Layer1 et Layer2 actuels, et a finalement constaté qu'il est impossible d'atteindre une performance ultime élevée et d'atteindre un équilibre entre performance et décentralisation dans Layer1. Cela fonctionne, donc MegaETH est construit sur ETH Layer2 et partiellement optimisé ; tandis que Monad choisit résolument de maximiser la décentralisation, en créant un Layer1 et en l'optimisant à différents niveaux structurels tels que la base de données, l'efficacité, l'exécution et l'algorithme.
- Moteur EVM en temps réel : MegaETH introduit le premier moteur d'exécution EVM en temps réel, capable de traiter rapidement un grand nombre de transactions à leur arrivée et de publier de manière fiable les changements d'état (différence d'état) en aussi peu que 10 millisecondes.
- Compilation en temps réel des contrats intelligents : En utilisant la technologie de compilation à la volée (JIT), les contrats intelligents sont dynamiquement convertis en code machine natif, éliminant le processus inefficace d'interprétation du bytecode EVM. Cette technologie peut améliorer les performances des applications intensives en calcul jusqu'à 100 fois et est adaptée à la construction de DApps complexes avec des exigences de performance en temps réel élevées.
- Amélioration de l'arbre d'état : MegaETH remplace le traditionnel Merkle Patricia Trie (MPT) par un nouvel arbre d'état, réduisant considérablement les opérations d'E/S sur disque et résolvant les goulots d'étranglement de performance dans la maintenance de l'arbre d'état. Ce nouveau design maintient non seulement la compatibilité EVM, mais s'adapte également efficacement aux données d'état de niveau téraoctet.
- Protocole de synchronisation d'état : MegaETH utilise un protocole pair-à-pair efficace pour propager les mises à jour d'état du trieur au nœud complet avec une faible latence et un débit élevé. Même les nœuds avec de mauvaises connexions réseau peuvent maintenir la synchronisation de l'état le plus récent à un taux de mise à jour de 100 000 TPS.
- Spécialisation des nœuds : allouer efficacement les ressources matérielles, réduire la pression sur les nœuds individuels et abaisser le seuil d'accès matériel.
- S'appuyer sur la sécurité et la résistance à la censure de l'Ethereum Layer1 : MegaETH maintient la décentralisation et la résistance à la censure d'Ethereum, tout en se concentrant sur l'optimisation des performances de Layer2, atteignant un équilibre entre performance et sécurité.
- Mettre l'accent sur l'expérience des développeurs : Encourager les développeurs à participer à la construction de l'écosystème à travers divers outils et plans d'écosystème, et réduire les barrières à la participation des utilisateurs.
Avertissement : le contenu de cet article reflète uniquement le point de vue de l'auteur et ne représente en aucun cas la plateforme. Cet article n'est pas destiné à servir de référence pour prendre des décisions d'investissement.
Vous pourriez également aimer
Les données sur l’emploi non agricole et le PCE seront publiées cette semaine ; la résilience de l’économie américaine pourrait encore renforcer les attentes de hausse des taux d'intérêt.
Les données américaines clés de cette semaine devraient renforcer la probabilité d'une hausse des taux en octobre.
Alors que les controverses autour de la sécurité s’intensifient, Nvidia (NVDA.US) déploie une approche technique ! Une plateforme de sécurité IA à deux niveaux cible directement les droits d’accès des agents intelligents et les comportements anormaux.
Nvidia a lancé une plateforme de sécurité IA à double niveau appelée «Open Intelligent Agent Security Platform». Grâce à une architecture en trois couches — couche applicative, exécution et infrastructure — la plateforme offre une surveillance continue, l’exécution en temps réel des politiques et une gouvernance sécurisée pour les agents IA.
Les petits modèles "capturent" la demande de puissance de calcul en cloud, mettant à l'épreuve les dépenses en capital des centres de données, évaluées à des billions de dollars
Le rapport de Jefferies indique que l'amélioration des performances des petits modèles linguistiques et la baisse des coûts pourraient amener les entreprises à déployer l'IA localement plutôt que dans le cloud, impactant ainsi les investissements dans les centres de données hyperscale. La baisse du taux d'utilisation des serveurs, le déséquilibre entre les dépenses d'investissement massives des géants technologiques et la demande en capacité de calcul pourraient transformer certains centres de données en « actifs inutilisés ». La demande en IA persiste, mais la taille et la rentabilité de la demande de puissance de calcul centralisée doivent être réévaluées.