Web3の並列計算トラックの全景図：ネイティブスケーリングの最適な解決策は？

ブロックチェーンの「不可能な三角形」「セキュリティ」、「非中央集権」、「スケーラビリティ」は、ブロックチェーンシステム設計における本質的なトレードオフを明らかにしており、ブロックチェーンプロジェクトが「極限のセキュリティ、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ことを示しています。「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のスケーリングソリューションは、パラダイムに応じて分類されています。

• 強化型スケーリングを実行：実行能力を現場で向上させる、例えば並列処理、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：実行をチェーンの外に移す、例えば Rollup、Coprocessor、DA
• 構造的デカップリング拡張：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、共有ソーター、ロールアップメッシュ
• 非同期並列型スケーリング：アクターモデル、プロセスの隔離、メッセージ駆動、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、Rollup、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、Statelessアーキテクチャなどが含まれ、実行、状態、データ、構造の複数のレベルを網羅しており、「多層協調、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手法に重点を置いて紹介します。

チェーン内並列計算 (intra-chain parallelism)は、ブロック内部の取引/指令の並列実行に注目します。並列メカニズムによって区分すると、その拡張方法は5つの大き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、並列強度は高まり、スケジューリングの複雑性も高くなり、プログラミングの複雑さと実装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
• 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（Transaction-level）: プロジェクト Monad, Aptos
• コールレベル / マイクロVM 並行（Call-level / MicroVM）: プロジェクト MegaETH を代表する *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、エージェント/アクターモデル（Actor Model）を代表とし、別の並列計算のパラダイムに属します。これはクロスチェーン/非同期メッセージシステム（非ブロック同期モデル）として機能し、各エージェントは独立して動作する「スマートプロセス」として、並列方式で非同期メッセージやイベント駆動を行い、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機構に属し、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度を向上させるのではありません。この種のスケーリングソリューションは本稿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異同の比較に使用します。

二、EVMシステムの並列強化チェーン：互換性の中で性能の限界を突破する

イーサリアムのシリアル処理アーキテクチャはこれまで、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の複数の拡張試行を経てきましたが、実行層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得ていません。しかし同時に、EVMとSolidityは現在最も開発者基盤とエコシステムのポテンシャルを持つスマートコントラクトプラットフォームであり続けています。したがって、エコシステムの互換性と実行性能の向上を兼ね備えたEVM系の並行強化チェーンは、新たな拡張進化の重要な方向性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に向けた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）用に再設計された高性能のLayer1ブロックチェーンで、パイプライン処理（Pipelining）という基本的な並行理念に基づいており、コンセンサス層で非同期実行（Asynchronous Execution）、実行層で楽観的並行実行（Optimistic Parallel Execution）を行います。また、コンセンサス層とストレージ層では、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。

パイプライニング：多段階パイプライン並列実行メカニズム

パイプライニング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ることでクロスブロックの同時処理を実現し、最終的にスループットの向上と遅延の低下を達成することです。これらの段階には、取引提案（Propose）、合意形成（Consensus）、取引実行（Execution）、およびブロック提出（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あり、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ます。Monadは「非同期実行」を介して、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。ブロック時間（block time）と確認遅延を大幅に削減し、システムの弾力性を高め、処理プロセスをより細分化し、リソースの利用効率を向上させます。

コアデザイン：

• コンセンサスプロセス（コンセンサス層）は取引の並べ替えのみを担当し、契約ロジックを実行しません。
• 実行プロセス（実行レイヤー）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するとすぐに次のブロックのコンセンサスプロセスに入ることができ、実行が完了するの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、状態の衝突を避けるために厳密な直列モデルを用いて取引を実行します。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ます。

実行メカニズム：

• Monadは、ほとんどの取引間に状態の競合がないと仮定して、すべての取引を楽観的に並行実行します。
• 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にアクセスしているか（例えば、読み取り/書き込みの競合）を監視します。
• コンフリクトが検出された場合、コンフリクトトランザクションは直列化されて再実行され、状態の正確性が保証されます。

Monadは互換性のあるパスを選択しました：EVMのルールにできるだけ影響を与えず、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処理を実現します。これは性能版のイーサリアムに近く、成熟度が高いためEVMエコシステムの移行が容易であり、EVMの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のL1定位とは異なり、MegaETHはEVM互換のモジュール化された高性能並行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）やモジュール化コンポーネントとしても機能します。そのコア設計目標は、アカウントロジック、実行環境および状態を隔離して、独立してスケジュール可能な最小単位に解構し、チェーン内での高い並行実行と低遅延応答能力を実現することです。MegaETHが提案する重要な革新は、Micro-VMアーキテクチャ + State Dependency DAG（有向非巡回状態依存グラフ）およびモジュール化同期メカニズムであり、これらが「チェーン内スレッド化」に向けた並行実行システムを共同で構築します。

マイクロVM（微虚拟机）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、大量のVMが独立して実行され、独立してストレージを持ち、自動的に並列処理が可能です。

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、アカウントの状態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すべ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、並行実行プロセス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は非同期プログラミングパラダイムに基づいて構築されており、Actor Modelに似た非同期メッセージ伝達を使用して、従来のEVMの直列呼び出し問題を解決しています。コントラクト呼び出しは非同期で（再帰的実行ではなく）、コントラクトAからB、BからCに呼び出す際、各呼び出しは非同期化され、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）に展開されます；取引処理=非同期グラフの遍歴 + 依存関係の解決 + 並列スケジューリング。

要するに、MegaETHは従来のEVMシングルスレッド状態機械モデルを打破し、アカウント単位でマイクロVMのカプセル化を実現し、状態依存グラフを通じてトランザクションスケジューリングを行い、非同期メッセージ機構を用いて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 → 実行フロー」の全次元で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たな考え方を提供します。

MegaETHは再構築の道を選択しました：アカウントと契約を独立したVMとして完全に抽象化し、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、複雑さを制御するのはより難しく、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に近いです。

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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複数の独立したサブチェーン（シャード）に横分割し、各サブチェーンが一部の取引と状態を担当し、ネットワーク層での単一チェーンの制約を打破します。一方、MonadとMegaETHは単一チェーンの完全性を保ちながら、実行層での横方向の拡張のみを行い、単一チェーン内部での極限的な並行実行最適化により性能の突破を図っています。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の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、主にスループット最適化パスに集中しており、チェーン内のTPSを向上させることを核心目標としています。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、トランザクション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はモジュール化された全栈並列のL1ブロックチェーンネットワークであり、その核心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、複数の仮想マシン環境（EVMとWasm）をサポートし、ゼロ知識証明（ZK）、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われるようにし、全体的な処理効率を向上させます。
2. デュアルVM並行実行（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、開発者がニーズに応じて適切な実行環境を選択できるようにしています。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、並行実行によっ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アーキテクチャにおける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はリソースの動的な割り当てとタスクの並列処理を実現し、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向上させています。
4. モジュール化されたコンセンサスとリステークメカニズム（Mo