Sunnyside Labs співпрацювали з @worldcoin, @Optimism та @Alchemy над дослідженнями масштабування виконання для масштабування @world_chain_ Під час бенчмаркування рушіїв виконання та вивчення оптимізації продуктивності ми виявили основне розуміння: масштабування виконання вимагає розуміння того, як кожен ланцюг фактично використовує EVM, а не просто застосування загальних припущень. Давайте зануримося 👇

Мета була однозначною: збільшити пропускну здатність Worldchain, дозволивши встановити вищий ліміт газу на блок. Для L2 це означає, що виконання, DA і докази мають масштабуватися разом. У цьому дослідженні ми зосередилися саме на рівні виконання. Замість покладання на синтетичні бенчмарки ми вимірювали реальну продуктивність за допомогою даних основної мережі, аналізуючи журнали синхронізації ланцюга вузлів верифікатора, збираючи метрики MGas/s у 10k+ блоках на середовищі.

Всупереч поширеним припущенням про масштабованість блокчейну, що основним вузьким місцем є дисковий ввод/вивод, продуктивність Worldchain була під впливом процесора. Навіть за обмеженої пропускної здатності диска швидкість виконання майже не змінювалася, коли використовувалися достатньо швидкі NVMe SSD. Пропускна здатність масштабувалася майже лінійно, процесор до ~4 логічних ядер. Подальший аналіз показав чому: трафік Worldchain переважно ZKP, приблизно 60% часу обробки блоків витрачається на EVM-прекомпіляції, особливо в операціях парування.

З огляду на цей профіль, найефективнішим важелем є швидше криптографічне виконання. Завдяки оновленню geth для використання новіших оптимізованих криптобібліотек (gnark-crypto), Worldchain досяг значного зростання продуктивності, досягнувши 260+ MGas/s на сучасному обладнанні. Це підтверджує, що оптимізація навантаження з великим навантаженням до компіляції може відкрити реальні прибутки виконання для ланцюгів, орієнтованих на ZKP.

Не існує універсальної стратегії масштабування виконання. Worldchain, Base та інші L2 мають принципово різні патерни трафіку, і рушії виконання мають бути відповідно оптимізовані. Ланцюги з великим навантаженням ZKP обмежені процесором і попереднім компіляцією, тоді як інші можуть мати інші межі. Це дослідження підкреслює, чому оптимізація виконання, специфічна для ланцюга, має значення.