ビットコインの初期段階からイーサリアム上の分散型アプリケーション (dApps) の爆発的な普及に至るまでのブロックチェーン テクノロジーの進化は、スケーラビリティという難しい問題を引き起こしました。業界は長年にわたり、より高いトランザクション速度を達成するためにコンセンサスアルゴリズムを最適化することに注力してきました。しかしタンファットデジタルの分析によると、2024年から2026年の期間に入ると、研究の焦点はコンセンサス層から実装層に大きく移行しました。重要な疑問は、並列実行によって速度の問題が本当に解決されるのかということです。簡単に言うと「はい」ですが、技術的な現実はさらに複雑です。並列実行を適用することは、建設現場に労働者を追加することに似ています。作業を分割でき、オーバーヘッドによって生産性の利点が打ち消されない場合にのみ、真に効果的となります。
分散システムにおける並列実行と同時実行の理論的枠組み
並列実行の有効性を評価するには、混同されがちな 2 つの概念、同時実行と並列処理の違いを明確にする必要があります。同時実行性とは、シェフが水が沸騰するのを待っている間に肉をスライスして複数の料理を作るのと同じように、実行時間をオーバーラップさせることによって複数のタスクを処理する能力を指します。対照的に、真の並列処理では、別々の物理リソース上でタスクを同時に実行する必要があります。これは、2 人のシェフが 2 つの別々のキッチンで 2 つの異なる料理を調理するのと同様です。
初期のイーサリアム仮想マシン (EVM) のような従来のブロックチェーン アーキテクチャでは、すべてのトランザクションが順番に処理されます。これにより決定性が保証されますが、単一のキューが作成され、1 つの複雑なトランザクションがネットワーク全体を詰まらせる可能性があります。並列実行は、複数の CPU または GPU コア間で無関係なトランザクションを同時に検証できるようにすることで、このモデルを打ち破ります。
並列実行が機能する最適な条件
並列実行は、あらゆる種類のタスクに対する「特効薬」ではありません。そのパフォーマンスは、処理されるワークロードの性質によって異なります。実証研究では、並列化が優れた利点をもたらす 3 つの主なシナリオを示しています。
状態に依存しないタスク: 完全に異なるアカウント ペア間での支払いトランザクションの処理など、一方の部分の結果が他方に影響を与えないジョブ。
大規模データ処理 (ビッグ データ): システムが数百万のレコード書き込みを処理する必要がある場合、ワークロードを数千のスレッドに大幅に分散します。全体的な完了時間を短縮します。
計算集約型:科学的な問題、AI トレーニング、ディープ ラーニングには、NVIDIA GPU などの特殊なハードウェアでの大規模な並列コンピューティング機能が必要です。
逐次処理と並列処理の並列比較の特性
逐次処理:
実行構造: 固定順序で一度に 1 つのタスク。
決定性: 非常に高く、結果の予測が簡単。
ハードウェア使用率: 低く、通常は 1 つの CPU コアのみを使用します。
レイテンシ: キュー内のトランザクションの数に比例して増加します。
適用範囲: アルゴリズムには以前のデータに強く依存します。
並列処理:
実行構造: 多くのタスクが多くの処理コアで同時に実行されます。
決定論: 複雑で、状態ロック メカニズムまたは実行後の認証が必要です。
ハードウェア使用率: 高く、最大限に活用します。
レイテンシ: 独立したタスクで大幅に削減。
適用範囲: ビッグデータ、AI、独立したブロックチェーン トランザクションに適しています。
数学的および技術的障壁: 速度の「ブラックホール」
並列実行では 1 秒あたり数万トランザクション (TPS) の処理速度が約束されていますが、実際の実装では常に厳しい理論的限界に直面しています。アムダールの法則。
アムダールの法則と加速の限界
アムダールの法則では、システムの最大速度は、連続して実行する必要があるプログラムの部分によって制限されると規定されています。ソース コードのブロックに並列実行できない部分が 10% ある場合、システムに無限の CPU が搭載されている場合でも、速度が元の 10 倍を超えることはありません。
並列化率が最大速度に及ぼす影響
並列化率 50%: 最大速度が 2 倍向上します。
並列化率75%: 最大速度が 4 倍増加します。
並列比 90%: 最大速度が 10 倍増加します。
並列比 95%: 最大速度が 20 倍増加します。
並列比 99%: 最大速度が 100 倍増加します。
オーバーヘッドとリソースの競合
並列実行のためにタスクを分割するのは自由ではありません。システムは、作業をスレッドに分散し、ステータスを監視し、結果を集計するためにリソースを費やす必要があります。タスクが小さすぎる場合、この管理に費やされる時間は、連続したタスクの実行時間よりも長くなる可能性があります。リソースの競合は、複数のスレッドが同じメモリ領域へのアクセスを求めて競合すると発生し、システム全体の効率を低下させるボトルネックが発生します。
最新のブロックチェーン アーキテクチャにおける並列実行モデル
Tan Phat Digital は、業界のパフォーマンスを再構築する 3 つの主要なモデルを合成しました。
1.決定論的モデル (Solana Sealevel)
Solana では、各トランザクションが読み書きするすべてのアカウントを事前に宣言する必要があります。この情報のおかげで、システムはアカウントが重複しないトランザクションの同時実行をスケジュールします。利点は非常に高いパフォーマンスですが、複雑な状態のアクセス リストを管理するという負担が開発者にあります。
2.楽観的衝突制御モデル (Aptos および Sei)
システムは、事前に宣言する代わりに、ほとんどのトランザクションに競合がなく、即時に並列実行されると想定します。次に、新しいシステムは競合をチェックします。その場合、トランザクションはロールバックされ、再実行されます。 2026 年のアップグレードである Sei Giga は、このメカニズムのおかげでテスト環境で 200,000 TPS に達しました。
3.オブジェクト指向モデル (Sui)
Sui は、データ構造をオブジェクト モデルに変更します。プライベート アセット (所有オブジェクト) と対話するトランザクションは、グローバル コンセンサスをバイパスすることができ、非常に低いレイテンシーで即時に実行できます。また、Sui の新しい Stingray システムでは、可換性の高いタスクで 20,000 TPS に達することもできます。
詳細な分析: Monad と EVM 並列化革命
2026 年までに、Monad はイーサリアムとの 100% 互換性を維持しながら実行層を最適化するためのシンボルになります。 Monad のアーキテクチャは、ディスクからのデータへのアクセスという最大のボトルネックを解決します。
MonadDb: 状態認識型ストレージ システム。非同期 I/O をサポートし、状態アクセスのレイテンシーを 10 ミリ秒から 1 ミリ秒未満に短縮します。
非同期実行: コンセンサスと実行を分離し、CPU が決してアクセスできないようにします。ネットワークがデータを送信するのを待っている間はアイドル状態になります。
Berachain BeaconKit: 別のテクノロジー フレームワークも、並列実行と楽観的なペイロード構築を通じてブロック生成時間を 40% 削減するのに役立ちます。
2026 年の予測パフォーマンス指標の比較
セイ ギガ:実際の TPS は 12,500 以上に達します (devnet では 200,000 以上の記録があります)。ブロックの作成時間は 0.4 秒、完了レイテンシは 0.4 秒未満です。マルチプロポーザ メカニズムを使用します。
モナド: 実際の TPS は 10,000 に達します。ブロックの作成時間は 1.0 秒、完了遅延は ~1.0 秒です。 MonadDb と組み合わせた Optimistic メカニズムを使用します。
Sui: 実際の TPS は 2,000 ～ 4,500 です。ブロックの作成時間は 0.4 秒、完了レイテンシは 0.4 秒未満です。オブジェクト指向メカニズム (Mysticeti) を使用します。
Solana: 実際の TPS は 2,500 ～ 5,000 です。ブロックの作成時間は 0.4 秒、完了遅延は ~2.0 秒です。決定論的メカニズム (海面) を使用します。
Aptos: 実際の TPS は 1,500 ～ 3,500 です。ブロックの作成時間は 0.7 秒、完了遅延は ~0.9 秒です。 Optimistic メカニズム (Block-STM) の使用。
イーサリアムの開発ロードマップ: 逐次から並列へ
イーサリアムは、2026 年のグルステルダムとヘゴタのロードマップを通じて重要なアップグレードを積極的に実装しています。
- 詳細。
Verkle ツリー: 状態証明のサイズを削減し、顧客がブロック検証をより効率的に並列化できるようにします。
並列実行に関する 10 件の詳細なケーススタディ (更新済み) 2026)
以下は、充電パフォーマンス レースをリードする典型的なプロジェクトに関する Tan Phat Digital による詳細な分析です。
1. Solana (Sealevel)
Solana は、Sealevel エンジンによる決定論的な並列実行を使用する先駆的なプロジェクトです。
メカニズム: トランザクションは、アクセスするアカウント (読み取り/書き込みセット) を事前に宣言する必要があります。
パフォーマンス: 2024 ～ 2025 年にメインネットで実際の TPS が 2,500 ～ 4,000 に達し、理想的な条件下では最大数万 TPS を処理できます。
利点: マルチコア GPU と CPU を最大限に活用します。
2. Monad (MonadDb および非同期実行)
Monad は、2026 年の EVM エコシステムの飛躍的な進歩を表します。
メカニズム: 楽観的実行と MonadDb カスタム データベースを組み合わせて、I/O ボトルネックを解消します。
パフォーマンス: 0.4 秒のブロック生成時間で一貫して 10,000 TPS に達します。
ハイライト: イーサリアムと 100% バイトコード互換性があり、コードを変更せずに dApp を移動できます。
3. Sei Giga (マルチ提案者コンセンサス)
sei Network の Giga アップグレードは、2026 年の最も重要なマイルストーンの 1 つです。
メカニズム: 自動並列実行と組み合わせて、複数のバリデーターがコンセンサス ラウンドで同時にブロックを提案できるようにします。
パフォーマンス: devnet では 200,000 TPS の記録を達成し、実際のメインネットでは 12,500 TPS 以上を維持しました。
レイテンシ: ファイナリティは 400 ミリ秒未満の非常に低いレベルに達します。
4. Sui (オブジェクト中心の高速パス)
Sui は、アカウントではなくオブジェクトに基づくデータ モデルを使用します。
メカニズム: トランザクションを高速パス (所有オブジェクト用) とコンセンサス パス (共有オブジェクト用) に分割します。
パフォーマンス: ピーク日に 6,500 万件を超えるトランザクションを処理する能力。
利点: ほとんどの単純なトランザクションのコンセンサスステップが完全に排除され、即座にフィードバックが得られる感覚が得られます。
5. Aptos (Block-STM)
Aptos は、高度なソフトウェア トランザクション メモリ メカニズムを使用します。
メカニズム: Block-STM は実行中に競合を自動的に検出して解決し、ブロック全体ではなく、影響を受けるトランザクションのみをロールバックします。
パフォーマンス: 実際の TPS はレベルを維持します。 1,500 ～ 3,000 TPS。
利点: システムが並列処理を自動的に処理するため、開発者にとって使いやすい。
6. Berachain (BeaconKit)
Berachain は、BeaconKit を通じて優れたパフォーマンスを備えた「EVM 同一」アーキテクチャを提供します。
メカニズム: 実行層とコンセンサス層の分離により、楽観的なペイロード構築 (投票プロセスを伴う並列ブロック構築) が可能になります。
パフォーマンス:従来の EVM チェーンと比較して、ブロック作成時間が 40% 短縮されます。
ハイライト: 流動性証明 (PoL) メカニズムは、ネットワーク セキュリティとエコシステムの流動性を調整するのに役立ちます。
7. Hyperliquid (HyperBFT)
Hyperliquid は、特定の金融アプリケーション (アプリチェーン) 向けのブロックチェーン最適化の好例です。
メカニズム: カスタム HyperBFT コンセンサス アルゴリズムと完全なオンチェーン オーダーブック (CLOB) を使用します。
パフォーマンス: 処理能力1 秒未満の遅延で 1 秒あたり 200,000 件の注文。
アプリケーション: デリバティブおよび永久取引に特化し、取引ユーザーのガスコストはゼロ。
8. BNB チェーン (EIP-7928 & Reth)
BNB チェーンは、最も人気のあるトランザクション チェーンとしての地位を維持するために「Smarter Execution」戦略を実装しています。
メカニズム: EIP-7928 (ブロックレベルのアクセス リスト) を適用し、Rust ベースの Reth クライアントに移行します。
パフォーマンス: 目標は 20,000 TPS 以上を達成しました。
最適: 約定効率の向上により、ガス料金を非常に低いレベル (約 0.05 グウェイ) に削減します。
9. Polygon (AggLayer および Gigagas)
Polygon は、AggLayer を通じて単一のサイドチェーンから完全に相互運用可能なチェーンのネットワークに変換します。
メカニズム: Polygon での完全並列実行による「ギガガス」スループット (1 秒あたり数十億ガス ユニット) に焦点を当てます。 PoS。
有効性容量:ZK 耐性と並列化の組み合わせにより 100,000 TPS へのロードマップ。
10. Altius (実行優先アーキテクチャ)
Altius は、理論的なベンチマークではなく、現実世界のタスクの処理に重点を置いた新興プロジェクトです。
メカニズム: 決定性と高い競合負荷耐性を優先するために実行フロー全体を再設計します。
長所: ベンチマークは、単純な送金トランザクションではなく、NFT ミントや DEX スワッピングなどの現実のシナリオで実行されます。
並列実行に関するよくある質問 (FAQ)
並列実行とは何ですか?複数のトランザクションやタスクを 1 つずつ順番に処理するのではなく、複数の CPU/GPU コアで同時に処理できるため、ハードウェア リソースの最適化とネットワーク速度の向上に役立ちます。
イーサリアムのような従来のブロックチェーンが順番に実行されるのはなぜですか? 決定論 (すべてのネットワーク ノードが同一の結果を生成する) を確保するためです。順次処理はデータの競合を回避するのに役立ちますが、トランザクション量が大きい場合には「ボトルネック」が発生します。
アムダールの法則はブロックチェーンの速度にどのような影響を与えますか? アムダールの法則は、連続して実行する必要があるトランザクションの部分 (たとえば、同じホット アカウントとやり取りするトランザクション) によって最大速度が制限されると述べています。ワークロードの 10% がシーケンシャルである場合、存在する CPU の数に関係なく、速度は 10 倍を超えることはできません。
状態の競合とは何ですか? 2 つ以上のトランザクションが 1 つのアカウントのデータを同時に変更する必要がある場合に発生します。データエラーを避けるために、システムはそれらを再配置する必要があります。
並列処理における Solana と Aptos の違いは何ですか? Solana では事前にアカウント リストを宣言する必要がありますが (Deterministic)、Aptos では最初に実行して後で競合をチェックすることができます (Optimistic - OCC)。
sei Giga とは何ですか? 速度はどれくらいですか? Sei Giga は Sei Network の 2026 年のアップグレードであり、マルチプロポーザ アーキテクチャと自動並列化メカニズムのおかげで、devnet で 200,000 TPS に達します。
MonadDb はどのような問題を解決しますか? MonadDb は I/O (ドライブの読み取り/書き込み) ボトルネックを解決します。 MonadDb は、データのプリフェッチと非同期 I/O のサポートにより、状態アクセス時間を 10 ミリ秒から 1 ミリ秒未満に短縮します。
Sui の「所有オブジェクト」の利点は何ですか?所有オブジェクトは 1 つのアドレスにのみ属するため、関連するトランザクションは複雑なコンセンサス手順を省略して、ほぼ即座に実行できます (高速パス)。
EIP-7928 はイーサリアム 2026 ロードマップでどのような役割を果たしますか? EIP-7928 は、アクセスされたすべてのアカウントとストレージの場所を記録する「ブロック レベル アクセス リスト」(BAL) を提供し、ネットワーク ノードがデータ読み取りとトランザクション検証を並行して実行できるようにします。
並行実行によりガス料金は削減されますか? はい、処理能力が向上するためです。ネットワーク管理を強化し、キューの混雑を軽減し、優先処理を受けるための料金値上げのプレッシャーを軽減します。
ホットな NFT ミントが並列チェーンの速度を低下させるのはなぜですか? 何千人ものユーザーが単一の NFT コントラクト (ホットアカウント) を操作するため、システムは総供給カウンターの一貫性を確保するために逐次処理に戻る必要があります。
これらのチェーンのバリデーターのハードウェア要件は何ですか? 通常、非常に高い要件が必要になります: 64 コア以上の CPU、最小 128GB RAM、および巨大なデータ ストリームを処理する高速 NVMe ハード ドライブ。
Monad はイーサリアムと完全な互換性がありますか? はい、Monad はバイトコード レベルで 100% の互換性を維持しているため、開発者はソース コードを変更せずに既存の Solidity コントラクトをデプロイできます。
「同時実行」と「並列処理」の違いは何ですか? 同時実行は多くのことを同時に (おそらく重複した時間で) 管理することですが、並列処理は実際には別々のハードウェア リソースで多くのことを同時に実行します。
イーサリアムの「グラムステルダム」ロードマップはいつ開始されますか?レイヤー 1 の実行効率と MEV メカニズムの改善に焦点を当て、2026 年前半 (5 月または 6 月頃) に開始される予定です。
並列実行はもはやオプションではなく、世界的な普及を目指すネットワークにとって必須のアーキテクチャ要件となっています。 Tan Phat Digital は、従来の逐次処理の壁を打ち破ることで速度の問題を真に解決できると信じています。
しかし、その有効性は無限ではありません。アムダールの法則は、順序論理の限界を常に思い出させます。 Monad、Sei、Sui などのプロジェクトの成功は、未来がエンドツーエンドの最適化にあることを示しています。状態ストレージ層から、コンセンサスメカニズムから、競合を最小限に抑えるためのデータモデルの再設計に至るまでです。開発者にとって、並列実行はより広い「高速道路」を提供しますが、迅速に動作するには、利用可能なレーンでのデータの「衝突」を避けるためにアプリケーションをインテリジェントに設計する必要があります。
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