비트코인 초기 단계부터 이더리움의 분산 애플리케이션(dApp) 폭발까지 블록체인 기술의 진화는 확장성이라는 어려운 문제를 제기했습니다. 수년 동안 업계에서는 더 높은 거래 속도를 달성하기 위해 합의 알고리즘을 최적화하는 데 주력해 왔습니다. 그러나 Tan Phat Digital의 분석에 따르면 2024~2026년에 접어들면서 연구 초점이 합의 계층에서 구현 계층으로 크게 이동했습니다. 핵심 질문은 병렬 실행이 실제로 속도 문제를 해결하는가입니다. 짧은 대답은 '그렇다'입니다. 그러나 기술적인 현실은 훨씬 더 복잡합니다. 병렬 실행을 적용하는 것은 건설 현장에 작업자를 추가하는 것과 같습니다. 작업을 분할할 수 있고 오버헤드로 인해 생산성 이점이 상쇄되지 않는 경우에만 정말 효과적입니다.
분산 시스템의 병렬 실행 및 동시성에 대한 이론적 프레임워크
병렬 실행의 효율성을 평가하려면 종종 혼동되는 두 가지 개념인 동시성과 병렬성 사이의 차이점을 명확히 할 필요가 있습니다. 동시성은 요리사가 물이 끓기를 기다리는 동안 고기를 썰어 여러 요리를 만드는 것과 마찬가지로 실행 시간을 겹쳐서 여러 작업을 처리하는 능력을 말합니다. 대조적으로, 진정한 병렬 처리는 별도의 물리적 리소스에서 작업을 동시에 실행해야 합니다. 이는 두 명의 셰프가 두 개의 별도 주방에서 두 가지 다른 요리를 요리하는 것과 유사합니다.
초기 이더리움 가상 머신(EVM)과 같은 전통적인 블록체인 아키텍처에서는 모든 거래가 순차적으로 처리됩니다. 이는 결정성을 보장하지만 하나의 복잡한 트랜잭션이 전체 네트워크를 방해할 수 있는 단일 대기열을 생성합니다. 병렬 실행은 여러 CPU 또는 GPU 코어에서 관련되지 않은 트랜잭션을 동시에 검증할 수 있도록 하여 이 모델을 깨뜨립니다.
병렬 실행이 작동하기 위한 최적의 조건
병렬 실행은 모든 유형의 작업에 대한 '만병통치약'이 아닙니다. 성능은 처리되는 워크로드의 특성에 따라 달라집니다. 경험적 연구는 병렬화가 뛰어난 이점을 제공하는 세 가지 주요 시나리오를 보여줍니다.
상태 독립적 작업: 완전히 다른 계정 쌍 간의 결제 거래 처리와 같이 한 부분의 결과가 다른 부분에 영향을 주지 않는 작업.
대규모 데이터 처리(빅 데이터): 시스템이 수백만 개의 레코드 쓰기를 처리해야 하는 경우 수천 개의 스레드에 작업 부하를 분산합니다. 전체 완료 시간을 크게 줄입니다.
컴퓨팅 집약적: 과학적 문제, AI 교육 또는 딥 러닝에는 NVIDIA GPU와 같은 특수 하드웨어에서 대규모 병렬 컴퓨팅 기능이 필요합니다.
순차 처리와 병렬 처리를 병렬로 비교하는 특성
순차 처리:
실행 구조: 고정된 순서로 한 번에 하나의 작업.
결정성: 매우 높으며 결과를 예측하기 쉽습니다.
하드웨어 활용도: 낮음, 일반적으로 단일 CPU 코어만 사용합니다.
지연 시간: 대기열의 트랜잭션 수에 비례하여 증가합니다.
적용 범위: 알고리즘은 이전에 대한 의존도가 높습니다. 데이터.
병렬 처리:
실행 구조: 많은 작업이 여러 처리 코어에서 동시에 발생합니다.
결정성: 복잡하고 상태 잠금 메커니즘 또는 실행 후 인증이 필요합니다.
하드웨어 활용도: 높음, 멀티 코어를 최대한 활용 아키텍처 및 최신 GPU.
지연 시간: 독립적인 작업의 경우 크게 감소합니다.
응용 프로그램 범위: 빅 데이터, AI 및 독립적인 블록체인 트랜잭션에 적합합니다.
자세히 보기: 블록체인 트릴레마란 무엇인가요?
수학적 및 기술적 장벽: 속도의 "블랙홀"
병렬 실행은 초당 수만 건의 트랜잭션(TPS) 처리 속도를 보장하지만 실제로 구현은 항상 엄격한 이론적 한계에 직면합니다. 암달의 법칙.
암달의 법칙과 가속도의 한계
암달의 법칙에 따르면 시스템의 최대 속도는 순차적으로 실행되어야 하는 프로그램 부분에 의해 제한됩니다. 소스 코드 블록에 병렬로 실행할 수 없는 부분이 10% 있는 경우 시스템에 CPU 수가 무한하더라도 속도는 원본보다 10배 이상 빨라지지 않습니다.
병렬화 비율이 최대 속도에 미치는 영향
50% 병렬 비율: 최대 속도는 2씩 증가합니다. 배.
병렬화 비율 75%: 최대 속도 4배 증가.
90% 병렬 비율: 최대 속도 10배 증가.
95% 병렬 비율: 최대 속도 증가 20 회.
99% 병렬 비율: 최대 속도는 100배 증가합니다.
오버헤드 및 리소스 경합
병렬 실행을 위한 작업 분할은 무료가 아닙니다. 시스템은 작업을 스레드에 배포하고, 상태를 모니터링하고, 결과를 집계하기 위해 리소스를 소비해야 합니다. 작업이 너무 작으면 이 관리에 소요되는 시간이 순차적 작업 실행 시간보다 오래 걸릴 수 있습니다. 여러 스레드가 동일한 메모리 영역에 액세스하기 위해 경쟁할 때 리소스 경합이 발생하여 전체 시스템 효율성을 감소시키는 병목 현상이 발생합니다.
현대 블록체인 아키텍처의 병렬 실행 모델
Tan Phat Digital은 업계 성과를 재편하는 세 가지 주요 모델을 합성했습니다.
1. 결정론적 모델(Solana Sealevel)
Solana는 각 트랜잭션이 읽거나 쓸 모든 계정을 미리 선언하도록 요구합니다. 이 정보 덕분에 시스템은 계정이 중복되지 않는 거래의 동시 실행을 예약합니다. 성능이 매우 높다는 장점이 있지만 복잡한 상태 액세스 목록을 관리해야 하는 부담은 개발자에게 있습니다.
2. 낙관적 충돌 제어 모델(Aptos & Sei)
시스템은 이를 미리 선언하는 대신 대부분의 트랜잭션이 충돌이 없고 즉시 병렬로 실행된다고 가정합니다. 그런 다음 새 시스템은 충돌을 확인합니다. 그렇다면 트랜잭션이 롤백되고 다시 실행됩니다. 2026년 업그레이드인 Sei Giga는 이 메커니즘 덕분에 테스트 환경에서 200,000TPS에 도달했습니다.
3. 객체 지향 모델(Sui)
Sui는 데이터 구조를 객체 모델로 변경합니다. 개인 자산(소유 개체)과 상호 작용하는 트랜잭션은 글로벌 합의를 우회할 수 있으므로 대기 시간이 매우 짧은 즉각적인 실행이 가능합니다. Sui의 새로운 Stingray 시스템을 사용하면 교환성이 높은 작업에 대해 20,000TPS에 도달할 수 있습니다.
심층 분석: Monad 및 EVM 병렬화 혁명
2026년까지 Monad는 Ethereum과 100% 호환성을 유지하면서 실행 계층을 최적화하는 상징이 됩니다. Monad의 아키텍처는 디스크에서 데이터에 액세스하는 가장 큰 병목 현상을 해결합니다.
MonadDb: 상태 인식 스토리지 시스템, 비동기 I/O를 지원하고 상태 액세스 대기 시간을 10ms에서 1ms 미만으로 줄입니다.
비동기 실행: 합의와 실행을 분리하여 네트워크가 대기하는 동안 CPU가 유휴 상태에 있지 않도록 허용합니다. 데이터를 전송합니다.
Berachain BeaconKit: 또 다른 기술 프레임워크는 병렬 실행과 낙관적인 페이로드 구성을 통해 블록 생성 시간을 40% 줄이는 데 도움이 됩니다.
2026년 예측 성능 지표 비교
Sei Giga: 실제 TPS는 12,500+에 도달합니다. (devnet에서 200,000+ 기록 보유) 블록 생성 시간은 0.4초이고 완료 지연 시간은 0.4초 미만입니다. 다중 제안자 메커니즘을 사용합니다.
Monad: 실제 TPS는 10,000에 도달합니다. 블록 생성 시간은 1.0초, 완료 지연은 ~1.0초입니다. MonadDb와 결합된 낙관적 메커니즘을 사용합니다.
Sui: 실제 TPS는 2,000 - 4,500입니다. 블록 생성 시간은 0.4초이고 완료 지연 시간은 0.4초 미만입니다. 객체 지향 메커니즘(Mysticeti)을 사용합니다.
Solana: 실제 TPS는 2,500 - 5,000입니다. 블록 생성 시간은 0.4초, 완료 지연은 ~2.0초입니다. 결정적 메커니즘 사용(Sealevel).
Aptos: 실제 TPS는 1,500 - 3,500입니다. 블록 생성 시간은 0.7초, 완료 지연은 ~0.9초입니다. 낙관적 메커니즘(Block-STM)을 사용합니다.
이더리움의 개발 로드맵: 순차에서 병렬로
Ethereum은 2026년 Glusterdam 및 Hegota 로드맵을 통해 중요한 업그레이드를 적극적으로 구현하고 있습니다.
- 더보기.
Verkle Tree: 상태 증명의 크기를 줄여 고객이 블록 검증을 보다 효율적으로 병렬화할 수 있도록 합니다.
10 병렬 실행에 대한 자세한 사례 연구(업데이트됨) 2026)
다음은 차지 퍼포먼스 레이싱을 선도하는 일반적인 프로젝트에 대한 Tan Phat Digital의 자세한 분석입니다.
1. Solana(Sealevel)
Solana는 Sealevel 엔진을 통해 결정론적 병렬 실행을 사용하는 선구적인 프로젝트입니다.
메커니즘: 거래가 액세스할 계정을 미리 선언해야 합니다(읽기-쓰기 세트).
성능: 이상적인 조건에서 최대 수만 개의 TPS를 처리할 수 있는 능력을 갖추고 2024~2025년에 메인넷에서 실제 TPS 2,500~4,000에 도달합니다.
장점: 멀티 코어 GPU 및 CPU를 최대한 활용하세요.
2. Monad(MonadDb 및 비동기 실행)
Monad는 2026년 EVM 생태계의 비약적인 도약을 나타냅니다.
메커니즘: Optimistic Execution을 MonadDb 사용자 정의 데이터베이스와 결합하여 I/O 병목 현상을 제거합니다.
성능: 0.4초의 블록 생성 시간으로 지속적으로 10,000 TPS에 도달합니다.
하이라이트: 100% 바이트코드가 이더리움과 호환되므로 dApp이 코드 수정 없이 이동할 수 있습니다.
3. Sei Giga(다중 제안자 합의)
Sei Network의 Giga 업그레이드는 2026년의 가장 중요한 이정표 중 하나입니다.
메커니즘: 자동 병렬 실행과 결합하여 여러 검증자가 합의 라운드에서 동시에 블록을 제안할 수 있습니다.
성능: 데브넷에서는 200,000 TPS, 실제 메인넷에서는 12,500 TPS 이상을 유지하고 있습니다.
지연 시간: 최종성은 400ms 미만으로 매우 낮은 수준에 도달합니다.
4. Sui(객체 중심 빠른 경로)
Sui는 계정 대신 객체를 기반으로 하는 데이터 모델을 사용합니다.
메커니즘: 트랜잭션을 빠른 경로(소유 객체의 경우)와 합의 경로(공유 객체의 경우)로 나눕니다.
성능: 피크 데이에 6,500만 건 이상의 트랜잭션을 처리하는 능력.
장점: 대부분의 간단한 거래에 대한 합의 단계를 완전히 제거하여 즉각적인 피드백을 제공합니다.
5. Aptos(Block-STM)
Aptos는 정교한 소프트웨어 트랜잭션 메모리 메커니즘을 사용합니다.
메커니즘: Block-STM은 실행 중에 충돌을 자동으로 감지하고 해결하며 전체 블록 대신 영향을 받는 트랜잭션만 롤백합니다.
성능: 실제 TPS는 레벨 1,500으로 유지됩니다. 3,000TPS.
장점: 시스템이 자동으로 병렬 처리를 처리하므로 개발자 친화적입니다.
6. Beachain(BeaconKit)
Berachain은 BeaconKit을 통해 뛰어난 성능을 갖춘 "EVM-Identical" 아키텍처를 제공합니다.
메커니즘: 실행 레이어와 합의 레이어를 분리하여 낙관적인 페이로드 구성(투표 프로세스를 통한 병렬 블록 구성)을 허용합니다.
성능: 기존 EVM 체인에 비해 블록 생성 시간이 40% 단축되었습니다.
주요 사항: 유동성 증명(PoL) 메커니즘은 네트워크 보안을 생태계 유동성에 맞추는 데 도움이 됩니다.
7. Hyperliquid(HyperBFT)
Hyperliquid는 특정 금융 애플리케이션(앱 체인)을 위한 블록체인 최적화의 좋은 예입니다.
메커니즘: 맞춤형 HyperBFT 합의 알고리즘과 완전한 온체인 주문서(CLOB)를 사용합니다.
성능: 처리 능력 1초 미만의 지연으로 초당 200,000개 주문.
애플리케이션: 거래 사용자를 위한 가스 비용이 전혀 없는 파생 상품 및 무기한 거래에 특화되어 있습니다.
8. BNB 체인(EIP-7928 및 Reth)
BNB 체인은 가장 인기 있는 거래 체인으로서의 위치를 유지하기 위해 "스마트 실행" 전략을 구현합니다.
메커니즘: EIP-7928(블록 수준 액세스 목록)을 적용하고 Rust 기반 Reth 클라이언트로 마이그레이션합니다.
성능: 목표는 2026년까지 20,000 TPS 이상 달성 실제 상황에서.
최적: 향상된 실행 효율성 덕분에 가스 비용을 매우 낮은 수준(약 0.05gwei)으로 줄입니다.
9. Polygon(AggLayer 및 Gigagas)
Polygon은 AggLayer를 통해 단일 사이드체인에서 완벽하게 상호 운용 가능한 체인 네트워크로 자체 변환됩니다.
메커니즘: Polygon에서 완전히 병렬화된 실행을 통해 "Gigagas" 처리량(초당 수십억 개의 가스 단위)에 중점을 둡니다. PoS.
효과성 용량:ZK 방지와 병렬화 결합을 통해 100,000TPS 로드맵.
10. Altius(실행 우선 아키텍처)
Altius는 이론적인 벤치마크보다는 실제 작업 처리에 초점을 맞춘 신흥 프로젝트입니다.
메커니즘: 결정성과 높은 경합 로드 허용치를 우선시하도록 전체 실행 흐름을 재설계합니다.
장점: 벤치마크는 단순한 자금 이체 거래 대신 NFT Minting 또는 DEX Swapping과 같은 실제 시나리오에서 수행됩니다.
병렬 실행에 대해 자주 묻는 질문(FAQ)
병렬 실행이란 무엇입니까? 여러 트랜잭션을 동시에 처리하거나 여러 CPU/GPU 코어에서 작업을 순차적으로 처리하는 대신 하드웨어 리소스를 최적화하고 네트워크 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.
이더리움과 같은 전통적인 블록체인이 순차적으로 실행되는 이유는 무엇입니까? 결정성을 보장하기 위해(모든 네트워크 노드는 동일한 결과를 생성합니다). 순차적 처리는 데이터 충돌을 방지하는 데 도움이 되지만 트랜잭션 볼륨이 커지면 "병목 현상"이 발생합니다.
암달의 법칙은 블록체인 속도에 어떤 영향을 미치나요? 최대 속도는 순차적으로 실행해야 하는 트랜잭션 부분(예: 동일한 핫 계정과 상호 작용하는 트랜잭션)에 의해 제한된다고 명시되어 있습니다. 작업 부하의 10%가 순차적인 경우 CPU 수에 관계없이 속도는 10배 이상 증가할 수 없습니다.
상태 충돌이란 무엇입니까? 두 개 이상의 트랜잭션이 동시에 단일 계정의 데이터를 변경하려고 할 때 발생합니다. 데이터 오류를 방지하려면 시스템에서 이를 다시 정렬해야 합니다.
병렬 처리에서 Solana와 Aptos의 차이점은 무엇인가요? Solana는 계정 목록을 미리 선언해야 하는 반면(Deterministic), Aptos는 먼저 실행하고 나중에 충돌을 확인할 수 있습니다(Optimistic - OCC).
Sei Giga는 무엇이며 얼마나 빠른가요? Sei Giga는 Sei Network의 2026년 업그레이드로, 다중 제안자 아키텍처와 자동 병렬화 메커니즘 덕분에 Devnet에서 200,000TPS에 도달합니다.
MonadDb는 어떤 문제를 해결하나요? I/O(드라이브 읽기/쓰기) 병목 현상을 해결합니다. MonadDb는 데이터를 미리 가져오고 비동기 I/O를 지원하여 상태 액세스 시간을 10ms에서 1ms 미만으로 줄입니다.
Sui에서 "소유 개체"의 장점은 무엇입니까?소유 개체는 하나의 주소에만 속하므로 관련 트랜잭션이 복잡한 합의 단계를 건너뛰고 거의 즉시 실행될 수 있습니다(빠른 경로).
EIP-7928은 Ethereum 2026 로드맵에서 어떤 역할을 합니까? EIP-7928은 액세스된 모든 계정과 저장소 위치를 기록하는 "BAL(블록 수준 액세스 목록)"을 제공하여 네트워크 노드가 데이터 읽기 및 트랜잭션 검증을 병렬로 수행하도록 돕습니다.
병렬 실행은 가스 요금을 줄입니까? 예, 처리 용량이 증가하기 때문입니다. 네트워크 관리를 통해 대기열 혼잡을 줄이고 우선 처리를 받기 위해 수수료를 인상해야 하는 부담을 줄입니다.
핫 NFT 민트가 병렬 체인 속도를 늦추는 이유는 무엇입니까? 수천 명의 사용자가 단일 NFT 계약(핫 계정)과 상호 작용하기 때문에 시스템은 총 공급 카운터의 일관성을 보장하기 위해 순차적 처리로 돌아가야 합니다.
이러한 체인의 유효성 검사기에 대한 하드웨어 요구 사항은 무엇입니까? 일반적으로 매우 높은 요구 사항: 64개 코어 CPU 이상, 최소 128GB RAM 및 대용량 데이터 스트림을 처리하기 위한 고속 NVMe 하드 드라이브.
Monad는 Ethereum과 완벽하게 호환됩니까? 예, Monad는 바이트코드 수준에서 100% 호환성을 유지하므로 개발자는 소스 코드를 수정하지 않고도 기존 Solidity 계약을 배포할 수 있습니다.
"동시성"과 "병렬성"의 차이점은 무엇입니까? 동시성은 동시에 많은 일을 관리하는 반면(겹칠 수 있는 시간) 병렬성은 실제로 별도의 하드웨어 리소스에서 동시에 많은 일을 수행합니다.
이더리움의 "Glamsterdam" 로드맵은 언제 출시되나요?레이어 1 실행 효율성에 중점을 두고 MEV 메커니즘을 개선하면서 2026년 상반기(5월 또는 6월경)에 활성화될 예정입니다.
병렬 실행은 더 이상 선택 사항이 아니지만 글로벌 채택을 원하는 모든 네트워크의 필수 아키텍처 요구 사항이 되었습니다. Tan Phat Digital은 이것이 전통적인 순차 처리 장벽을 깨뜨려 속도 문제를 진정으로 해결한다고 믿습니다.
그러나 그 효과는 무한하지 않습니다. 암달의 법칙은 항상 순차 논리의 한계를 상기시켜 줍니다. Monad, Sei 또는 Sui와 같은 프로젝트의 성공은 미래가 상태 저장 계층, 합의 메커니즘부터 충돌을 최소화하기 위한 데이터 모델 재설계에 이르기까지 엔드투엔드 최적화에 달려 있음을 보여줍니다. 개발자에게 병렬 실행은 더 넓은 '고속도로'를 제공하지만 빠르게 이동하려면 사용 가능한 레인에서 데이터 '충돌'을 방지하도록 애플리케이션을 지능적으로 설계해야 합니다.
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