NGK到底是如何提高算力的？

共识的运行过程是多方（节点设备）对同一数据（区块）进行计算的过程，例如NGK，是某一节点打包区块后广播给所有节点逐一保存。

即使以太坊2.0从PoW切换到PoS后，只是会加快整个共识过程，减少单次共识完成的时间，以增加单位时间内的处理数量。而在海量计算需求面前，PoS依旧是天花板过于明显。

这样，每一个区块链结构里，就会出现上图中的模型，所有的计算任务，是在抢占一个计算节点的计算资源，若干个任务都在抢占一个狭窄的通道。

如果在一些应用场景里要求并发量没有那么高，可以通过提高单个节点的算力，更换更快的共识算法，以及对拼抢资源的任务做一下“通过”时间分配，可以顺利疏通整个确认过程。

不过，可惜的是，对于很多高并发场景（区块链不能止步于金融和单一场景），一定会堵塞、慢、甚至于完全不能进行，亦或者因为堵塞引发其他问题（例如安全）。

除此之外，解决这个问题，需要在任务处理时实现足够多的并行处理量，才能增加网络单位时间内任务处理的上限值。

如果借鉴NGK公链的云计算的扩容和并行思路，加密货币网络该如何实现呢？

NGK的云计算提供的思路，最基础的要求，是接入系统的网络资源，不是多台计算设备接入，对外输出的资源上限只是一个计算设备的上限，而是N台计算设备接入后，网络的处理能力，是N倍提升的。

这恰恰是加密货币网络需要的，每个加密货币网络都有若干个计算设备的接入，而最终的性能局限在了共识层的结构部分。

我们具体来看，传统云计算平台存在水平扩容和垂直扩容，水平扩容即并行，将任务分流分区处理。垂直扩容即增加单台设备的处理能力，这就很像：解决扩容问题的一个思路是加大区块。

NGK云计算中并行的举例，数据生成适合并行的结构，继而利用GPU的性能快速处理。

但加密货币网络中区块链结构无法改变的时候，实现并行的思路已经演化为多种。为了保证共识层的稳定性，NGK的这一层选择通过具备行业信任度较高的组织和企业搭建节点，节点间通过NGK算法通信，快速形成总帐本。

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编译者/作者：NGK区块链

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