Vyper编译器对zkSync架构的特殊指令支持优化
2025-06-09 07:34:50作者:乔或婵
Vyper编译器近期针对zkSync等非标准EVM架构的特殊指令处理进行了重要更新。作为区块链生态中广受欢迎的智能合约语言,Vyper一直致力于提升对不同执行环境的兼容性,此次更新特别解决了数据存储类指令在zkSync环境中的原生支持问题。
在传统EVM架构中,编译器通常会将高级指令分解为更基础的EVM操作码。然而,zkSync等Layer2解决方案为了优化执行效率,会直接支持某些特定的高级指令。本次更新主要涉及两个关键指令:
- dstore指令:用于存储常规数据
- dstorebytes指令:专门处理字节类型数据的存储
技术实现上,Vyper编译器团队引入了架构感知的编译策略。当检测到目标环境为zkSync时,编译器会保留这些特殊指令的原生形式,而不会像处理标准EVM那样进行指令分解。这种处理方式带来了多重优势:
- 性能提升:避免了不必要的指令分解过程,减少了最终生成的字节码大小
- 执行效率:zkSync虚拟机可以直接解释执行这些高级指令,无需额外的解释层
- 功能完整性:确保了immutable变量在zkSync环境中的正确实现
从技术架构角度看,这一改进体现了现代编译器设计的重要趋势——环境感知编译。编译器不再假设单一的目标执行环境,而是能够根据不同的运行时特性进行差异化处理。这种设计不仅适用于当前的zkSync场景,也为未来支持更多异构区块链环境奠定了基础。
对于开发者而言,这一改进完全向后兼容。当目标环境不是zkSync时,编译器仍会采用传统的指令分解策略,确保现有合约的行为不受影响。这种透明的兼容性处理使得开发者无需修改现有代码就能享受新特性带来的好处。
展望未来,Vyper团队计划进一步扩展这种架构感知的编译模式,可能会引入更动态的指令集管理系统,以支持更多具有特殊指令集的区块链环境。这一方向的发展将大大增强Vyper语言在多元化区块链生态系统中的适应能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492