오늘날 비디오 카드에 대한 이더리움 채굴은 표준이며 지금까지 채굴자들은 특수 하드웨어 솔루션(예:FPGA 및 ASIC)에서 Ethash 채굴 알고리즘을 시작하기 위해 큰 도약을 하지 않았습니다. 네트워크에는 Asik이 있지만 Bitcoin만큼 큰 이점을 제공하지는 않습니다.
많은 기사와 포럼에서 Ethash용 ASIC 개발이 메모리 문제라고 설명합니다.
여기에서는 Ethereum의 긴밀한 메모리 바인딩이 어디에서 왔으며 ETH 마이닝을 위한 차세대 사용자 지정 마이닝 장치가 어떻게 생겼는지에 대해 이야기합니다.
여기에서는 Ethereum의 긴밀한 메모리 바인딩이 어디에서 왔으며 ETH 마이닝을 위한 차세대 사용자 지정 마이닝 장치가 어떻게 생겼는지에 대해 이야기합니다.
Ethash라는 이더리움 마이닝 알고리즘에 대한 보다 기술적이고 프로그래머 중심적인 설명은 이더리움 GitHub 저장소의 Ethash 페이지를 참조하십시오….
작업 증명으로 채굴할 때 채굴자는 솔루션(일회성 숫자 – "nonce"라고 함)을 찾습니다. 이 솔루션은 해시될 때 미리 정의된 목표 임계값보다 작은 출력 값을 제공합니다.
각 통화의 해시 함수의 암호화 특성으로 인해 목표 임계값 제한을 충족하는 일회성 숫자("nonce")를 리버스 엔지니어링하거나 역 계산할 방법이 없습니다.
대신 채굴자는 가능한 한 빨리 해시를 "추측하고 확인"해야 하며 전체 암호화폐 네트워크에서 유효한 일회성 번호를 찾는 최초의 채굴자가 되기를 바랍니다. 따라서 그들은 새로운 블록을 찾을 것입니다.
Ethash 알고리즘은
이것을 DAG 파일이라고 하며 30,000 블록마다(또는 ~ 5일마다) 복원됩니다. 2019년 9월 현재 DAG는 ~ 3.22GB이며 블록체인이 성장함에 따라 DAG의 크기도 계속 커질 것입니다.
DAG 생성 기능은 이 문서와 그다지 관련이 없지만
Ethash 해시 알고리즘의 진행 상황은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.
<노인덱스> 그림>이더리움 해시 알고리즘 작동 원리
각 혼합 작업에는 DAG에서 128바이트 읽기가 필요합니다(그림 1, 2단계 참조).
하나의 일회성 숫자를 해싱하려면 64개의 믹스가 필요하므로 (128바이트 x 64) =8KB의 메모리 읽기가 발생합니다. 랜덤 액세스 읽기(각 128바이트 페이지는 혼합 기능을 기반으로 의사 무작위로 선택됨), L1 또는 L2 캐시에 작은 DAG 조각을 넣는 것은 별로 도움이 되지 않습니다. 캐시 부족.
메모리에서 DAG 페이지를 검색하는 것은 컴퓨트 블렌딩보다 훨씬 느리기 때문에 혼합 컴퓨트 속도를 높여도 성능이 거의 향상되지 않습니다.
Ethash의 해시 알고리즘 속도를 높이는 가장 좋은 방법은 메모리에서 128바이트 DAG 페이지를 가져오는 속도를 높이는 것입니다.
따라서 Ethash 알고리즘은 메모리와 밀접하게 연결되어 있거나
메모리 대역폭 제한이 실제 하드웨어에 어떤 영향을 미치는지 보여주는 예로 일반적으로 사용되는 비디오 카드인 RX 590의 마이닝 성능을 자세히 살펴보겠습니다.
<노인덱스> 그림>Ethash 해싱에 많은 메모리가 필요한 경우 DAG 페이지 샘플링이 수행되는 유일한 단계인 경우 이 장비의 실제 마이닝 속도가 이론적인 최대 해시 속도에 매우 근접할 것으로 예상합니다.
이 최대 이론적 해시레이트는 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
(메모리 대역폭) / (해싱을 위해 추출된 DAG 메모리) =이론상 최대 해시레이트
(256GB/초) / (8KB/해시) =32MB/초
실제 작동 중 RX 490의 경험적 해시는 ~ 31 mega/s입니다.
이 작은 지연은 메모리 대기 시간이나 시스템의 다른 빠른 작업으로 쉽게 설명할 수 있습니다. 따라서 메모리에 데이터 해싱이 어렵고 DAG 페이지의 선택이 속도 제한 단계인 경우 이 비디오 카드의 성능은 예상과 동일합니다.
Ethereum 사용자 마이닝 장비가 유용할 수 있는 유일한 방법은 메모리 대역폭($ / (GB / s) 미만 또는 W / (GB / s) 미만)으로 더 경제적이거나 에너지 효율적인 경우입니다.
RX 590을 보면 해시레이트가 $0.95/GB/s임을 확인하기 위해 비트(카드당 $245/(256GB/s))를 계산할 수 있습니다.
단일 GDDR5 칩과 비교(예:
따라서 9개의 GDDR5 칩이 있는 인터페이스보다 자체 칩(ASIC 또는 FPGA)을 만들 수 있다면 61.47달러의 가격으로 216GB/s의 메모리 대역폭을 갖게 됩니다.
그러나 FPGA 또는 ASIC 메모리 컨트롤러, 인쇄 회로 기판 및 보조 전자 장치가 필요하기 때문에 이것은 완전한 장치가 아닙니다.
배송된 최종 어셈블리(추가 부품, 프로세스, 테스트 및 물류 추가) 비용이 RX 590(단 $245)보다 저렴하면 사용자 보드가 비디오 카드를 능가할 것입니다.
즉, 더 빠르고 더 효율적이고 더 저렴한 비디오 카드가 시장에 나올 때까지입니다.
예:
그러나 이 상황에서는 이미 거대한 시장이기 때문에 자신의 비즈니스 모델을 만들고 비디오 카드를 만드는 대신 변경해야 합니다.
스마트폰과 모바일 3D 그래픽의 사용이 증가함에 따라 더 모바일 친화적이고 높은 메모리 대역폭을 보게 될 것입니다.
통합 그래픽 프로세서가 있는 칩의 모바일 시스템용 솔루션이 될 수 있습니다(예:
이러한 종류의 장치는 계속 발전할 것이며 비용, 전력 및 메모리 대역폭이 적절한 위치에 도달하면 동일한 보드에 10-20개의 모바일 그래픽 프로세서 또는 VPU가 있는 Ethereum 맞춤형 광부를 볼 수 있습니다.
Ethash 해시 알고리즘의 순차적 DAG 페이지 샘플은 최신 하드웨어의 메모리 대역폭 제한에 도달합니다.
이론상 최대 해시레이트는 현재 제한되어 있습니다.
우리는 미래의 이더리움 채굴자를 어떻게 보게 될까요? 그들은 아마도 ASIC이나 FPGA를 기반으로 하지 않을 것입니다. 대부분의 경우 모바일 GPU 또는 VPU가 더 적합하기 때문에 현대 컴퓨터에서 흔히 볼 수 있는 기존 비디오 카드의 폼 팩터가 아니라 기성품 칩(모바일 GPU 또는 VPU)을 기반으로 할 것입니다. 메모리 대역폭.
이 글은 이더리움 채굴에 사용되는 작업증명(Proof-of-Work) 기반의 Ethash 프로토콜에 관한 것입니다. 이와 같은 작업 증명 기반 시스템에서 광부는 새로운 블록을 찾고 현금 보상을 받기 위해 상당한 양의 계산을 수행합니다.
이더리움 네트워크가
이 전환이 발생할 때 첫 번째 단계가 2020년 1월 3일에 시작될 것으로 예상되는지는 아직 확실하지 않습니다.