Майнинг процессором: Майнинг на процессоре CPU – полное руководство — conspi.ru — Конспирология

Содержание

Майнинг-ускоритель NVIDIA CMP 170HX: урезанный GPU GA100, система охлаждения без вентиляторов и хешрейт 165 МХ/с

Недавно в продажу начали поступать флагманские ускорители для криптомайнинга NVIDIA CMP 170HX. Блогер Linus Tech Tips получил в своё распоряжение такое устройство, подробно продемонстрировал и протестировал его.

В отличие от других моделей ускорителей серии CMP HX, топовая версия CMP 170HX фактически производится компанией NVIDIA. Видеокарта выполнена в большом алюминиевом кожухе, оснащена массивным медным радиатором, но лишена вентиляторов. По задумке разработчиков, теплоотвод от радиатора должен обеспечиваться системой охлаждения серверного шасси. Также нет видеовыходов. Видеокарта оснащена графическим процессором GA100-105F, который представляет собой урезанную версию GPU, используемого ускорителями для дата-центров NVIDIA A100 SXM.

Как оказалось ускоритель NVIDIA CMP 170HX не распознаётся никаким программным обеспечением. Кроме того, нет даже общедоступных драйверов для этой модели. Устройство строго специализировано под нужды майнинга и не может использоваться ни для каких других целей. Например, несмотря на наличие ядер CUDA, они не могут использоваться для рендеринга в Blender. Кроме того, удалена поддержка игровых API Vulkan или DirectX, так что устройство не может использоваться для потенциальных облачных игр или запуска игр на виртуальных машинах.

Графический процессор GA100-105F в CMP 170HX содержит лишь 4480 CUDA ядер. Для сравнения, полноценный видеочип GA100 оснащён 6912 CUDA ядрами. Устройство несёт на борту 8 ГБ памяти HBM2e, хотя решения на базе GA100 могут включать до 80 ГБ памяти. Фактически, на текущий момент ускорителям серии CMP HX должно хватать 8 ГБ памяти, так как объём DAG-файла для майнинга Ehtereum занимает менее 5 ГБ.

В самом майнинге Ehtereum карта обеспечивает хешрейт около 165 МХ/с. Устройство не предоставляет почти никаких возможностей гибкой настройки или разгона. Можно лишь изменять параметр Power Limit с 250 Вт до 200 Вт без существенного влияния на хешрейт.

Источник: videocardz

Лучшие процессоры для майнинга в 2018 году

В этой статье мы расскажем о лучших процессорах для майнинга криптовалют в 2018 году, на которых можно добывать криптовалюту и которые отлично подойдут для бюджетных ферм.

Когда собираете ферму, Вам в любом случае придется покупать процессор, поэтому можно пойти двумя путями, первый поставить самый дешевый процессор исключительно необходимый для работы системы или же помощнее для майнинга.

Итак вот лучшие процессоры для майнинга в 2018 году.

AMD Ryzen Threadripper 1950X

Хешрейт Cryptonight: 1280

Ядра: 16 | Потоки: 32 | Базовая частота: 3.4GHz | Возможность разгона: 4.

0GHz | L3 кэш: 32MB | TDP: 180W

Имея 16-ядерный процессор с 32-мя потоками для майнинга, вы получаете огромное преимущество, но, в первую очередь, огромный 32-мегабайтный кеш-накопитель. Threadripper 1950X является невероятно мощным процессором для многих криптовалют. Конечно он дорогой, но, поставив его на добычу, вы могли бы вскоре окупить первоначальные затраты на этот фантастический процессор.

AMD Ryzen 7 1800X

Хешрейт Cryptonight: 660

Линейка процессоров AMD Ryzen стала огромным хитом с момента ее выпуска, и эти фантастические чипы также являются одними из лучших майнинговых процессоров, которые можно купить за деньги. AMD Ryzen 7 1800X является примером: по очень привлекательной цене вы получаете 8-ядерный процессор с 16 потоками с 16 МБ L3 кэша.

Intel Pentium G4400

Хешрейт Cryptonight: 62

В то время как упомянутые выше процессоры являются отличными процессорами для майнинга , то этот отлично подойдет для недорогостоящей фермы. Это связано с тем, что первоначальные затраты на покупку невысокие, и он не ест много электроэнергии.

AMD Ryzen 5 1600X

Хешрейт Cryptonight: 503

Не удивительно, чип среднего уровня AMD предлагает больше ядер за меньшие деньги чем Intel, Ryzen 5 1600X является одним из самых экономичных и эффективных процессоров.

AMD Ryzen Threadripper 1920X

Хешрейт Cryptonight: 1068

В то время как Threadripper 1950X — лучший майнинговый процессор, его младший брат, Threadripper 1920X — не менее достоен внимания, так как он имеет такое же количество L3 кэша. Несмотря на то, что он на 25% дешевле и имеет меньше ядер и потоков, 1920X производит около 90% от хэшрейта 1950X.

Intel Core i5-7600K

Хешрейт Cryptonight: 260

Intel Core i5-7600K является разблокированным, разгоняемым четырехъядерным процессором от Intel, что делает его отличным универсальным процессором для майнинга. Конечно он не принесет впечатляющего хешрейта, но он достаточно мощный для запуска майнинга и имеет совместимость с некоторыми шикарными майнинговыми материнскими платами на рынке.

Intel Pentium G4560

Хешрейт Cryptonight: 65

Ядра: 2 | Потоки: 4 | Базовая частота: 3.5GHz | L3 кэш: 3MB | TDP: 54W

Это еще один отличный майнинговый процессор, для бюджетной фермы, конечно хешрейта большого не получить, но он отлично подойдет для работы фермы.

AMD Ryzen 3 1300X

Хешрейт Cryptonight: 270

Если вы ищете бюджетный майнинговый процессор от AMD, то Ryzen 3 1300X — отличный выбор, предлагающий четыре ядра по сравнению с двухъядерными процессорами Intel в этом ценовом диапазоне и приличное количество L3 кеша. Одна из лучших вещей в чипах Ryzen 3 заключается в том, что в будущем вы можете поставить на его места более мощный чип Ryzen 5 или Ryzen 7,

Etc майнинг на процессоре — Майнинг на процессоре с нуля базар система для

Главная О сайте Правила сайта и общения Помощь сайту Новости Майнинга и Криптовалюты Железа Оборудования Майнинг Сайта о майнинге Майнинг Как начать майнить процессооре Майнинг алгоритмов на GPU видеокарты Облачный майнинг Оборудование Железо Видеокарты Блок питания Материнские майнинг на процессоры с нуля базар Процессор, Оперативка Жесткий диск, флешка Рейзеры, молексы Ферма майнинга Интернет Софт Программы майн Майнеры Драйвера Операционные системы Пулы Биржи Обменники Чаво FAQ Прошивка GPU Перевод вывод денег Настройки майн Ещё Помощь сайту.

Приветствую на сайте о майнинге для новичков и опытных! Этот сайт о майнинге криптовалюты для новичков или как начать нулля с нуля.

На сайте с года будут статьи и обучение в основном про майнинг на видеокартах GPUможет в скором будущем добавим другие майнинг на процессоры с нуля базар, и как на этом заработать. Личные проверенные отзывы о майнинге, пулах, биржах, железе и так далее.

Так же узнаете реальные цифры сколько можно заработать на майнинге. В общем удачи, учитесь трудитесь. Обновите свою версию Claymore dual ETH miner до Вышел новый Claymore ETH miner Poloniex новость, с сентября бан России?

И попробуем заняться майнингом биткоинов.
А возможно, уже через несколько лет возьмут верх более экономичные виды майнинга, такие как Proof-of-stake и Proof-of-Capacity или будут изобретены новые.

Принципы криптографии, лежащие в основе такого хеширования, делают случайный подбор nonce практически невозможным.

Читайте, новые статьи изменения по майнингу 25 дней. Многие биржи разблокировала ввод и вывод BTC 25 дней. Обновите свой майнер zcash claymore zec miner до Вышло новое обновления майнера zcash 25 дней. Скачать ubq miner, claymore ubiq.

Ubiq майнинг, базр майнить ubq coin. Etc ethermine org как вывести, настройка выплат. Скачать майнер etc эфир классик claymore.

Etc майнинг или как майнить ethereum classic на видеокарте. Poloniex проблемы, альтернатива poloniex. О сайте Правила сайта Помощь сайту.

Эффективный метод майнинга стираемых наборов элементов с использованием платформы многоядерного процессора

Майнинг стираемых наборов элементов (EI) — привлекательная область для частого анализа шаблонов, широкого инструмента, используемого в системах поддержки принятия решений, который был предложен для анализа и решения экономических проблем. В последнее время было предложено множество подходов, но сложность проблемы высока, что требует больших затрат времени и больших системных ресурсов. Таким образом, в этом исследовании предлагается эффективный метод добычи EI на основе многоядерных процессоров (pMEI) для повышения производительности системы с точки зрения времени выполнения и улучшения взаимодействия с пользователем.Этот метод также устраняет некоторые ограничения подходов к параллельным вычислениям при обмене данными, передаче данных и синхронизации. Для решения проблемы балансировки нагрузки между процессорами также используется динамический механизм. Мы сравнили время выполнения и использование памяти pMEI с другими методами добычи EI, чтобы доказать эффективность предложенного алгоритма. Эксперименты показывают, что pMEI лучше, чем MEI, по времени выполнения, в то время как использование памяти обоими методами одинаково.

1. Введение

Интеллектуальный анализ данных — интересная область, которая привлекла множество экспертов из-за огромных объемов данных, которые собирались каждый день, и необходимости преобразования таких данных в полезную информацию для использования в интеллектуальных системах, таких как системы рекомендаций, принятие решений и экспертные системы. Интеллектуальный анализ данных широко используется в анализе рыночной корзины, производстве, финансовом банкинге, биоинформатике, здравоохранении будущего и т. Д. Частый шаблон интеллектуального анализа данных (FP) занимает жизненно важное место во многих областях интеллектуального анализа данных, включая интеллектуальный анализ ассоциативных правил [1], кластеризацию [2] и интеллектуальный анализ текста [3]. Майнинг FP заключается в поиске всех шаблонов, частота которых удовлетворяет заданному пользователем порогу. В последние годы появилось много методов [4, 5] для майнинга FP. Кроме того, были предложены некоторые вопросы, связанные с FP-майнингом, такие как модели максимальной частоты [6], элементы максимального совпадения с последовательным шаблоном [7], взвешенные шаблоны [8], периодические-частые шаблоны [9] и их приложения [10, 11].

В 2009 году впервые был представлен анализ удаляемых наборов элементов [12], который исходит из прогнозирования товаров на основе производственных схем как захватывающего изменения интеллектуального анализа шаблонов. Например, фабрике необходимо произвести несколько новых продуктов, для производства каждой из которых требуется определенное количество сырья. Однако у фабрики не хватает бюджета на закупку всех материалов. Поэтому руководителям заводов необходимо определить, какие основные материалы необходимы для производства, пока это не отразится на прибыли.Основная проблема заключается в том, как эффективно найти такие материалы, без которых потеря прибыли меньше заданного порога. Эти элементы также называются удаляемыми наборами элементов. На основе этих стираемых наборов элементов консалтинговая группа может дать менеджерам несколько советов по планам производства в ближайшем будущем. Это привлекло много исследований и стало идеальной темой в последние годы. Существует множество подходов, которые были обобщены в [13], для поиска таких паттернов, включая META [12], MERIT [14], MEI [15] и EIFDD [16].Также было разработано несколько связанных проблем поиска стираемых закрытых наборов элементов [17], стираемых наборов элементов высшего ранга [18], стираемых наборов элементов с ограничениями [19] и взвешенных стираемых наборов элементов [20, 21]. Стираемый закрытый набор элементов [17], сжатое представление EI без потери информации, был предложен для снижения вычислительных затрат. Набор элементов с возможностью удаления наивысшего ранга [18] предназначен для объединения этапов добычи и ранжирования в одну фазу, которая возвращает лишь небольшое количество EI для использования в интеллектуальных системах.Стираемый набор элементов с ограничениями [19] — это еще один подход, создающий только небольшое количество EI, что удовлетворяет особые требования. Кроме того, анализ взвешенных стираемых наборов элементов [20, 21] представляет собой основу для извлечения стираемых наборов элементов данных с весовыми условиями для каждого элемента.

Существующие алгоритмы майнинга EI имеют высокую вычислительную сложность. Это приводит к очень долгому времени выполнения, особенно на огромных наборах данных и неэффективных интеллектуальных системах. Таким образом, в этом исследовании предлагается параллельный подход, называемый параллельным майнингом стираемых наборов элементов (pMEI) с использованием платформы многоядерного процессора для сокращения времени выполнения для майнинга EI. Основные статьи этой статьи заключаются в следующем: (i) Параллельный метод, а именно pMEI для майнинга EI, разделяет задания на несколько обязанностей, чтобы уменьшить операционные расходы. (ii) Применение структуры разностного набора pidset (dPidset) для быстрого определения информации EI. (iii) Динамический механизм — это используется для балансировки нагрузки между ядрами, когда некоторые процессы свободны.

Результаты эксперимента показывают, что алгоритм pMEI лучше, чем MEI, по времени выполнения для большинства экспериментальных наборов данных.

Остальные части статьи организованы следующим образом: предварительные и связанные работы, включающие задачу интеллектуального анализа удаляемого набора элементов, несколько методов интеллектуального анализа EI, а также архитектуру многоядерного процессора представлены в разделе 2. В разделе 3 представлен алгоритм pMEI. предложенный. Эксперименты по времени выполнения и использованию памяти методами pMEI и MEI для добычи EI показаны в разделе 4. Наконец, в разделе 5 рассматриваются результаты и предлагаются некоторые потенциальные темы для исследований.

2.Сопутствующие работы

2.1. Предварительные сведения

Позвольте быть набором отдельных предметов, которые являются концептуальными описаниями элементов продуктов, созданных на мануфактуре. Например, если предположить, что в него входят сахар, молоко, сыр, кафе, закуски и вино. Набор данных продукта состоит из продуктов, где — продукт, показанный в паре (элементы, значение). В этой паре предметы — это предметы, из которых состоит продукт, а стоимость — это величина прибыли от продукта. В таблице 1 показаны примеры наборов данных, включающих пять элементов и набор продуктов.

Определение 1 (набор позиций). Набор элементов, такой как, называется -itemset.

Определение 2 (прибыль набора позиций). Для данного набора элементов прибыль набора элементов (обозначена) рассчитывается как


Продукт	Предметы	Стоимость (долл. США)

		3100
		1500
		1200
		250
		150
		110
		250
		100
		350
		50

Например, пусть набор продуктов, который содержит, или из Таблицы 1, которые есть.Таким образом, USD.

Набор элементов в наборе данных продукта называется стираемым, если и только если, где — минимальный порог, определяемый пользователем; — общая стоимость, определяемая по этой формуле.

Определение 3 (проблема майнинга EI). Проблема интеллектуального анализа EI состоит в том, чтобы обнаружить все наборы элементов (), которые имеют не более.

Для примера набора данных в Таблице 1 и = 20%, мы суммируем стоимость всех продуктов. Набор элементов можно стирать из-за.

2.2. Извлечение стираемых наборов элементов

Проблема извлечения стираемых наборов элементов (EI) была впервые представлена в 2009 году [12], что связано с прогнозированием товаров в производственной отрасли. Он помогает менеджерам определять свою производственную стратегию, чтобы гарантировать развитие компании. Менеджеры могут решить, какие новые товары подходят для завода, не влияя на прибыль компании. Например, в компании, производящей много видов товаров, каждый созданный товар будет иметь значение прибыли.Для создания всей продукции фабрике необходимо закупить все необходимые материалы. В настоящее время у компании нет бюджета на закупку всех материалов. Следовательно, менеджеры этой компании должны обдумать свои производственные стратегии, чтобы обеспечить устойчивость компании. Задача состоит в том, чтобы получить наборы позиций, которые можно исключить, но которые существенно не изменят прибыль компании.

2.3. Методы поиска удаляемых наборов элементов

Было предложено множество методов для добычи EI, таких как META [12], MERIT [14], MEI [15] и EIFDD [16].Во-первых, META, алгоритм на основе априори, генерирует наборы элементов-кандидатов с использованием уровневого подхода. Позвольте быть набором стираемых −1-itemsets. Набор элементов проверяется на согласованность для создания стираемых наборов элементов кандидата. Однако только небольшое количество из них имеют тот же префикс, что и присоединяются. Позже MERIT, основанный на NC_sets, структурирован для уменьшения манипуляций с памятью, что является его основным улучшением. Производительность MERIT значительно выше, чем у META. Однако хранение структуры NC_sets приводит к высоким вычислительным затратам, включая использование памяти и время выполнения.Следовательно, MEI использует подход «разделяй и властвуй», связанный с различием наборов идентификаторов (dPidset) для добычи EI, чтобы улучшить использование памяти и время выполнения. Он сканирует набор данных только один раз, чтобы определить общую прибыль (), индекс прироста () и стираемые наборы из 1 элемента с их наборами значений. Хотя время выполнения и потребление памяти выше, чем у META и MERIT, однако производительность MEI для нескольких плотных наборов данных довольно слабая. Чтобы устранить этот недостаток MEI для плотных наборов данных, EIFDD предлагается с использованием теории подмножества.Эта концепция помогает быстро определять информацию об EI без затрат на генерацию. Короче говоря, EIFDD регулярно применяется для добычи EI для плотных наборов данных, в то время как MEI применяется для добычи EI для других типов наборов данных.

Хотя существующие методы улучшили вычисление EI интеллектуального анализа данных, тем не менее, эти методы по-прежнему занимают больше времени в больших наборах данных или больших пороговых значениях. Следовательно, в этой статье мы разрабатываем новую технику для снижения вычислительных затрат на добычу EI.

2.

4. Структура dPidset

Структура dPidset была предложена Ле и Во [15] для уменьшения потребления памяти за счет использования индекса прибыли для эффективного майнинга EI. Эта структура резюмируется следующим образом.

Определение 4. Для данного набора элементов и элемента набор идентификаторов набора элементов обозначается как где — pidset элемента, то есть набор идентификаторов (ID) продуктов, которые содержат элемент.

Определение 5. Позвольте быть прибылью набора элементов, которая рассчитывается следующим образом:

Теорема 1 [15]. Два заданных набора элементов с одинаковым префиксом. и — пидсеты и, соответственно. определяется следующим образом:

Пример 1. Рассмотрим иллюстративные наборы данных в Таблице 1, и. У нас есть .

Определение 6. dPidset набора элементов, обозначаемого, определяется следующим образом: где — список идентификаторов наборов элементов, которые существуют только в.

Пример 2. У нас и, так.

Теорема 2 [15]. Два заданных набора элементов и dPidsets, которые есть и.Определяется следующим образом:

Пример 3. У нас есть, и. Как в определении 6, и. Как и в теореме 2,.

Теорема 3 [15]. Прибыль, обозначенная (), рассчитывается следующим образом: где — прибыль, а — прибыль.

Пример 4. У нас есть and, а значит,, и. Согласно Примеру 3, and, and so, and. , так .

2.5. Платформа многоядерного процессора

Многоядерный процессор (MCP) — это физический чип, включающий множество отдельных ядер в одной схеме [22].MCP позволяют выполнять несколько миссий одновременно для повышения производительности приложений. В многоядерном процессоре каждое ядро имеет отдельный кэш L1 и модуль исполнения и использует общедоступный кеш L2 для всего процессора. Это максимально использует ресурсы и оптимизирует связь между интеркерами. Если несколько задач выполняются на отдельных ядрах одной и той же схемы и если они разделяют данные, которые совпадают в кэше, то общедоступный кеш последнего уровня между ядрами уменьшит репликацию данных. Следовательно, он более эффективен во взаимодействии. Основным улучшением многоядерных процессоров является снижение температуры ЦП и значительный рост ускорения процессоров, хотя он дешевле, чем распределенные системы, поэтому он широко применяется во многих областях, таких как компьютерное зрение, социальные сети, обработка изображений и встроенные системы. система.

В области интеллектуального анализа данных существует множество исследований, использующих эту архитектуру для повышения производительности. Nguyen et al. [23] реализуют методику для правил ассоциации классов параллельного интеллектуального анализа данных на компьютере, который имеет платформу многоядерного процессора, которая использует структуру SCR-tree (дерево правил с одним ограничением) и параллельный механизм задач.NET Framework. Huynh et al. в [24] используют многоядерные процессоры для анализа частых последовательных шаблонов и частых закрытых последовательных шаблонов, которые используют структуру DBV-tree (динамическое битовое векторное дерево) и стратегию параллельных данных на основе TPL (библиотеки параллельных задач). Laurent et al. [25] предложил PGP-mc, который использует параллельный постепенный анализ шаблонов, используемый библиотекой потоков POSIX. Flouri et al. [26] реализуют GapMis-OMP, инструмент для попарного выравнивания короткого чтения, используемый интерфейсом прикладного программирования OpenMP, а Sánchez et al.[27] предлагают SW (Smith-Waterman), метод сравнения длин последовательностей на основе оборудования CellBE. Недавно Kan et al. [28] предложили распараллеливание и ускорение перетасованной сложной эволюции с использованием многоядерных процессоров и многоядерных графических процессоров. В 2018 году Ле и др. [29] предложил параллельный подход для анализа шаблонов пересечений с ограничениями, который использовал структуру DBV-PatternList и параллельный подход к задачам в многоядерной архитектуре.

3. Параллельный метод майнинга стираемых наборов элементов

Предлагаемый нами подход (алгоритм 1) в этом исследовании сначала определяет общую прибыль набора данных, стираемых наборов из 1 элемента () с их наборами значений (строка 2). Затем pMEI отсортирует их по размеру своих наборов идентификаторов в порядке возрастания (строка 3) и добавит их в дочерний узел корневого узла (строка 4). Наконец, для каждого узла в корне pMEI запустит новую задачу (строка 6) и вызовет процедуру pMEI_Ext для параллельной обработки этого узла с созданной задачей, которая является легким объектом в платформе .NET для обработки параллельного элемента работы. Его можно использовать, когда мы хотим выполнить что-то параллельно. Работы (или задания) распределяются между несколькими процессорами, чтобы максимизировать производительность компьютера.Задачи скорректированы с учетом использования многоядерных процессоров для повышения производительности.

Вход : база данных продукта и минимальный заданный порог
Выход :, список EI
1 корень = NULL
2 Сканируйте для расчета всей прибыли of, индекс прибыли () и
стираемые наборы из 1 элемента с их pidset ()
3 Сортировка по размеру их наборов идентификаторов в порядке убывания
4, где — дочерний узел
5 Для каждого (дюйма) до
6 Начать новую задачу
7 pMEI_Ext (,)
8 Конец для

Для процедуры pMEI_Ext алгоритм будет объедините каждый узел в корне вместе и создайте следующий уровень кандидатов. Эта стратегия будет использоваться до тех пор, пока не останется новых EI для создания. Вся процедура pMEI_Ext задача будет выполняться параллельно для достижения хорошей производительности.

Вход : узел, задача
1 для до
2
3 для до do
4 E . Items = E _v [i]. Items ∪ E _v [j].Артикулы
5 ( E .pidset, pro ) ← E _v [i] .pidset \ E _v [j] .pidset
6 .pro = E _v [i] .pro + pro
7 если E .pro < T × δ , то
8
9
10 , если , то
11 pMEI_Ext ()

Отличительной чертой алгоритма pMEI является то, что он использует механизм динамической балансировки нагрузки. pMEI использует очередь для хранения заданий (список работ, которые необходимо выполнить), и если очередь не пуста и существует задача, которая неактивна, то задаче назначается задание для выполнения. Напротив, если очередь заполнена, задача будет выполнять задание до завершения. После того, как задача завершает работу или находится в режиме ожидания, ей немедленно будет назначено новое задание, и это задание будет удалено из очереди, и процесс будет продолжаться до тех пор, пока очередь не станет пустой. Этот механизм эффективен и может помочь избежать простоя задачи и достичь сбалансированных рабочих нагрузок.

Кроме того, одно из различий между pMEI и параллельными методами в [24, 29] заключается в стратегии сортировки для балансировки пространства поиска. Для майнинга часто встречающихся паттернов мы можем отсортировать паттерны в соответствии с их поддержкой. При майнинге EI нам не нужно вычислять поддержку наборов элементов, поэтому pMEI сортирует наборы элементов в соответствии с размером их pidset, чтобы сбалансировать пространство поиска.

Иллюстрация процесса добычи MEI и pMEI показана на рисунке 1.

(a) Процесс добычи MEI
(b) Процесс добычи pMEI
(a) Процесс добычи MEI
(b) процесс добычи pMEI

pMEI, выполняемый в режиме поиска в глубину; результат (EI) записывает в глобальную память.Таким образом, нет необходимости объединять или синтезировать процесс. Кроме того, pMEI использует глобальную очередь для родительской задачи и локальную очередь для дочерней задачи; оба доступны в порядке LIFO. Синхронизация между задачами не требуется, поскольку задача, использующая локальную очередь, не включает никаких общих данных.

4. Результаты экспериментов

В этом разделе представлены результаты экспериментов, которые были выполнены на ПК с Intel Core I5-6200U (2,30 ГГц, 4 потока) с 4 ГБ ОЗУ и реализованы на C # в Visual Studio 2015.

Эксперименты проводились с наборами данных Accidents, Chess, Connect, Mushroom, Pumsb и T10I4D100K, которые были загружены из наборов данных UCI (http://fimi. ua.ac.be/data/). Мы добавили новый столбец для хранения стоимости, связанной с каждым продуктом, поскольку стоимость продуктов не существует в этих наборах данных. Значение рассчитано на основе нормального распределения. Характеристики этих наборов данных представлены в таблице 2 и доступны по адресу http://sdrv.ms/14eshVm.


Набор данных	Количество продуктов	Количество элементов	Средняя длина	Плотность

Аварии	340183	468	33.8	0,072
Шахматы	3196	76	35	0,460
Connect	67557	130	43	0,333
Гриб	8124	120	23	0,192
Pumsb	49046	2113	74	0,035
T10I4D100K	100000	870	10	0. 011

В этой части мы оценим манипуляции с памятью и время работы предлагаемого алгоритма с помощью алгоритма MEI [15], чтобы показать эффективность алгоритма pMEI.

4.1. Время выполнения

Мы оцениваем время выполнения алгоритмов MEI и pMEI на шести экспериментальных наборах данных (рисунки 2–7). Обратите внимание, что время работы усредняется для пяти запусков.

Для плотных наборов данных, таких как Chess, Connect и Mushroom, время выполнения pMEI намного лучше, чем MEI (рисунки 3-5).В деталях, для набора данных Chess at pMEI требуется всего 0,203 с, а для MEI требуется 0,31 с; а при pMEI требуется всего 0,389 с, а для MEI требуется 0,654 с, соответственно. В частности, этот разрыв будет увеличиваться по мере увеличения порога. Как и в случае с набором данных Connect, при временной интервал между временем выполнения pMEI и MEI составляет 3,49 с, тогда как при временной интервал составляет 7,07 с.
Для разреженных наборов данных, таких как Accidents, Pumsb и T10I4D100K, временные промежутки между pMEI и MEI небольшие (рисунки 2, 6 и 7).Следовательно, pMEI превосходит MEI с точки зрения времени выполнения для всех экспериментальных наборов данных, особенно для плотных наборов данных.
4.2. Использование памяти
Для всех экспериментальных наборов данных pMEI и MEI имеют одинаковое использование памяти (см. Рисунки 8–13). Таким образом, pMEI улучшает время выполнения для интеллектуального анализа данных для всех экспериментальных наборов данных, сохраняя при этом использование памяти по сравнению с алгоритмом MEI.

Для оценки эффективности многоядерных систем мы применили предложенный метод с различным количеством ядер (рисунок 14).Ускорение увеличивается почти в два раза на 2 ядрах и почти в четыре раза на 4 ядрах. Средняя скорость ускорения составляет 1,94, 1,95, 1,95, 1,98, 1,99 и 2,06 для 2 ядер и 3,82, 3,87, 3,82, 3,80, 3,82 и 3,93 для 4 ядер с наборами данных Accidents, Chess, Connect, Mushroom, Pumsb и T10I4D100K. , соответственно. Как правило, ускорение всегда пропорционально количеству ядер компьютера.
5. Выводы
В этом исследовании был предложен эффективный метод добычи EI, а именно pMEI на основе многоядерных компьютеров для повышения производительности.Этот метод преодолевает эти недостатки подходов к параллельным вычислениям, включая интерактивные затраты, синхронизацию и дублирование данных. Также использовался динамический механизм балансировки нагрузки процессора. Эксперименты показывают, что pMEI лучше, чем MERIT для майнинга EI по времени выполнения.
В будущем мы будем изучать поиск стираемых закрытых наборов элементов высшего ранга и максимальных стираемых наборов элементов. Кроме того, мы расширим изучение интеллектуального анализа данных, связанного с некоторыми видами ограничений элементов.Кроме того, будут разработаны подходы для майнинга таких паттернов на распределенных вычислительных системах.
Доступность данных
Данные о продукте, использованные для подтверждения выводов этого исследования, были депонированы в репозитарии наборов данных для часто используемых наборов элементов (http://fimi. ua.ac.be/data/).
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Благодарности
Авторы выражают благодарность Туонг Ле за его ценные комментарии и предложения.
CPU Miner | Александрия
Поскольку для майнинга требуются вычислительные мощности, процесс генерации или майнинга криптовалюты с использованием центрального процессора (ЦП) называется майнингом ЦП (или майнингом центрального процессора).
Как следует из названия, CPU miner — это программа , которая используется для майнинга криптовалюты на процессоре или CPU. Некоторые криптовалюты требуют использования центрального процессора (ЦП) для майнинга вместе с соответствующими программами.
Существуют различные программы, предлагающие широкий спектр функций. У майнеров есть два варианта: либо заниматься соло-майнингом, либо присоединиться к майнинговому пулу, чтобы увеличить свои шансы на получение награды. Настоятельно рекомендуется присоединиться к пулу, где вы можете майнить с другими людьми и делиться прибылью. Майнинг
CPU — это процесс использования компьютера для выполнения сложных вычислений с блоками данных, которые поддерживают работу сети блокчейнов. Проще говоря, это означает, что компьютер постоянно выполняет функции хеширования, пока не будет найден правильный результат.Майнер получает вознаграждение в виде монет за каждый блок данных.
Майнеры должны решать сложные вычисления, используя свое оборудование, чтобы получать вознаграждение. Поскольку конкуренция высока, участникам выгодно использовать эффективные инструменты. Вот здесь-то и появляется майнинг на GPU.
В первые годы существования криптовалюты пользователям был доступен только майнинг на CPU. Однако, поскольку майнинг криптовалюты, особенно BTC, стал сложнее, чем раньше, майнеры переключили свое внимание на майнинг с использованием графических процессоров и специализированных интегральных схем (ASIC).Более того, после каждого уменьшения вдвое вознаграждение в BTC уменьшается на 50%. Поэтому выгоднее использовать больше установок для майнинга, чем несколько.
Одно из основных различий между майнингом на CPU и GPU заключается в том, что графические процессоры могут выполнять блоки быстрее, чем CPU. Хотя в прошлом центральные процессоры могли успешно майнить (например, на заре Биткойна), повышение уровня сложности затруднило прибыльный майнинг с помощью центрального процессора, даже если у вас есть бесплатное электричество.
Запущены
выделенных процессоров для майнинга криптовалюты Nvidia CMP, хешрейт графических процессоров GeForce снижен на 50%
Анонсирована линейка продуктов Nvidia CMP или процессоров для майнинга криптовалют (CMP) для профессиональных майнеров.Новая линейка графических процессоров была разработана и оптимизирована для обеспечения оптимальной производительности и эффективности майнинга. Nvidia также сообщает, что программные драйверы ее будущих графических процессоров Nvidia GeForce RTX 3060 предназначены для обнаружения определенных атрибутов алгоритма майнинга криптовалюты Ethereum и ограничения скорости хеширования или эффективности майнинга криптовалюты примерно на 50 процентов. Это сделано для того, чтобы люди не использовали графические процессоры Nvidia GeForce для майнинга криптовалюты, и была решена проблема нехватки графических процессоров для геймеров.
Новая линейка продуктов Nvidia CMP — это новая линейка продуктов компании для профессионального майнинга.Nvidia в своем блоге заявила, что процессоры Nvidia CMP не поддерживают графику и будут продаваться через авторизованных партнеров, таких как Asus, Colorful, EVGA, Gigabyte, MSI, Palit и PC Partner. Процессоры Nvidia CMP будут доступны в первом и втором кварталах этого года.
Процессор Nvidia CMP 30HX будет иметь скорость хэширования Ethereum 26 MHps, номинальную мощность 125 Вт, разъемы питания 1×8-pin и 6 ГБ оперативной памяти. Процессор Nvidia CMP 40HX будет иметь скорость хеширования Ethereum 36 МГц / с, номинальную мощность 185 Вт, разъемы питания 1×8-pin и 8 ГБ оперативной памяти.Процессор Nvidia CMP 50HX будет иметь хэш-скорость Ethereum 45 MHps, номинальную мощность 250 Вт, 2×8-контактные разъемы питания и 10 ГБ оперативной памяти. А самый премиальный процессор Nvidia CMP 90HX будет иметь хэш-скорость Ethereum 86 MHps, номинальную мощность 320 Вт, 2×8-контактные разъемы питания и 10 ГБ оперативной памяти. Nvidia CMP 30HX и Nvidia CMP 40HX будут доступны где-то в первом квартале, а процессоры Nvidia CMP 50HX и Nvidia CMP 90HX будут доступны где-то во втором квартале этого года.
Компания заявляет, что в новой Nvidia CMP отсутствуют выходы дисплея, что позволяет улучшить воздушный поток во время майнинга, чтобы они могли быть более плотно упакованы.Nvidia CMP также имеют более низкое пиковое напряжение и частоту ядра, что, как говорят, улучшает энергоэффективность майнинга.
По сути, с помощью Nvidia CMP компания стремится помочь майнерам создавать эффективные центры обработки данных, сохраняя при этом графические процессоры GeForce RTX для геймеров. Он добавляет: «Nvidia CMP не соответствует требованиям, предъявляемым к графическому процессору GeForce, и, таким образом, не влияет на доступность графических процессоров GeForce для геймеров».
Выпуск новой GeForce RTX 3060 готовится к запуску 25 февраля, и компания представила линейку Nvidia CMP незадолго до этого, чтобы решить проблему нехватки.
Следите за новостями с выставки Consumer Electronics Show on Gadgets 360 в нашем центре CES 2022.
Игровые ПК и процессоры AMD Ryzen становятся мишенью майнеров криптовалюты
Практически невозможно найти одни из лучших видеокарт на цифровых полках прямо сейчас из-за постоянной нехватки микросхем, беспрецедентного уровня спроса и даже некоторых махинаций в стиле Fast & Furious, влияющих на предложение. К сожалению, появление новой криптовалюты Raptoreum может привести к тому, что эти же проблемы повлияют на доступность процессоров AMD.
Процессоры AMD Ryzen 9 3000 и 5000 были определены (через Videocardz) как одни из лучших чипов для майнинга криптовалюты, поскольку их кэш L3 объемом 64 МБ может легко управлять рабочими нагрузками, необходимыми для метода майнинга Raptoreum.
Ryzen 9 5900X входит в число лучших игровых процессоров, которые сегодня можно установить в игровой ПК, и повышенный спрос со стороны майнеров может привести к снижению доступности процессора и резкому росту его цены наряду с другими чипами AMD Ryzen 9. Что еще хуже, предстоящие компоненты Zen 4 Ryzen 6000, которые должны появиться в следующем году, могут быть затронуты в большей степени, поскольку, по слухам, они имеют 192 МБ кеш-памяти третьего уровня.
И AMD, и Intel не внедрили каких-либо ограничителей производительности майнинга на своих процессорах или графических процессорах, и обе компании заявляют, что в ближайшее время не планируют это делать. Между тем, крипто-майнеры продолжают искать новые способы обойти ограничители скорости хэширования (LHR), реализованные Nvidia на своих графических процессорах RTX 3000, и с некоторым успехом.
Вполне вероятно, что зеленый цвет команды перенесет ту же технологию ограничения LHR на свои будущие графические процессоры RTX 4000, но еще неизвестно, будет ли заявленная по слухам игровая производительность каким-либо значимым образом влиять на возможности майнинга карт. Тем не менее, нам не придется долго ждать, чтобы узнать об этом, поскольку утечки указывают на дату выпуска новых видеокарт Nvidia в 2022 году.
{«schema»: {«page»: {«content»: {«headline»: «Игровые ПК и процессоры AMD Ryzen становятся целью майнеров криптовалюты», «type»: «news», «category»: «amd «},» user «: {» loginstatus «: false},» game «: {» publisher «:» «,» genre «:» «,» title «:» AMD «,» genres «: []}} }}
ASIC против GPU против CPU Оборудование для майнинга криптовалюты
В наши дни многие люди говорят о крипто-майнинге, но действительно ли они понимают все тонкости этой концепции.В этой статье мы рассмотрим оборудование, лежащее в основе Proof of Work, и то, как оно играет ключевую роль в определении устойчивости и уровня децентрализации различных валют, доступных для майнинга сегодня.
1. Asic Mining:
ASIC — специализированная интегральная схема — в самом общем смысле представляет собой аппаратное устройство, созданное специально для высокоспециализированных цифровых приложений. Используя термин ASIC в отношении криптовалют, мы должны понимать, что эти микросхемы ASIC предназначены для выполнения «алгоритмов хеширования» наиболее экономичным и энергоэффективным способом.
Чтобы уточнить емкость этого чипа, мы должны рассмотреть пример ASIC BTC, который, как известно, обладает хэш-скоростью, которая как минимум в тысячу раз лучше, чем у обычного процессора ноутбука.
Поскольку ASIC созданы специально для алгоритмов с одним хешем, каждый раз, когда мы имеем дело с разными криптовалютами, нам необходимо покупать новые ASIC. Пока мы говорим, существует более десятка надежных производителей оборудования, которые разрабатывают и продают специализированные ASIC для коммерческого использования.
Однако следует иметь в виду, что ASIC-машина в основном представляет собой модифицированный инструмент для майнинга и поэтому может стоить пользователям от 2000 до 5000 долларов (в зависимости от приобретаемой марки).
Подробный обзор
По мере того, как рынок крипто-майнинга стремительно расширяется, доходность, которая когда-то казалась достижимой с помощью этого прибыльного направления, в значительной степени уменьшилась. В горнодобывающем секторе, полном как независимых, так и корпоративных игроков, прибыль от майнинга ASIC сокращалась за последние пару месяцев.
Рынок ASIC-майнинга можно рассматривать как рынок, который ценит приобретение мощности хэширования. Поскольку сегодня в этой области существуют сотни конкурентов, получить прибыль сложно.Фактически, согласно недавнему статистическому исследованию, количество терахэшей в секунду выросло до такого уровня, что ежемесячные проценты теперь быстро снижаются. Это затрудняет получение устойчивых дивидендов, если никто не работает с большой поддержкой капитала.
Кроме того, выполнение триллионов хэшей в секунду также со временем приводит к серьезным проблемам с производительностью. Установки ASIC, которые работают изо дня в день, становятся горячими и теряют часть своей эффективности. Если не будет развернута эффективная система охлаждения для регулирования температуры машины, нужно быть готовым к громкому шуму вентилятора и проблемам с хешированием.
На этом этапе нам также необходимо учесть один из наиболее важных вопросов, связанных с майнингом ASIC — потребление электроэнергии. Машины ASIC, как известно, жадно поглощают электроэнергию, и в странах, где тарифы на электроэнергию высоки, пользователи должны быть готовы к большим счетам за электроэнергию.
Что означает термин «Устойчивость к ASIC»?
Очень часто мы сталкиваемся с криптовалютами, которые рекламируют себя как «устойчивые к ASIC». Но что конкретно это означает?
Что ж, в основном валюты, невосприимчивые к ASIC, — это валюты, которые используют более сложные алгоритмы хеширования и, следовательно, требуют больше памяти компьютера.В результате этого оборудование, необходимое для реализации таких монет, имеет более сложную конструкцию и требует дополнительных финансовых вложений.
Но по правде говоря, ASIC могут быть разработаны для работы с любой валютой, если кто-то желает вложить деньги.
2. Майнинг на GPU:
Другой метод майнинга, который, кажется, популярен среди криптоэнтузиастов, — это использование высокопроизводительного устройства GPU. Хотя графические процессоры (графические процессоры) не так мощны, как ASIC, они известны своей экономической эффективностью и общей гибкостью использования.
Графические процессоры
— это, по сути, микросхемы на графической карте, которые необходимы для обработки больших объемов повторяющихся вычислений. Эти процессы необходимы для рендеринга высокопроизводительных игр. Более высокая мощность графического процессора позволяет ускорить рендеринг детализированной графики и 3D-анимации.
Первоначально задуманный для расширения графических возможностей компьютера, в последние месяцы такие компании, как Nvidia, заявляли, что они не могут удовлетворить существующий производственный спрос, поскольку большинство людей теперь используют графические процессоры для майнинга Ethereum.
Спрос на высококачественные графические карты, в частности, резко вырос, и игровая индустрия в настоящее время испытывает огромную нехватку графических процессоров.
В качестве корректирующей меры многие интернет-магазины в настоящее время ограничили покупательную способность среднего покупателя и запретили оптовые закупки графических процессоров. Мало того, клиентам, которые покупают полностью настроенную игровую установку, предоставляются выгодные скидки.
Как майнинг ETH соотносится с графическими процессорами
Из-за того простого факта, что для майнинга Ethereum нет ASIC, пользователям приходится довольствоваться следующим лучшим вариантом — установкой на графическом процессоре.Некоторые из основных причин того, почему не существует ASIC-установки для майнинга ETH, включают:
Ethereum использует уникальный протокол ETH-HASH, устойчивый к ASIC.
ETH использует структуру с усиленной памятью, которая не позволяет обычным майнерам получить токен.
Другая причина отсутствия совместимости с ASIC заключается в том, что Ethereum не использует обычный консенсусный модуль POW (Proof of Work), но скорее использует более эффективный механизм POS (Proof of Stake).
Какие валюты можно майнить с помощью достойного графического процессора?
Как упоминалось ранее, графические процессоры обладают значительно меньшей вычислительной мощностью, чем ASIC, но по-прежнему способны добывать различные монеты. Некоторые из токенов, которые были успешно добыты с использованием стандартных графических процессоров, включают:
Ethereum
Monero
Bitcoin Gold
Zcash
Electroneum
3. CPU Mining
CPU, как мы все знаем, означает «Центральное процессорное устройство».Это основная функциональная единица любого компьютера, необходимая для обработки всех внутренних транзакций и вычислений. Проще говоря, все компоненты, которые присутствуют в нашем компьютере, в основном предназначены для поддержки работы ЦП.
Но как это связано с майнингом криптовалют?
Читатели будут очарованы, узнав, что после его выпуска Биткойн можно было добывать с помощью стандартного процессора. Фактически, некоторые пользователи раньше получали до 100 BTC в день, используя свои обычные ноутбуки.
Однако с 2010 года все сильно изменилось, и с появлением ASIC, обычные CPUS больше не подходят.
ЦП
предназначены в первую очередь для выполнения стандартных двоичных задач, но обладают уникальным преимуществом повсеместного распространения. В результате, если монета поддерживает майнинг на центральном процессоре, ее можно легко получить с помощью стандартного компьютера.
При этом следует помнить, что хеширование, необходимое для Proof of Work, является повторяющимся математическим расчетом.Поскольку у ЦП меньше арифметических логических блоков для выполнения таких приложений, требующих исчерпания памяти, время майнинга чрезвычайно велико, и весь процесс может стать чрезвычайно утомительным.
Какие валюты поддерживают майнинг CPU?
Хотя список может быть небольшим, все же есть некоторые токены, которые можно добыть с помощью обычного компьютера. Monero — прекрасный тому пример. Благодаря использованию алгоритма CryptoNight, Monero может уменьшить свою зависимость от оперативной памяти.
В дополнение к этому, команда разработчиков Monero разработала нечто, называемое «интеллектуальным майнингом», которое помогает максимизировать использование ЦП, когда он не используется активно.Это означает, что как только мы оставляем наш компьютер в режиме ожидания, ЦП автоматически начинает майнинг.