Вы здесь

Возможно ли сделать Асик под любой алгоритм? (на примере вариантов Equihash)

асики и видеокарты

Equihash - это семейство алгоритмов Proof of Wwork, которые были представлены Алексеем Бирюковым и Дмитрием Ховратовичем в 2017 году.

Equihash предлагает быструю проверку сложной вычислительной задачи.

В этом алгоритме могут быть широко настроены вычислительные схемы, такие, как сложность и объем памяти устройства, необходимой для майнинга.

Центральная концепция работы алгоритма майнинга Equihash - так называемые ступенчатые ряды.

Задача для решения в  Equihash может быть сформулирована следующим образом:

Описание. Пусть n и k будут параметрами Equihash, и пусть для work и nonce будут заданы битовые потоки.

Алгоритм майнинга Equihash - это алгоритм Вагнера. Его основная функциональность дается путем объединения ступенчатых рядов в общем k раундов.

Equihash алгоритм

Простыми словами, Equihash построен на очень интересном парадоксе, называемом – “Закономерность дней рождения”.

Пример: в группе из 23 случайных человек вероятность факта совпадения дня рождения у двух участников составляет 50%. Для группы же в 60 и более участников, вероятность стремится к 100%.

Этот парадокс имеет собственную математическую формулу для доказательства, которая работает на практике.

Ресурсное потребление алгоритма

Как видно из предыдущего раздела, алгоритм работает при большом потреблении памяти.

В следующей таблице приведено потребление памяти семейством алгоритмов Equihash.

n 96 200 210 144 192 125 150
к 5 9 9 5 7 4 5
Монета MinexCoin ZCash AION BitcoinZ Zero ZelCash BEAM
m 16 20 21 24 24 25 25
Ступен-
чатые ряды
217 221 222 225 225 226 226
Память ≈7 ≈ 200 ≈ 600 ≈ 1500 ≈ 2800 ≈ 3000 ≈ 3200

Время, затрачиваемое на майнинг Equihash, естественно, зависит от количества «Ступенчатых рядов» а также от количества раундов. Точное время каждого раунда на практике может варьироваться от выбора программы, типов видеокарт и, наконец, от раунда к раунду, потому что Ступенчатые ряды уменьшаются в размере в последующих раундах.

Equihash и Асики

Текущие реализации Асиков для алгоритма Equihash 200/9 используют большие объемы встроенной памяти, предлагая низкую задержку и высокую пропускную способность памяти.

Асики имеют 144 Мбайт встроенной памяти, что близко к теоретическому минимуму для выполнения алгоритма на процессоре.

Учитывая производительность ASIC, используемая пропускная способность превышает 5 Тбайт в секунду.

Помимо преимуществ большого объема памяти на чипе и лучшего расположения компонентов в Асиках, а также на FPGA, эти устройства так же могут экономить время, потраченное на распараллеливаемые вычислительные операции по площади чипа и энергопотреблению, назначая больше схем для решения задачи.

Захватят ли Асики все варианты Equihash алгоритмов?

По состоянию на лето 2019 года, Асики для майнинга с наибольшим объемом встроенной памяти - это Obelisk GRN1 и Innosilicon G32-500, которые предназначены для майнинга на алгоритме Cuckatoo-31 + и должны быть доступны в 4-м квартале 2019.

Несмотря на то, что спецификации не являются общедоступными, известно, что эти устройства предлагают 512 МБ памяти на микросхеме с 16 нм технологическим процессом и принадлежат к крупнейшим чипам, которые могут быть установлены при таком техпроцессе.

Мы пришли к выводу, что даже при меньшем 7-нм тех процессе нижняя граница эффективной реализации асиков для Equihash 125/4, составляющая приблизительно 2 ГБ, пока еще недостижима для асиков.

Это вовсе не означает, что такие асики невозможно сделать, это означает, что на текущий момент — это экономически неэффективно.

Второе преимущество видеокарт перед Асиками имеет архитектурный характер. Асики, а также FPGA способны выполнять операции с памятью, которые используют битовую длину, которая не кратна 32, более эффективно.

Кроме того, добавление дополнительных схем в реализацию для обеспечения лучшего слияния памяти при использовании внешних микросхем памяти является эксклюзивным для этих микросхем, в то время как видеокарта может улучшить свои шаблоны доступа к памяти только с помощью программных решений.

Для уже хорошо настроенных параметров алгоритма Equihash 144/5 известно, что для его запуска требуется всего около 5 Гбайт пропускной способности памяти.

Каждый прогон даст в среднем 2 решения. Современные реализации могут выполнять до 60 решений в секунду на Nvidia GTX 1080. Поэтому на этих картах эффективно используется около 150 Гбайт / с из общего количества доступных 352 Гбайт / с.

Таким образом, Асики, оснащенные той же памятью что и видеокарта, но с более эффективными схемами доступа к памяти, могут иметь выигрыш примерно в 2,5 раза.

В долгосрочной перспективе предотвратить появление таких устройств для майнинга различных вариантов алгоритма Equihash не представляется возможным.
Добавьте комментарий