מערך השערים (FPGAs) תופס נישה ייחודית בנוף של חומרה כריית מטבע מבוזרת. ממוקם בין מעבדים למטרות כלליות מעגלים משולבים ספציפיים יישומים (ASICs), FPGAs מציע תערובת של יכולת ויעילות אשר מושך לאלגוריתמים יעילים מבחינה טכנית, בניגוד GPUs, אשר נועדו לגרפיקה והתאמה עבור כרייה, או בדיקות ASIC, אשר הם מטרה מבוססת עבור אלגוריתם אחד של חומרה של חומרה יעילה לאחר יכולת למידה אחרת.

טכנולוגיית FPGA ב Cryptocurrency Mining

FPGA הוא מכשיר מוליכים למחצה המורכב בלוקים לוגיים הניתנים להגדרה (CLBs) המחוברים על ידי חיבורים בין-תחומיים הניתנים לתוכנה.כאשר כורה נטען על קונסול:0bitstreamtureFLT:1 - קובץ המתאר מעגל דיגיטלי - FPGA מותאם פיזית למילוי האלגוריתם המדויק הנדרש.

החומרה עצמה מורכבת מקבוצת הפתרונות ה-FPGA (בדרך כלל מ- Xilinx, עכשיו חלק מ- AMD, או קבוצת הפתרונות המתוכננים של אינטל), על זיכרון לוח (DDR4 או HBM), מעגלי רגולציה כוח, וממשק PCIe לחיבור למחשב מארח.The Hosts Managements Pool Communications, ניטור, ועומס bitstream, בעוד ה-FPGA מבצע את העבודה הכבדה מאפשר ערימה של כל המשאבים התפעוליים של מערכת ההפעלה.

FPGAs in the Hardware Spectrum

  • (FLT:0)CPUsveFLT:1 הם גמישים לחלוטין אך מקבילים לעניים עבור כרייה.הם רק נשארים בר קיימא עבור אלגוריתמים עמידים ASIC שנועדו להזין חומרה מיוחדת.
  • (FLT:0GPUsIRFLT:1) מציעים מקבילות גבוהה ואת מערכות אקולוגיות תוכנה בוגרת, מה שהופך אותם ברירת המחדל עבור רבים מכורים אל-קויים.יעילותם ל- FPGAs, ורכיבים רבים של GPU (שלד, יחידות מרקם, פלטי תצוגה) אינם בשימוש במהלך כרייה, בזבוז כוח.
  • (FLT:0)ASICsssigFLT:1 לספק את שיעורי הישבן הגבוהים ביותר ויעילות הכוח הטובה ביותר כי כל טרנסטור הוא בנוי מטרה.המסחר הוא אפס גמישות: ASIC המיועד ל- SHA-256 לא יכול להיות כל דבר אחר.
  • (FLT:0)FPGAsigFLT:1 יכול להשיג 50–80% מהביצועים של הדור הראשון ASIC תוך צריכת חשמל דומה ל-HH. הם עולים על GPUs ביעילות על ידי 2-4 פעמים על אלגוריתמים רבים, אך דורשים מאמץ טכני משמעותי יותר לפרוס ולתחזק.

מיקום זה הופך את FPGAs אטרקטיבי כאשר יעילות היא קריטית וגמישות אלגוריתמית נדרש, אבל העלות היא מורכבות ומחסום גבוה יותר לכניסה.

היתרונות של FPGA Mining

Reconfigurability ו- Algorithm Agility

היכולת לשנות את מעגל החומרה על הביקוש היא נקודת המכירה החזקה ביותר של FPGA. כאשר מטבע מבוזר משנה את אלגוריתם הוכחת-העבודה שלה - כפי ש מונרו עשה שוב ושוב כדי להתנגד ASICs - FPGAכורים פשוט לטעון קצת חדש קצת זרם ולהמשיך כרייה. ASIC נותרו עם חומרה חסרת תועלת שיכולה רק אלגוריתם נטוש.

Bitstreams זמינים עבור מגוון רחב של אלגוריתמים:0Equihash, Crypto Night גרסאות, SHA-256, Ethash, VerusHash, KawPow, Autolykos, ועוד FLT:1 הקהילה מפתחת הן מסחרי פתוח סיביותstreams, יצירת שוק שמניע שיפורים. Miners יכול גם כן מהירויות שעון בסדר, מתח, תזמון, תצורה של תצורה של קיבולת גבוהה יותר של 10.

אנרגיה יעילה

FPGAs בדרך כלל לצרוך פחות כוח עבור GPUs. כי ההיגיון מוגדר ברמה החומרה כדי לבצע בדיוק את הפעולות הדרושות, אין מעל הוראה מקידוד או תזמון.כל שער משמש עבור hashing, ו idle משאבים הם מצמצם את היקף התפעול של FPH15- Real-world להראות FPG כמו לספק 2-4 פעמים את שיעור ה-Gh לוואט בהשוואה ל-GPU עבור אלגוריתמים כגון MH2, 000 CV2, 000 CV2, 000 CV2, בעוד ש-HS, 000 CVIX - 100 ליטרים, 000 CV2 - CV2, 000 HCKVIX - CVS, 000 רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של HCKHS, 000 רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של HCKV רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של 200 רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של רזולוציה של

היתרון היעילות גם מקטין את דרישות הקירור.צריכת החשמל התחתונה היא פחות ייצור חום, תרגום לאוהדים קטנים יותר, צרכי זרימת אוויר נמוכה, ולהפחית את עומס HVAC. עבור מכורים ביתיים, זה אומר ניתוח שקט יותר ופחות מתח על מעגלים ביתיים.

אופטימיזציה קשיחה

FPGAs מאפשר למפתחים לעצב ארכיטקטורות צינור מותאם אישית אשר מנצלים באופן מלא מקבילות אלגוריתמיות. בניגוד GPU עם יחידות קבועות והיררכיה זיכרון, מעצבי FPGA יוצרים בדיוק את נתיבי הנתונים ולשלוט לוגיקה הנדרשת.מועמדים מרובים יכולים להיות מעובדים בו זמנית, שולחנות חיפוש מיוחדים המיושמים בחומרה, וזיכרון מותאם לתבניות הגישה של ASIC תוך שמירה על יכולת תצורה.

עבור אלגוריתמים דמויי זיכרון כמו גרסאות Crypto Night או Autolykos, FPGAs יכול ליישם בקרים זיכרון מותאם אישית אשר להפחית את הגמישות ולהגדיל את רוחב הפס האפקטיבי.המעצב בוחר רוחב זיכרון, התפרצויות אורך, ולטפל תוכניות מיפוי מתאימים לאלגוריתם.אופטימיזציה זו אינה אפשרית עם GPUs, שבו בקר הזיכרון קבוע.

Longer Hardware Lifespan and Resale Value

ASICs יש חיים שימושיים לשמצה בכרייה.כאשר הקושי עולה או הדורות החדשים מגיעים, ASICs מבוגרים יותר להיות ללא כוונת רווח ולעתים קרובות להיות e-waste. FPGAs נשאר פרודוקטיבי במשך שנים כי הם להסתגל לאלגוריתמים חדשים ותנאי שוק. לוח שנרכש בשנת 2020 יכול היה לימייתיום, ולאחר מכן עבר רייבן, ולאחר מכן VerusCoin, ועדיין לייצר הכנסות היום.

לוחות FPGA גם לשמור על ערך resale טוב יותר מאשר ASICs כי יש להם יישומים רבים שאינם דומיננטיים: תקשורת, חלל, הדמיה רפואית, מסחר פיננסי, מחקר אקדמי. לוח כרייה כי הופך ללא כוונת רווח יכול להיות נמכר מהנדסים, תחביבים, או מוסדות חינוך. השוק המשני הזה אינו קיים עבור ASICs. יתר על כן, השוק הרחב יותר עבור FPGAs פירושו אספקה הוא יציב יותר, עם חברות מורכבות, עם סיכון גדול, או מוליכים למחצה.

חסרונות FPGA Mining

למידה עצמית Curve

המחסום המשמעותי ביותר לכריית FPGA הוא המומחיות הטכנית הנדרשת. Miners חייב להיות נוח עם מושגים לוגיים דיגיטליים, שפות תיאור חומרה (HDLs) כמו FLT:0Verilog או VHDLreaFLT:1, וכלים לפיתוח FPGA (Xilinx Vivado, Intel Quartus) גם כאשר משתמשים ב bitstreams שנבנו מראש, הקמת לוח, התקנת נהגים, התקנה, נהלים, תצורת חומרים, שימוש במיומנויות להגדרה, תצורה ופתרון, ופתרון בעיות ניהולית.

משימות נפוצות להיות מורכב: טעינה bitstream לעתים קרובות כרוך שרתי רישוי, מפתחות קריפטוגרפיים, ובדיקות תאימות. ניטור בריאות החומרה עשוי לדרוש תסריטים מותאמים אישית. Debgging לא מטענים נכשלים או הפסקת hashing דורש הבנה של מגבלות תזמון, דומיינים, וממשקי זיכרון.פיתוח bitstreams מותאם אישית הוא אפילו יותר קשה, הדורש חודשים של ניסיון HDL.

עלויות הון גבוהות

לוחות FPGA יקרים יחסית GPUs על בסיס של hash-rate-per-דולרי. A משומש Xilinx VCU1525 עולה 600-900 $, בעוד AMD חדש Radeon RX 6600 GPU עולה 250-300 $ ומספקת שיעורי hash תחרותי על כמה אלגוריתמים גבוהים יותר כמו Xilinx Alveo U250 או סדרת Agilex $ עלות $ 250, 000 לעתים קרובות להגיע ל-5000 $, 000 של עלויות חשמל קיבולת מלאה.

זמן פיתוח ואופטימיזציה

יצירת bitstream ביצועים גבוהים עבור אלגוריתם חדש הוא משימה הנדסית משמעותית, לעתים קרובות לוקח שבועות חודשים.גם כאשר משתמשים ב bitstreams שנבנו מראש, כורים עשויים להיות צריכים להתאים פרמטרים עבור לוח הזמנים הספציפי שלהם, קירור, או מארח. bitstreams לעתים קרובות מכוונים עבור לוחות התייחסות בתנאים אידיאליים; שינויים בעולם האמיתי גורמים בעיות יציבות.

תמיכה במערכת האקולוגית וקהילתית

קהילת כריית FPGA היא קטנה בהשוואה ל- GPU כוויית פורום חוצות, הדרכות YouTube, וחבילות תוכנה מוכנות לשימוש זמינים. Mining מערכות הפעלה כמו HiveOS ו- Minerstat יש תמיכה מוגבלת FPGA, לעתים קרובות הדורשות תסריטים מותאמים אישית.עזור עבור שילובים ספציפיים של לוח הבקרה-bitstream-pool קשה למצוא, ומידע מפוזר על פני Reddit Bitcoin,talk, ו-Directxin, לעתים קרובות חסומים אחרים, למנוע קבצי השבבים ספציפיים.

Cooling and Physical Management

לוחות FPGA רבים המיועדים כריית נועדו למרכזי נתונים עם מעריצים מהירים בשר וזרימת אוויר מבוקרת.הם עשויים להיות קרירים באופן פסיבי, להסתמך על זרימת אוויר של כאסאס, או מצויד עם מעריצים קטנים שאינם מספיקים לשימוש ביתי.הפתרונות קירור (מעריצים גדולים, סביבות חום, קירור) מוסיף עלות ומורכבות.FPGAs לייצר חום משמעותי תחת עומסים; ביצועים גבוהים ותוחלת חיים גבוהה דורשות סטנדרטיות של תאים ניידים (DPU) מכרטיסי ביתיים סטנדרטיים סטנדרטיים סטנדרטיים.

תחרות ASICs

הכדאיות לטווח הארוך של FPGA תלויה בהיעדר ASICs עבור אלגוריתם היעד.לאחר ש- ASIC ייעודי נכנס לשוק, FPGAs במהירות להיות ללא תחרותי. ASICs נהנה מתהליכי ייצור מתקדמים (7nm, 5 nm) המציעים צפיפות גבוהות יותר ועוצמה נמוכה יותר מאשר 20-28 תהליכי nm המשמשים ברוב FPGAs.

מי צריך לשקול FPGA Mining?

כרייה FPGA מתאימה ביותר עבור אנשים מוכשרים מבחינה טכנית ליהנות אופטימיזציה חומרה והם מוכנים להשקיע זמן משמעותי בהקמה, כוונון, ופתרון בעיות. זה מושך לכורים באזורים חשמליים גבוהה שבו יעילות FPGA יכול לעשות את ההבדל בין רווח והפסד. זה גם מושך את אלה שרוצים להימנע מנעולים במטבע אחד ואלגוריתם agility.

למתחילים המבקשים פשטות Plug-and-play צריך להימנע FPGAs. עקומת הלמידה היא תלולה, ואת הסיכון הפיננסי של רכישת חומרה יקרה ללא כישורי פריסה הוא גבוה. בקנה מידה גדול פעולות אשר יכול להרשות לעצמם ASICs מותאם אישית או תמחור GPU גדול ימצאו FPGAs פחות משכנעת בשל עלות גבוהה יותר עבור ישה ומורכבות מתמשכת. עבור אלה אשר בוחרים FPGA, הצלחה hing על התמחות: להתמקד ב- 12 $ אלגוריתמים חדשים במהירות, כגון אלגוריתמים אלגוריתמים , דורש אלגוריתמים אלגוריתמים אלגוריתמים שמרנים , כלומר אלגוריתמים , כלומר אלגוריתמים אלגוריתמים , כלומר אלגוריתמים אלגוריתמים , כמו גם אלגוריתמים אלגוריתמים קטנים , כלומר , כלומר אלגוריתמים אלגוריתמים מתקדמים מדי , כמו כן , כמו כן , אלגוריתמים אלגוריתמים , כלומר , כלומר , אלגוריתמים , כמו אלגוריתמים אלגוריתמים מתקדמים אלגוריתמים מתקדמים יותר מדי אלגוריתמים אלגוריתמים אלגוריתמים , כמו כן, כמו כן אלגוריתמים אלגוריתמים אלגוריתמים אלגוריתמים אלגוריתמים אלגוריתמים אלגוריתמים , כמו כן אלגוריתמי

נתחיל עם FPGA Mining

בחירה קשה

בחירת לוח FPGA היא קריטית.אפשרויות ברמת הכניסה כוללות לוחות המבוססים על משפחת Xilinx Kintex-7, כגון FLT:0BCU1525veFLT:1 או בשימוש ב-FLT:2VCU1525igtureFLT 3 (זמין עבור 500-900 דולר בפורומים של eBay ומומחיות).

Bitstreams ותוכנות

(רוב הכורים משתמשים ב bitstreams שנבנו מראש של ספקים מבוססים, בתנאי מוצפנים עם מפתחות מוצפנים הקשורים לוחות ספציפיים. Vendors לעתים קרובות כוללים תוכנה כרייה עבור ניטור ותקשורת בריכה. אלגוריתמים פופולריים עם bitstreams מסחריים כוללים VerusHash, Equihash, Crypto Night, KawPow, ו- Autolykos. עבור אלה עם ניסיון HDL, קוד פתוח כמו OpenFPGA וספק תחרותי (Ver)

תוכנה מינית עבור FPGAs הוא פחות סטנדרטי מאשר GPUs. כמה ספקים מציעים יישומים קנייניים עם תמיכה בבריכת בנוי; אחרים מספקים כלים קו פקודה כי משלב עם כורים כמו bminer או מאיץ באמצעות תוספים.מבחן על בריכה קטנה או Testnet לפני פריסת שיעור מלא של hash.

בחירת בריכה ורווחיות

(ב) בחרו בריכות שמתמכות באלגוריתם שלכם ומציעות אלגוריתמים אמינים (ל- ASIC-resistant או נישה מטבעות, בריכות כמו FLT:003FLT:1PoolbeyphFLT:2IRFLT 3 (VrusCoin) או בריכות ספציפיות מטבע המומלצת על ידי צוותי פיתוח הן תכונות טובות.

עתיד ה-FPGA Mining

FPGAs בכריית מטבע מבוזר תמשיך להתפתח. ASIC הפיתוח הופך מתוחכם יותר, כך FPGA Miners חייב להישאר גמישה.הצמיחה של הוכחה-of-stake עשויה להפחית את שוק הכרייה הכולל, אבל הגמישות של FPGAs הופכת להיות יותר יקר בחלל מכווץ.קידום בטכנולוגיית FPGA - תהליכים קטנים יותר, צפיפות השקעות גבוהה יותר, שיפור זיכרון - ישפר ביצועים נוספים עבור דינמיקה יעילה, כמו גם שוק חשמלי, אבל לא יכול להתאים שינוי יציב, אבל לא יכול להיות פעיל, אבל שינויים עיצוב יעיל.