对于有志参与Chia挖矿的专业人士,入场需要评估XCH代币价格走势、全网算力增长曲线、设备采购成本等因素。
初识Chia网络挖矿
相信大家对比特币/以太坊等币种的挖矿早已非常熟悉。所谓挖矿,其背后的原理是共识问题。许多矿工参与挖矿固然是为了获取虚拟货币,进而获得利润。但究其本质,挖矿的目的是为了维护一整张分布式计算网络,维护共识。而分配给矿工的虚拟货币只是这一过程的奖励而已。
按照中本聪的设想,利用大众家里的电脑CPU闲置算力就可以构筑起一个强有力的分布式网络。然而随着ASIC矿机的出现,这种运算能力很容易被专用矿机获取,从而成了资本的游戏。而且能源价格也显著的影响着比特币的算力。
根据Chia的白皮书,Chia项目的愿景是「数字世界的绿色货币」。在其设计之初,对选择算力基础的目标是「一种分布广泛、抗asic、供应过剩的商品」,而且与电价无关-这就是硬盘空间。。
截止本文写作时,根据Chia全网的算力估算其总耗电功率还不到1000KW。相比BTC实属天差地别。
都是挖矿,Chia有何不同?
简而言之,Chia的挖矿过程如同彩票开奖。参与挖矿的矿工应该提前准备好被称为plot的文件,然后等着下一个区块的广播。这些文件里的内容和广播中的内容都是哈希值。哪个幸运儿手中的哈希值与广播中的最接近,恭喜,他就中了奖,获得了XCH代币。
按照Chia网络的设计,在主网上线的前三年,每10分钟的产出是64个XCH,由32个矿工分享,即每个矿工每天有4608次中奖机会,随后分批递减。
准备plot文件的过程本质就是计算出巨量的哈希值,存储于磁盘上。官方提供的钱包程序即可完成这种计算过程。钱包客户端同时附带了命令行界面的程序,可供矿工编写脚本灵活使用。
为了提高中奖的概率,矿工自然应该准备越多plot越好。Chia网络的算力单位就是存储单位,即MB/GB/TB/PB等。注意官方使用的单位为带有小写i的如GiB,其含义是以1024为进位,而非硬盘厂商使用的以1000为进位。所以当你看到默认参数说产生一个plot需要239GiB缓存空间就窃喜以为1T的硬盘可以同时进行4个plot的时候,先别高兴太早,因为239GiB约等于251GB,而1TSSD其实只有930多GB的实际容量。当然,经过实践摸索,1T的SSD也完全是可以同时进行4个plot的,只不过需要参数设置上的一点小技巧。
了解过Filecoin挖矿的朋友可能会觉得Chia挖矿非常相似,从某种程度上确实是这样。二者都需要大量的存储设备,并在都需要在正式进行挖矿之前进行预先的准备工作,才能够生成有效算力,在Filecoin中这步被叫做数据填充,而在Chia中被叫做Plot,或者更大众的叫法-P盘。不过Filecoin挖矿对设备的要求极高,并不只是堆砌存储设备就可以,远远超出了大众使用范畴,同时还有非常复杂及昂贵的前置抵押等要求。而Chia的要求非常亲民,没有抵押、没有惩罚机制、用个人PC就能够进行操作,这是Chia迅速火遍大江南北成功破圈的原因。
分布式资本、腾讯参投的区块链技术公司Everledger已进入自愿破产程序:5月8日消息,区块链技术公司Everledger因未能获得预期的投资者资金,目前已进入自愿破产程序。该公司主要利用区块链技术来确定钻石、高端时装、艺术品、葡萄酒等其他奢侈品来源,过去8年融资总额超过5170万美元,其中腾讯于2020年以2000万美元的资金领投该公司的A轮融资,分布式资本也曾参投。Everledger公司员工已经在3月31日收到了裁员通知,初级债权人会议可能会在近期召开。[2023/5/8 14:49:46]
不过Filecoin和Chia的对存储空间的使用逻辑并不相同,Filecoin挖矿本质上是对于提供分布式存储的一种激励,而Chia则是纯粹用这种特殊的机制来维持网络共识。
Chia挖矿过程极简解析
从4月中旬Chia爆火以来,很多急不可耐的矿工已经或正在准备买硬盘,想大干一场。从已有的社区讨论来看,为数众多的计算资源并未得到充分利用。所以,很有必要了解一下Chia挖矿的要点,并针对自己的条件加以优化,才能做到高效挖矿。
Chia的挖矿过程并不是有大容量硬盘就行。有两部分缺一不可:制作plot文件和挖矿。
对于Chia来说,挖矿这一步其实是非常轻松的行为,重要的是容量,而不是速度,甚至对挖矿的主机也低到几乎没有任何要求。官方甚至推荐用一只几十美元的树莓派加上数个USBHub即可带动高达1PB的算力。毕竟,挖矿的过程就是等着网络广播来一串数字,然后跟硬盘里的哈希值比较一下就可以了。哈希的比较运算是极快的,并不需要把数以T计的数据读进内存进行什么运算。
这也确实符合Chia的出发点——绿色。任何人都可以使用闲置的存储容量加入Chia网络。挖矿几乎没有额外消耗能源,只要开着机,连着网络,就可以享受每天4608次的抽奖,而且是永久的,这很美好。
但是实际上,制作plot的过程还是相当消耗资源的,只是消耗的并非电力,而是SSD。高速大容量固态硬盘成为了真正的消耗品。这要归功于Chia设计的计算机制。为了最终达到既能提供ProofofSpace证明,又能足够快的进行检索这一目标,Chia制作plot的过程实际上分为四步:
计算生成7张哈希表,主要使用的算法是前向传播。这一步要处理大量的运算,占用CPU最为密集。其实这一步已经生成了足以支持ProofofSpace的全部数据,只不过效率欠佳,所以还需要后续步骤处理。
用反向传播算法来清理一遍上面的7张哈希表,去除不必要的哈希值,并给表排序。这一步占用CPU也较为密集,在1.03及更早的版本上对内存和缓存盘的占用也达到顶峰,但1.04开始对内存占用下降。
对上一步的结果进行压缩,并将大部分表合并起来。从这一步开始,对CPU的消耗降到了较低水平,对内存的占用仍维持在高位,但缓存盘的占用开始逐步下降。
元宇宙入选腾讯“2022年最受关注的22项新兴技术”榜单:12月6日消息,日前,腾讯科技发布了“2022年最受关注新兴技术”榜单,一共22项,元宇宙入选。其它21个新兴技术还包括虚拟现实锻炼、量子计算、虚拟网红和脑机接口等。[2021/12/6 12:53:01]
把剩余的表继续压缩成最终的文件格式,并把文件从缓存盘转移到目标位置。这一步是唯一对目标磁盘进行IO操作的。
需要指出的是,Chia的plot文件制作、挖矿、节点维护等工作统统由其钱包软件完成。该软件仍然在不断改进,迭代速度较快。在过去几个小版本中,其已经在缓存占用、速度计算等方面有了很大改进。Reddit论坛上有网友记录了不同版本软件(1,2)在制作plot过程中的各项资源占用情况,对比可以发现,1.04版相比更早版本已经减少了近一半的缓存使用量。建议总是使用官方github的最新版。
怎么挖?
对于大多数矿工,要解决的首要问题是第一步,即如何又快又省的制作plot文件。
这一过程需要使用Chia钱包软件。Chia的设计初心其实很简单,而且绝大多数晦涩难懂的参数都在开发过程中经过的小心的选择,确保已经是最优值。剩下的,就只是每台电脑的性能差异带来的时间差别而已。但恰恰就是这样的性能差异,构成了截然不同的生态。一边是业余玩家想要买几块硬盘来试水,另一边是手持资金生怕错过风口的大鳄在急切的询问「一千万资金该买什么配置」。在这背后大家关心的都是同一个问题:能抢在全网算力较低的头矿窗口期挖到多少币?毕竟,按照Chia社区维护的统计数据,同样的一次plot过程,万元以内的电脑配置,有人可以4个小时以内完成,有人却需要24小时以上,这样的算力差异自然会体现在获得奖励数的较大差别。
对此,我们的建议如下。
如果你是业余玩家,主要依靠一两台闲置的电脑,最多额外买几块硬盘,那么几乎不用费心,完全用默认参数即可。如果愿意多付出一点时间研究,最好多试验几次并发数,看几个并发最有效。更进一步的话,可以在plot过程中观察一下CPU、内存、磁盘IO的占用情况,哪项资源出现了瓶颈,则略微减少其分配,反之亦然。
几个非常有用的小技巧:
基于上节论述中引用的Reddit网友记录图,各项资源在不同的阶段利用率是各不相同的,这就意味着与其追求并发数,不如科学分配延迟时间,使得各项资源总处于较高的利用水平。让若干个并发任务互相延迟一会儿再开始,这不仅意味着CPU和内存可以得到较好利用。在1.04版软件发布之初,网友就试验成功了通过设置延迟6分钟,成功在1TSSD缓存上并发运行四个plot。考虑到现实中用普通机械硬盘做目标盘的情况较为普遍,而机械硬盘的IO性能较弱,延迟时间还可以避免多个大文件同时竞争机械硬盘的IO。
声音 | 章剑林:利用区块链等信息技术打造数字贸易基础设施:杭州师范大学阿里巴巴商学院执行院长章剑林表示,打造数贸中心的数字贸易生态环境最为重要。他建议,利用5G、物联网、区块链、大数据、人工智能等信息技术,把大量的数据串联起来,打造能更好地促进数字贸易发展的基础设施,提供一流的物流和金融服务。在数贸中心内探索数字货币的使用,是值得开拓的方向。(人民网)[2019/12/24]
制作plot的过程虽然有CPU和内存密集的运算,但过多分配CPU核数和内存数并无明显改善。如果你有一台16G内存,8核16线程的电脑,没必要把内存和线程都分配给一个plot任务。
对于个人矿工,参照目前的全网算力,仅靠钱包软件自行挖矿已经非常不现实了。当然,如前所述,Chia的挖矿类似于抽奖行为,哪怕只有一注,理论上也有可能获奖。但从更现实的角度,个人矿工建议加入矿池从而获得更可预期的产出。
要铭记一点:家用电脑的民用级SSD寿命普遍为几百TB擦写量。按照Chia官方文档指出,每制作一个0.1TB的默认参数plot文件,实际造成的擦写量约为2TB,即20:1。这意味着一块擦写寿命为500TB的民用SSD最多能生产出25TB的算力就会寿终正寝。*这也是官方强烈不建议在笔记本电脑内置的SSD上进行plot的原因。
如果你是雄心勃勃入市的准新矿主,那么我们的建议是购买一些高性能机器专门用作生产plot文件,同时再配备少量的低功耗机器专门用作挖矿。为了高效利用资金,并没有必要购买高性能整机,最好是按需搭建。假设没有功耗、尺寸、噪音等限制,那么使用全尺寸主板搭建开放式的主机较为理想。EmpowerLabs认为在相当长的时间内,投入数万元至数十万元成本搭建Chia小型矿场的做法会较为流行。根据EmpowerLabs的分析和与业内人士交叉验证,有如下建议:
制作plot所需要的核心资源有CPU、内存、SSD三部分,需要尽量均衡。
在CPU方面,因为第一、第二阶段存在的密集操作,CPU需要有尽可能高的主频。其次,为了同时进行多并发任务,核数也需要多。一部分矿工选择了二手多路E5系统却发现性能并不尽如人意,其原因在于核数虽多,主频却不高。
内存方面,plot过程耗费的并不算多,而且随着软件版本迭代一直有所降低。据实际观察,在1.03版中,单个plot过程占用的内存约为4.6GB,而1.04和1.05版最多不会超过3.5GB。如果并发任务彼此之间有少许间隔时间,并不会同时到达内存占用高峰。合理设置的话,以并发数*3G甚至更少完全可行。目前并未观察到DDR内存的频率会产生较大影响,所以无需刻意追求高频。
SSD方面是差异较为显著的,应首选企业级大容量SSD,兼顾性能和寿命来选择。企业级SSD的寿命多以PB计,可以更快产出更多的plot,平摊成本更低。目前最佳性能的SSD多采用U.2接口,并非民用级主板常见的M.2和SATA接口,这也限制了主板的选择。当然选择U.2转为PCIE16X接口的转接卡也是合理选项。
现场 | Michael Casey:区块链技术为中心化的数据管理提供了解决方案:金色财经现场报道,10月3日,在N.avenue株式会社在东京举办日本区块链大会b.tokyo上,MIT的Michael Casey在进行“区块链如何改变社会”的主题演讲时指出:区块链技术为中心化的数据管理提供了一个解决方案。Facebook让广告商进驻,通过付费接受服务,中心化的数据管理会产生如2016年美国大选时的数据操纵问题。全球处理的数据在不断增多,如果在中心化的机构中去对其进行管理呢?越来越困难。数据由中心化大机构掌控,普通民众无法与之进行抗衡,而区块链的去中心化本质可能帮助我们。[2019/10/3]
除了SSD,服务器主板上常见的SAS硬盘接口也是很好的选择,尤其是当你可以获取充足的SAS硬盘时,以RAID卡组成磁盘阵列,经验证效果往往比单一SSD更好。
在操作系统方面,并不一定要选Windows。Mac和Ubuntu/CentOS等Linux系统自身占用的资源更少,而且Chia官方钱包均已支持。如果计划进行长期不间断的生产,最好使用命令行界面,而非图形界面的plot程序。Chia钱包的图形界面其实也依靠调用命令行程序来实现plot。以Windows为例,命令行程序位于C:\Users_XXXXXXXX_\AppData\Local\chia-blockchain\app-1.0.x\resources\app.asar.unpacked\daemon\chia.exe。其中_XXXXXXXX_是你的Windows当前用户名。目前钱包GUI程序经常会出现不稳定的情况,而且钱包程序本身负担着全节点的同步任务,也会耗费CPU。所以,CLI是长期挖矿的更佳选择。
官网及社区讨论中揭示的信息
经过对官网文档的深度挖掘,以及参考了大量国内外Chia社区的讨论,发现有一些有价值的信息尚未广为人知。
关于-r的选择
-r参数是chia命令行程序中指定最大CPU线程数的参数。在许多讨论中,矿工倾向于认为越大越好。然而通过深入挖掘,我们发现并非如此。
根据Chia的Github讨论,-r参数仅仅在plot的第一阶段,即生成哈希值时起作用。理论上,如果设置-r6,那么最佳结果是6个CPU线程都100%参与工作,这一阶段的总CPU数应为600%。但实际上CPU的参与程度远小于此。
在我们的实验中,使用了i7-8700CPU,设置-r6单独进行一个plot,从chia.exe的日志中可以看到如下输出:
Starting?phase?1/4:?Forward?Propagation?into?tmp?files...?Mon?Apr?19?17:22:22?2021
声音 | 平安集团任汇川:“金融+科技”模式就是以区块链等核心技术为基础:根据中国证券网消息,近日,平安集团总经理任汇川对何为“金融+科技”模式这一问题作出解释,他指出,“金融+科技”模式就是以人工智能、区块链、云、大数据等四大核心技术为基础,深度聚焦金融科技与医疗科技两大领域,帮助核心金融业务提升效率,降低成本,改善体验,强化风控,不断提升竞争力。[2018/8/22]
Computing?table?1
F1?complete,?time:?172.346?seconds.?CPU?(183.87%)?Mon?Apr?19?17:25:15?2021
Computing?table?2
Forward?propagation?table?time:?964.964?seconds.?CPU?(312.470%)?Mon?Apr?19?17:41:20?2021
Computing?table?3
Forward?propagation?table?time:?1179.445?seconds.?CPU?(281.610%)?Mon?Apr?19?18:00:59?2021
...?...
日志表明,在7张表的计算过程中,CPU的总使用程度仅为预计的一半不到。经过多次实验,提高-r数可以一定程度提高CPU总使用率,但并不明显。因此我们认为CPU方面,主频是最影响plot速度的关键,而非核数。
当然,更高效的做法是并行进行多个plot队列。上述问题揭示的意义在于,首先-r参数并非独占,其次-r参数的作用周期较短。最佳做法是通过实验掌握第一阶段消耗的时间,通过设置间隔来避开,使得每个并行任务在执行到第一阶段的时候,总能通过较大的r值来尽可能独占CPU。
关于-b的选择
-b参数是指定最大内存使用量的参数。多数矿工认为越大越好,实则不然。对比1.04和更早的版本,plot过程中的内存使用高峰从第二阶段变化到了第一阶段,这是由Chia团队的算法改进引起的。
现在,默认参数-b3390已经是反复优化过的参数,可以保证在排序过程中总是采用效率最高的uniformsorting算法。如果降低这一参数,plot依然可以进行,但可能会回落到效率相对较低的quicksorting算法。从下列日志中,我们可以清楚的看到这一记录。当可用内存数小于qs_min时才会导致彻底失败。
Forward?propagation?table?time:?2086.329?seconds.?CPU?(217.460%)?Fri?Apr?23?19:04:01?2021
Computing?table?4
Bucket?0?uniform?sort.?Ram:?5.786GiB,?u_sort?min:?3.250GiB,?qs?min:?0.813GiB.
Bucket?1?uniform?sort.?Ram:?5.786GiB,?u_sort?min:?3.250GiB,?qs?min:?0.813GiB.
Bucket?2?uniform?sort.?Ram:?5.786GiB,?u_sort?min:?1.625GiB,?qs?min:?0.812GiB.
Bucket?3?uniform?sort.?Ram:?5.786GiB,?u_sort?min:?1.625GiB,?qs?min:?0.812GiB.
Bucket?4?uniform?sort.?Ram:?5.786GiB,?u_sort?min:?3.250GiB,?qs?min:?0.813GiB.
Bucket?5?uniform?sort.?Ram:?5.786GiB,?u_sort?min:?3.250GiB,?qs?min:?0.813GiB.
Bucket?6?uniform?sort.?Ram:?5.786GiB,?u_sort?min:?3.250GiB,?qs?min:?0.813GiB.
经过观察,计算处理的七张表中,第四、第五张表是使用内存量最多的,要实现全部uniformsorting的内存最低门槛为3.250GiB,这也正是-b3390要保障的效果。
如果提高内存分配,从日志来判断,内存的实际使用量会略微增长,而且日志总是显示uniformsorting,即已经是最佳算法,但对时间缩短并无明显效果。
这意味着即使并行多达8个任务,32G内存的机器也完全可以胜任。
关于-k的选择
在社区讨论中,k值一直是个神秘的存在。按照官方文档说法,人们从来都不需要k>32,除非为了炫耀,或者硬盘就剩那么一点空间你想填满它。但中文社区的讨论似乎并未关注过它,多数人认为越大的k会带来越大的中奖率,只是制作plot的时间增加太多,不划算。事实完全不是这样。
K值的大小直接影响着plot文件的大小,但是不论k等于几,制作出来的plot文件都是一票。没错,就是一文件一票。其实,从抽奖的过程也可以判断出,数以T计的文件如果需要读取一遍内容才能确定中奖资格的话,10分钟不可能够用。所以,抽奖的过程显然只是在比较文件哈希而已。
在主网上线之前,k曾经可以使用更小的值,比如k=25时几分钟就可以制作好一个plot文件。这意味着拥有强力电脑的人可以轻松的甩开其他人,快速获得大量票数。这也是官方为什么在主网上线前几个月确定了最低允许k=32。按照官方公布的计划,如果未来摩尔定律继续起作用,制作plot文件所需的时间将不断降低。预计在10年以后k=32将不再适用,届时官方将会取消k=32的抽奖资格,所有k=32的文件将作废。
这也提醒了准备长期持续投入的矿工,在未来某个时候,所有的算力都需要重新制作。而这个时候何时到来,取决于计算机硬件的发展速度。也许这将是推动摩尔定律的重要新因素。
Chia挖矿面临的痛点
Chia的火热并不是一天造就的。事实上,Chia项目从2017年就创立了,测试网于2019年上线,而主网则是刚刚于今年3月19日上线。作为历史悠久的明星项目,主网上线、即将登录交易所流通、Chia实体公司计划短期内上市等一系列因素造成了该项目的爆火。爆火带来的显著影响就是硬盘设备的涨价和集体脱销,同时也给Chia项目带来了广泛的争议。
毫无疑问,Chia所致力设计的绿色理念极大的降低了这一区块链项目的参与门槛。正因如此,我们前文所述的问题都是围绕并不十分复杂的通用硬件和一些软件参数设置。然而作为矿工,当下最大的困难是无法获得足够的低成本硬盘来构筑算力。我们从硬盘渠道商处获悉,从硬盘厂商到渠道商对此也深感震惊。当前硬盘市场存在着一定程度的囤积居奇。但硬盘厂商和总代一级并未对此感到担心。全球硬盘生产能力高达数千EB(1EB=1000PB),远远超过当前用于Chia挖矿这一点算力。供货和价格情况将在未来一段时间内逐渐明朗。所以并不建议矿工购买高价硬盘,尤其应该小心避免以次充好、以二手充新的情况。
另一个潜在的问题是,虽然制作好的plot文件即是永久算力,存储在便宜的机械硬盘即可,但机械硬盘也是有寿命的。如何应对天灾人祸造成硬盘灭失的情况,当下还未进入多数矿工的考虑范围,但随着时间推移,越来越多的矿工会遇到这一挑战。当下,应对这一挑战的方案似乎只能由不断更新存储设施来解决,而这在硬盘供应现状下却成为了不存在或者十分不经济的选项。
Chia挖矿的收益预期
Chia的发展速度早已超出许多人的预料,包括Chia团队。在白皮书发布时,Chia团队预计主网上线时的算力将达到40~60PB,然而实际上在3月19日上线的第二天,算力检测显示已经达到120PB,并且至今一直保持着指数形式上涨,甚至超过了多数人生产plot文件的速度。这对矿工而言并不是一件好事。
截止文章发布之日,Chia网络的总存储已经达到了900PB。这意味着投入1T的算力平均每天仅能产出0.06个Chia,并且算力每天都在大幅上涨。按目前的设备价格,自行搭建算力挖矿,在不考虑电费运维等支出的情况下,每T成本已达到40-50美元左右。尽管按目前的市场期货价格以及全网算力情况,回本周期非常的短。但全网算力正在急速攀升,30天后形成的算力每T的平均产出可能只有现在的1/5甚至更少。如市场在几个月后走入下行周期,很可能新增算力的回本周期会拉长到一年甚至数年。
总结
Chia挖矿的门槛足够低,对于家用电脑用户来说,即使不进行任何额外投资,仅仅用现有的硬盘资源,制作几份文件,尝试一下参与网络共识,也是不错的体验。同时还可以获得抽奖机会,一年能中一次奖就是几百美元的收入,也相当不错。大量新用户因为Chia认识了数字货币,又在参与挖矿的同时能够对区块链技术有更直观的了解,他们中的一部分一定会选择进一步深入探索这个世界。这是我们认为Chia挖矿此次破圈给行业带来的最大贡献。
对于有志于参与Chia挖矿的专业人士,入场需要评估三个因素。1.XCH的未来价格走势,2.全网算力增长曲线,3.设备采购价格、周期及使用安排。建议把这三个因素的所有可能变量都考虑到,计算出风险上限,再合理安排资金入场。
最后需要提醒,当前在售的大部分矿机是即用作存储挖矿又用来P盘,但在P盘期结束后会出现大量资源闲置。如果不进行合理规划,最后的结果可能是买了包含大量内存CPU等资源的矿机,结果只是第一个月用来P盘,在其余的全部生命周期都在做一个几十美元树莓派都能胜任的工作。随着大家逐渐意识到Chia挖矿的特点,未来P盘工作会逐渐和挖矿工作分离,形成更加合理的产业协作。
原文标题:《Chia挖矿技术分析及建议》撰文:Henry,EmpowerLabs研究员
本文来源:金十数据,作者:王跳跳据CoinDesk周一报道,美国最大的银行之一摩根大通将在今年晚些时候向客户推出主动管理型比特币基金,此举将标志着摩根大通的业务重心发生重大变化.
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