GPU搭載のボードコンピュータ JETSON NANO。
CUDA命令をサポートしていますので、他の環境との比較もかねてモナコインのマイニング環境を作ってみました。
ただし、実験的なものであり実用的ではないと思われます。
最初に Jetson Nano の環境を整えておきます。
セットアップの方法などは、以下の記事を参照ください。
Table of Contents
ccminerのセットアップ
以下の手順でccminerをセットアップしていきます。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | $ sudo apt install git build-essential libssl-dev libcurl4-openssl-dev $ mkdir -p src $ cd src $ git clone -b linux https://github.com/tpruvot/ccminer $ cd ccminer $ ./build.sh $ ./ccminer --version *** ccminer 2.3.2 for nVidia GPUs by tpruvot@github *** Built with the nVidia CUDA Toolkit 10.2 64-bits Originally based on Christian Buchner and Christian H. project Include some kernels from alexis78, djm34, djEzo, tsiv and krnlx. BTC donation address: 1AJdfCpLWPNoAMDfHF1wD5y8VgKSSTHxPo (tpruvot) ccminer v2.3.2 libcurl/7.58.0 OpenSSL/1.1.1 zlib/1.2.11 libidn2/2.0.4 libpsl/0.19.1 (+libidn2/2.0.4) nghttp2/1.30.0 librtmp/2.3 |
ccminerのコンパイルが終わったら実行しやすいように ~/bin などのディレクトリを作成して保存してきます。
GPUマイニングの実行
今回は VIPPOOL を使用してGPUマイニングをしてみました。
起動を簡単にするように、次のようなスクリプトを用意しました。
1 2 3 | #!/bin/bash ~/bin/ccminer -a lyra2rev2 -o stratum+tcp://stratum1.vippool.net:8888 -u [ユーザー名].[ワーカー名] -p [ワーカーパスワード] -i 16 |
-i パラメータは、CUDAのスレッド数の指定です。このスレッド数を指定しない場合、ccminerが Segmentation Faultする場合があったので追加しています。
8～31まで指定可能ですが、今回は16を指定しています。
また、実行前に VIPPOOL のワーカー設定で、「指定Difficulty」値を0.25位に設定しておきます。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 | *** ccminer 2.3.2 for nVidia GPUs by tpruvot@github *** Built with the nVidia CUDA Toolkit 10.2 64-bits Originally based on Christian Buchner and Christian H. project Include some kernels from alexis78, djm34, djEzo, tsiv and krnlx. BTC donation address: 1AJdfCpLWPNoAMDfHF1wD5y8VgKSSTHxPo (tpruvot) [2021-02-28 15:06:54] Starting on stratum+tcp://stratum1.vippool.net:8888 [2021-02-28 15:06:54] GPU monitoring is not available. [2021-02-28 15:06:54] 1 miner thread started, using 'lyra2v2' algorithm. [2021-02-28 15:06:54] Stratum difficulty set to 32768 (128.00000) [2021-02-28 15:06:54] lyra2v2 block 2259869, diff 3942325.429 [2021-02-28 15:06:54] GPU #0: Intensity set to 16, 65536 cuda threads [2021-02-28 15:07:07] Stratum difficulty set to 0.25 (0.00098) [2021-02-28 15:07:43] GPU #0: NVIDIA Tegra X1, 626.86 kH/s [2021-02-28 15:07:48] GPU #0: NVIDIA Tegra X1, 654.76 kH/s [2021-02-28 15:07:48] accepted: 1/1 (diff 0.001), 654.76 kH/s yes! [2021-02-28 15:07:56] GPU #0: NVIDIA Tegra X1, 679.62 kH/s [2021-02-28 15:07:56] accepted: 2/2 (diff 0.002), 667.19 kH/s yes! [2021-02-28 15:08:00] GPU #0: NVIDIA Tegra X1, 678.83 kH/s [2021-02-28 15:08:00] accepted: 3/3 (diff 0.006), 671.07 kH/s yes! [2021-02-28 15:08:01] accepted: 4/4 (diff 0.001), 671.83 kH/s yes! [2021-02-28 15:08:07] GPU #0: NVIDIA Tegra X1, 679.73 kH/s [2021-02-28 15:08:19] GPU #0: NVIDIA Tegra X1, 678.77 kH/s [2021-02-28 15:08:19] accepted: 5/5 (diff 0.002), 674.30 kH/s yes! ... |
ccminerでのマイニングがはじまると「NVIDIA Tegra X1, 679.73 kH/s」という感じで NVIDIA Tegra X1でのマイニングができていることが確認できます。
ハッシュ値は、679.73kH/s。
Windows10 GTX1070 SLIの環境でのマイニングの様子は以下の通り。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 | *** ccminer 1.8.3 for nVidia GPUs by tpruvot@github *** Built with VC++ 2013 and nVidia CUDA SDK 8.0 Originally based on Christian Buchner and Christian H. project Include some of the work of djm34, sp, tsiv and klausT. BTC donation address: 1AJdfCpLWPNoAMDfHF1wD5y8VgKSSTHxPo (tpruvot) [2021-02-28 15:10:13] Starting on stratum+tcp://stratum1.vippool.net:8888 [2021-02-28 15:10:13] NVAPI GPU monitoring enabled. [2021-02-28 15:10:13] 2 miner threads started, using 'lyra2v2' algorithm. [2021-02-28 15:10:13] Stratum difficulty set to 32768 (128.00000) [2021-02-28 15:10:13] lyra2v2 block 2259872, diff 3893340.217 [2021-02-28 15:10:13] GPU #1: Intensity set to 21, 2097152 cuda threads [2021-02-28 15:10:13] GPU #0: Intensity set to 21, 2097152 cuda threads [2021-02-28 15:10:19] GPU #0: GeForce GTX 1070, 36.28 MH/s [2021-02-28 15:10:20] GPU #1: GeForce GTX 1070, 35.80 MH/s [2021-02-28 15:10:48] Stratum difficulty set to 16 (0.06250) [2021-02-28 15:11:07] lyra2v2 block 2259873, diff 4097562.509 [2021-02-28 15:11:07] lyra2v2 block 2259874, diff 4120072.286 [2021-02-28 15:11:07] lyra2v2 block 2259875, diff 4282355.796 [2021-02-28 15:11:11] GPU #0: GeForce GTX 1070, 36.03 MH/s [2021-02-28 15:11:11] accepted: 1/1 (diff 0.067), 71.83 MH/s yes! [2021-02-28 15:11:15] GPU #0: GeForce GTX 1070, 35.40 MH/s [2021-02-28 15:11:15] accepted: 2/2 (diff 0.238), 71.52 MH/s yes! [2021-02-28 15:11:17] GPU #1: GeForce GTX 1070, 36.67 MH/s [2021-02-28 15:11:17] accepted: 3/3 (diff 0.273), 72.39 MH/s yes! [2021-02-28 15:11:19] GPU #0: GeForce GTX 1070, 34.67 MH/s [2021-02-28 15:11:19] accepted: 4/4 (diff 0.072), 72.04 MH/s yes! [2021-02-28 15:11:29] GPU #1: GeForce GTX 1070, 36.33 MH/s [2021-02-28 15:11:29] accepted: 5/5 (diff 0.068), 71.87 MH/s yes! [2021-02-28 15:11:32] GPU #0: GeForce GTX 1070, 34.37 MH/s [2021-02-28 15:11:32] accepted: 6/6 (diff 2.431), 71.62 MH/s yes! [2021-02-28 15:11:32] GPU #1: GeForce GTX 1070, 35.89 MH/s [2021-02-28 15:11:32] accepted: 7/7 (diff 0.068), 71.42 MH/s yes! |
Windows10 GTX1070 SLIの消費電力が、約600W。かたやJetson Nanoは10W。
消費電力を考えると Jetson Nanoは頑張っていると思いますが、1台だけでマイニングするのは現実的ではないですね。
| コンピュータ | 計算量 | 消費電力 | GPU温度 |
| Jetson Nano 2G | 679.73 kH/s | 10W | 40度 |
| Windows10 GTX1070 SLI | 35.89 MH/s | 600W | 82度 |
Jetson Nano 60台まわして消費電力が同じで…単純かけ算で 40680kH/s(40MH/s)。微妙。
同じ消費電力までもっていって、ほぼ同じ計算量。CUDAの同じエンジンですので当たり前といえば当たり前。
2,3台でお小遣い稼ぎくらいなら楽しいかもしれませんが、本格的なマイニングには難しいかな～と思います。
25Wのソーラーパネルあるので、日中はモバイルバッテリーに充電しながら夜間はバッテリーを使ってマイニングならロマンあり??
本当の目的は Tensorflowの環境構築なので、横道はこれくらいにして本筋の環境構築に進んでいきます。
ちなみに、ccminerでマイニングすると、GPUを酷使するので急激に本体の温度が上昇します。約3分くらいで50度以上になりますので、冷却ファンは必須です。
