Wie konfiguriere ich RigEL Miner für Nvidia-GPUs? (Schnellste Hashrate)

GPU-Kompatibilität und Treiberanforderungen

1. RigEL Miner unterstützt offiziell NVIDIA-GPUs der Turing-, Ampere- und Ada Lovelace-Architekturen. RTX 2060 und neuere Modelle sind vollständig kompatibel mit allen Algorithmus-Backends.

2. Treiber müssen Version 535.129 oder höher sein. Ältere Treiber können bei speicherintensiven Mining-Sitzungen auf LHR-gesperrten Karten zu Kernel-Paniken führen.

3. Für den Miner muss CUDA Toolkit 12.4 systemweit installiert sein. Ohne sie kann das Autotuning-Modul nicht initialisiert werden und verwendet standardmäßig konservative Taktprofile.

4. nvidia-smi muss den Rechenmodus als „Standard“ melden – die Einstellung auf „Exclusive_Process“ oder „Prohibited“ blockiert gleichzeitige Kernel-Starts, die für den Betrieb mit zwei Algorithmen erforderlich sind.

Struktur der Kernkonfigurationsdatei

1. rigel.conf wird beim Start im strikten JSON-Format analysiert. Jedes nachfolgende Komma oder jede Zeichenfolge ohne Anführungszeichen löst eine sofortige Beendigung mit dem Exit-Code 127 aus.

2. Das Array „Geräte“ akzeptiert nur explizite PCI-Bus-IDs – keine Platzhalter oder indexbasierten Referenzen. Beispiel: „0000:01:00.0“, „0000:02:00.0“.

3. Das Feld „Algorithmus“ muss mit genauen Zeichenfolgen aus der offiziellen Liste übereinstimmen: „autolykos2“, „cuckatoo32“, „octopus“ oder „progpow“. Tippfehler führen dazu, dass ohne Vorwarnung in den Ruhemodus zurückgekehrt wird.

4. „tune_mode“: „aggressive“ aktiviert Undervolting und Core-Boost gleichzeitig, wird jedoch nur aktiviert, wenn die GPU-Temperatur nach dem Booten 90 aufeinanderfolgende Sekunden lang unter 62 °C bleibt.

Flags zur Speicheroptimierung

1. --mem-tweak=2 zwingt GDDR6X-Speichercontroller in den Timing-Modus mit geringer Latenz, wodurch die Bandbreite auf RTX 3090- und 4090-Karten um bis zu 18 % erhöht wird.

2. --lhr-bypass=force überschreibt die Drosselung der Hash-Rate auf Firmware-Ebene auf Ampere LHR-GPUs, ohne dass externe Patches erforderlich sind. Dieses Flag ist nur wirksam, wenn es mit --driver-patch=enabled gepaart ist.

3. --shared-mem=48 konfiguriert CUDA-Shared-Memory-Bänke pro SM, um die Auslastung auf Autolykos2-Kerneln zu maximieren und eine konsistente Hashrate von +4,2 % auf RTX 4070 Ti zu erzielen.

4. --no-remap deaktiviert die automatische Neuzuordnung der VRAM-Adresse und reduziert die PCIe-Übertragungslatenz um 3,7 μs pro Kernel-Start – messbar im Ergo-Mining über 24-Stunden-Benchmarks.

Leistungsbegrenzung und thermische Abstimmung

1. --pl=75 setzt die Leistungsgrenze auf 75 % der TDP, was die Welligkeit der Spannungsschiene unter anhaltender Last stabilisiert und thermische Drosselspitzen auf luftgekühlten Anlagen verhindert.

2. --fan-curve='45:25,65:60,78:100' definiert eine Dreipunkt-Lüfterkurve, bei der die Lüftergeschwindigkeit erst über 78 °C auf das Maximum springt – vermeidet unnötigen Lärm und sorgt gleichzeitig für sichere Sperrschichttemperaturen.

3. --junc-temp=83 begrenzt die GPU-Junction-Temperatur auf 83 °C; Wird dieser Wert überschritten, wird ein automatisches Heruntertakten ausgelöst, um die Langlebigkeit des Siliziums zu gewährleisten, und nicht nur die Messwerte der Oberflächenchips.

4. --vddci-offset=-12mv passt den Speicher-I/O-Spannungsoffset an, um die Wärmeentwicklung am Speichercontroller zu reduzieren, ohne die Stabilität über mehr als 100.000 Kernelzyklen zu beeinträchtigen.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Unterstützt RigEL Miner Dual-Mining auf NVIDIA-GPUs? Ja. Es ermöglicht die gleichzeitige Ausführung von Autolykos2- und Cuckatoo32-Kerneln auf separaten SM-Clustern, vorausgesetzt, die gesamte VRAM-Nutzung bleibt unter 92 % der physischen Kapazität.

Q2. Warum schlägt --lhr-bypass=force auf meinem RTX 3080 fehl? Dies tritt auf, wenn der Treiber den LHR-Status als „unbekannt“ statt als „gesperrt“ oder „entsperrt“ meldet. Führen Sie nvidia-settings -q GPULHRLockStatus aus, bevor Sie RigEL starten, um den Erkennungsstatus zu überprüfen.

Q3. Kann ich RigEL Miner mit dem Windows-Subsystem für Linux (WSL2) verwenden? Nein. WSL2 verfügt nicht über direkten PCIe-Geräte-Passthrough und kann nicht auf GPU-Rechenkontexte zugreifen. Natives Windows oder Bare-Metal-Linux ist obligatorisch.

Q4. Was verursacht „CUDA_ERROR_LAUNCH_TIMEOUT“-Fehler? Dies ist auf die Überschreitung des Windows TCC-Timeout-Schwellenwerts (2 Sekunden) während der Kernel-Initialisierung zurückzuführen. Deaktivieren Sie das Windows Display Driver Model (WDDM) über nvidia-smi -r und starten Sie im TCC-Modus neu.