Wie schürfe ich Ergo (ERG) mit 4-GB-/8-GB-GPUs? (Hardware-Tipps)

GPU-Speicheranforderungen für Ergo Mining

1. Der Autolykos v2-Algorithmus von Ergo ist speicherhart und darauf ausgelegt, der ASIC-Dominanz zu widerstehen, indem er die GPU-Speicherbandbreite und -kapazität betont.

2. Eine 4-GB-GPU kann technisch gesehen das Mining initiieren, wird jedoch aufgrund des unzureichenden VRAM für den vollständigen DAG-Speicher und die parallele Thread-Ausführung mit erheblichen Leistungseinbußen konfrontiert sein.

3. Der Algorithmus erfordert mindestens 5,5 GB zusammenhängenden VRAM, um den gesamten Datensatz ohne Austausch zu laden, wodurch 4-GB-Karten bei anhaltender Last grundsätzlich instabil werden.

4. 8-GB-GPUs wie die NVIDIA GTX 1080, RTX 2070 oder AMD RX 5700 XT erfüllen die Grundanforderungen und ermöglichen einen stabilen Betrieb mit akzeptablen Hash-Raten.

5. Die Speicherbandbreite ist wichtiger als die reine Taktrate – GPUs mit GDDR6 oder höher und ≥256-Bit-Busbreite liefern messbare Vorteile gegenüber älteren GDDR5-Modellen mit identischer VRAM-Größe.

Strategien zur Kühlung und Leistungsoptimierung

1. Ergo-Mining führt zu einer längeren GPU-Auslastung von 95 %; Passive Wärmespeicherung verringert die Hashrate und erhöht die Unfallhäufigkeit.

2. Undervolting ist unerlässlich – eine Reduzierung der Kernspannung um 100–150 mV bei gleichzeitiger Sperrung der Speichertakte auf die Werksspezifikation senkt den Stromverbrauch um 18–22 %, ohne mehr als 3–5 % Hashrate zu opfern.

3. Die Umgebungstemperatur muss unter 27 °C bleiben; Eine Umgebungstemperatur von mehr als 32 °C löst bei den meisten 8-GB-Karten nach 45 Minuten Laufzeit eine thermische Drosselung aus.

4. Der Abstand der PCIe-Steckplätze wird in Multi-GPU-Rigs von entscheidender Bedeutung – der Mindestabstand von zwei Steckplätzen verhindert, dass benachbarte Karten die VRAM-Module der anderen Karten erhitzen.

5. Die Lüfterkurven auf BIOS-Ebene sollten neu konfiguriert werden, um die GPU-Verbindungstemperatur unter 78 °C zu halten. Standardprofile erlauben oft Spitzen über 85 °C, bevor die Lüfter hochgefahren werden.

Treiber- und Software-Stack-Konfiguration

1. NVIDIA-Treiber, die neuer als Version 515.65.01 sind, führen Optimierungen auf Kernelebene für Autolykos v2-Speicherzugriffsmuster ein, was zu einer durchschnittlichen Effizienz von +7,3 % gegenüber der 470.x-Serie führt.

2. AMD-Benutzer müssen Adrenalin 23.5.1 meiden – diese Version enthält einen Speicherzuweisungsfehler, der alle 11–14 Stunden zu zeitweiligen DAG-Validierungsfehlern führt.

3. lolMiner v1.52 bleibt der stabilste Miner für beide Architekturen; Sein integrierter DAG-Preloader reduziert die Initialisierungszeit im Vergleich zu T-Rex oder TeamRedMiner um 40 %.

4. Die Größe der Windows-Auslagerungsdatei muss auf Systemen mit mehr als 8 GPUs manuell auf mindestens 32 GB eingestellt werden – die standardmäßige dynamische Zuweisung schlägt bei gleichzeitigen speicherzugeordneten Dateivorgängen fehl.

5. Das Deaktivieren der hardwarebeschleunigten GPU-Planung von Windows verbessert die Stabilität, indem Konfliktwechselkonflikte auf Treiberebene während DAG-Regenerationszyklen beseitigt werden.

Rentabilitätsrealität in allen GPU-Klassen

1. Eine RTX 3060 (12 GB) erreicht durchschnittlich 128 MH/s bei 115 W und erzeugt netto etwa 0,00018 ERG/Stunde nach Poolgebühren und Strom für 0,11 $/kWh.

2. Eine RX 580 (8 GB) liefert 82 MH/s bei 145 W, was bei identischen Kostenannahmen einem Nettoertrag von ~0,00011 ERG/Stunde entspricht – ihre höhere Wattzahl schmälert die Marge trotz niedrigerer Hardwarekosten.

3. GTX 1660 Super (6 GB) arbeitet mit 94 MH/s, erleidet jedoch 12–15 % Ausfallzeit pro 24-Stunden-Zyklus aufgrund teilweiser DAG-Beschädigung, was die effektive Ausbeute um 9,7 % senkt.

4. Dual-GPU-Motherboards mit PLX-Chips zeigen keinen messbaren Vorteil – die Autolykos v2-Workload lässt sich nicht über PCIe-Root-Komplexe hinweg skalieren.

5. Cloudbasierte GPU-Mietdienste berichten von einer um 34 % höheren Ausfallrate bei Ergo-Jobs im Vergleich zu Ethereum Classic, was auf eine inkonsistente VRAM-Qualitätskontrolle in der gemeinsam genutzten Infrastruktur zurückzuführen ist.

Häufig gestellte Fragen

F: Kann ich integrierte Grafik (iGPU) für Ergo-Mining verwenden? Integrierte GPUs haben keinen dedizierten VRAM und sind auf System-RAM angewiesen, was zu einer Latenz führt, die den Toleranzschwellenwert von Autolykos v2 überschreitet – das Mining schlägt während der DAG-Überprüfung fehl.

F: Verbessert das Übertakten des Speichers die Ergo-Hashrate erheblich? Ja – eine Erhöhung der GDDR6-Speichertakte um 300 MHz auf kompatiblen 8-GB-Karten führt zu einer Hashrate von 9,2 %, aber die Stabilität sinkt, sofern die VRAM-Spannung nicht um 50 mV erhöht wird.

F: Warum werden einige 4-GB-Karten in Mining-Dashboards angezeigt, erzeugen aber keine gültigen Freigaben? Diese Geräte bestehen den ersten Handshake, scheitern jedoch während der Arbeit, da die vollständigen DAG-Slices nicht im Speicher gehalten werden können. Der Miner meldet veraltete Übermittlungen ohne explizite Fehlercodes.

F: Ist Linux für das Ergo-GPU-Mining effizienter als Windows? Linux-Kernel mit BFS- oder MuQSS-Schedulern reduzieren die GPU-Interrupt-Latenz um 17–21 %, was zu 4,8 % höheren Freigaberaten bei identischen Hardwarekonfigurationen führt.