Comment exploiter Ergo (ERG) avec des GPU de 4 Go/8 Go ? (Conseils matériels)

Exigences de mémoire GPU pour Ergo Mining

1. L'algorithme Autolykos v2 d'Ergo est gourmand en mémoire et conçu pour résister à la domination des ASIC en mettant l'accent sur la bande passante et la capacité de la mémoire GPU.

2. Un GPU de 4 Go peut techniquement lancer le minage, mais sera confronté à de sévères pénalités de performances en raison d'une VRAM insuffisante pour le stockage DAG complet et l'exécution de threads parallèles.

3. L'algorithme nécessite au moins 5,5 Go de VRAM contiguë pour charger l'ensemble de données complet sans échange, ce qui rend les cartes de 4 Go intrinsèquement instables sous une charge soutenue.

4. Les GPU de 8 Go tels que NVIDIA GTX 1080, RTX 2070 ou AMD RX 5700 XT répondent aux exigences de base et permettent un fonctionnement stable avec des taux de hachage acceptables.

5. La bande passante mémoire compte plus que la vitesse d'horloge brute : les GPU avec GDDR6 ou supérieur et une largeur de bus ≥ 256 bits offrent des gains mesurables par rapport aux anciens modèles GDDR5 avec une taille de VRAM identique.

Stratégies de refroidissement et d'optimisation de l'alimentation

1. Ergo mining induit une utilisation prolongée du GPU à 95 % ; L’accumulation passive de chaleur dégrade le hashrate et augmente la fréquence des crashs.

2. La sous-tension est essentielle : réduire la tension du noyau de 100 à 150 mV tout en verrouillant les horloges de mémoire selon les spécifications d'usine réduit la consommation d'énergie de 18 à 22 % sans sacrifier plus de 3 à 5 % du hashrate.

3. La température ambiante doit rester inférieure à 27°C ; une température ambiante supérieure à 32 °C déclenche une limitation thermique sur la plupart des cartes de 8 Go après 45 minutes d'exécution.

4. L'espacement des emplacements PCIe devient critique dans les plates-formes multi-GPU : une séparation minimale de 2 emplacements empêche les cartes adjacentes de chauffer les modules VRAM les unes des autres.

5. Les courbes des ventilateurs au niveau du BIOS doivent être reconfigurées pour maintenir la température de jonction du GPU en dessous de 78°C ; Les profils d'origine permettent souvent des pointes au-delà de 85°C avant de faire monter les ventilateurs.

Configuration des pilotes et de la pile logicielle

1. Les pilotes NVIDIA plus récents que la version 515.65.01 introduisent des optimisations au niveau du noyau pour les modèles d'accès à la mémoire Autolykos v2, offrant une efficacité moyenne de +7,3 % par rapport à la série 470.x.

2. Les utilisateurs d'AMD doivent éviter Adrenalin 23.5.1 : cette version contient un bogue d'allocation de mémoire qui provoque des échecs intermittents de validation DAG toutes les 11 à 14 heures.

3. lolMiner v1.52 reste le mineur le plus stable pour les deux architectures ; son préchargeur DAG intégré réduit le temps d'initialisation de 40 % par rapport à T-Rex ou TeamRedMiner.

4. La taille du fichier d'échange Windows doit être définie manuellement sur 32 Go minimum sur les systèmes exécutant plus de 8 GPU : l'allocation dynamique par défaut échoue lors d'opérations simultanées sur les fichiers mappés en mémoire.

5. La désactivation de la planification GPU accélérée par le matériel Windows améliore la stabilité en éliminant les conflits de changement de contexte au niveau du pilote pendant les cycles de régénération du DAG.

Réalités de rentabilité dans toutes les classes de GPU

1. Un RTX 3060 (12 Go) atteint en moyenne 128 MH/s à 115 W, générant environ 0,00018 ERG/heure net après frais de piscine et électricité à 0,11 $/kWh.

2. Un RX 580 (8 Go) fournit 82 MH/s à 145 W, soit environ 0,00011 ERG/heure dans des hypothèses de coûts identiques : sa puissance plus élevée érode la marge malgré un coût matériel inférieur.

3. La GTX 1660 Super (6 Go) fonctionne à 94 MH/s mais subit un temps d'arrêt de 12 à 15 % par cycle de 24 heures en raison d'une corruption partielle du DAG, ce qui réduit le rendement effectif de 9,7 %.

4. Les cartes mères à double GPU équipées de puces PLX ne présentent aucun avantage mesurable : la charge de travail Autolykos v2 ne s'adapte pas aux complexes racine PCIe.

5. Les services de location de GPU basés sur le cloud signalent un taux d'échec 34 % plus élevé sur les tâches Ergo que sur Ethereum Classic, attribué à un contrôle qualité incohérent de la VRAM dans l'infrastructure partagée.

Foire aux questions

Q : Puis-je utiliser des graphiques intégrés (iGPU) pour le minage Ergo ? Les GPU intégrés manquent de VRAM dédiée et s'appuient sur la RAM système, ce qui introduit une latence dépassant le seuil de tolérance d'Autolykos v2 : le minage échoue lors de la vérification du DAG.

Q : L'overclocking de la mémoire améliore-t-il considérablement le hashrate Ergo ? Oui : augmenter les horloges de la mémoire GDDR6 de 300 MHz sur les cartes compatibles de 8 Go produit un hashrate de +9,2 %, mais la stabilité chute à moins que la tension de la VRAM ne soit augmentée de 50 mV.

Q : Pourquoi certaines cartes de 4 Go apparaissent-elles dans les tableaux de bord de minage mais ne produisent aucun partage valide ? Ces appareils réussissent la prise de contact initiale mais échouent en cours de travail en raison de l'incapacité de conserver des tranches DAG complètes en mémoire ; le mineur signale les soumissions obsolètes sans codes d'erreur explicites.

Q : Linux est-il plus efficace que Windows pour le minage de GPU Ergo ? Les noyaux Linux dotés de planificateurs BFS ou MuQSS réduisent la latence d'interruption du GPU de 17 à 21 %, ce qui entraîne des taux d'acceptation de partage 4,8 % plus élevés sur des configurations matérielles identiques.