4GB/8GB GPU で Ergo (ERG) をマイニングするにはどうすればよいですか? (ハードウェアのヒント)

Ergo Mining の GPU メモリ要件

1. Ergo の Autolykos v2 アルゴリズムはメモリハードであり、GPU メモリの帯域幅と容量を重視することで ASIC の優位性に対抗するように設計されています。

2. 4GB GPU は技術的にはマイニングを開始できますが、完全な DAG ストレージと並列スレッド実行には VRAM が不足するため、深刻なパフォーマンスの低下に直面します。

3. このアルゴリズムでは、スワップせずに完全なデータセットをロードするには少なくとも 5.5 GB の連続 VRAM が必要であり、持続的な負荷の下では 4 GB カードは本質的に不安定になります。

4. NVIDIA GTX 1080、RTX 2070、AMD RX 5700 XT などの 8GB GPU はベースライン要件を満たし、許容可能なハッシュ レートで安定した動作を可能にします。

5. メモリ帯域幅は生のクロック速度よりも重要です。GDDR6 以降および 256 ビット以上のバス幅を備えた GPU は、同じ VRAM サイズの古い GDDR5 モデルよりも目に見えるゲインを実現します。

冷却と電力の最適化戦略

1. エルゴ マイニングは 95% の GPU 使用率を長時間誘発します。受動的熱の蓄積によりハッシュレートが低下し、クラッシュ頻度が増加します。

2. 低電圧化は不可欠です。メモリクロックを工場出荷時の仕様にロックしながらコア電圧を 100 ～ 150mV 下げることで、ハッシュレートを 3 ～ 5% 以上犠牲にすることなく消費電力を 18 ～ 22% 削減します。

3. 周囲温度は 27°C 未満に保つ必要があります。周囲温度が 32°C を超えると、45 分間の実行後にほとんどの 8GB カードでサーマル スロットルがトリガーされます。

4. マルチ GPU リグでは PCIe スロットの間隔が重要になります。最小 2 スロットの間隔により、隣接するカードが互いの VRAM モジュールを加熱するのを防ぎます。

5. BIOS レベルのファン曲線は、GPU ジャンクション温度を 78°C 未満に維持するように再構成する必要があります。標準プロファイルでは、ファンが動作する前に 85°C を超えるスパイクが許容されることがよくあります。

ドライバーとソフトウェアのスタック構成

1. バージョン 515.65.01 より新しい NVIDIA ドライバーでは、Autolykos v2 メモリ アクセス パターンのカーネル レベルの最適化が導入されており、470.x シリーズと比較して +7.3% の平均効率が得られます。

2. AMD ユーザーは Adrenalin 23.5.1 を避ける必要があります。このリリースには、11 ～ 14 時間ごとに断続的な DAG 検証エラーを引き起こすメモリ アロケーターのバグが含まれています。

3. lolMiner v1.52 は、依然として両方のアーキテクチャで最も安定したマイナーです。内蔵の DAG プリローダーにより、T-Rex や TeamRedMiner と比較して初期化時間が 40% 短縮されます。

4. 8 個以上の GPU を実行しているシステムでは、Windows ページファイルのサイズを手動で最小 32 GB に設定する必要があります。メモリ マップされたファイルの同時操作では、デフォルトの動的割り当てが失敗します。

5. Windows ハードウェア アクセラレーションによる GPU スケジューリングを無効にすると、DAG 再生成サイクル中のドライバー レベルのコンテキスト切り替えの競合が排除され、安定性が向上します。

GPU クラス全体の収益性の現実

1. RTX 3060 (12GB) は 115W で平均 128 MH/秒で、プール料金と 0.11 ドル/kWh の電力を除いた正味で約 0.00018 ERG/時間の発電量を生成します。

2. RX 580 (8GB) は 145W で 82 MH/s を実現し、同じコスト仮定の下で正味約 0.00011 ERG/時になります。ハードウェア コストが低いにもかかわらず、ワット数が高いとマージンが損なわれます。

3. GTX 1660 Super (6GB) は 94 MH/s で動作しますが、部分的な DAG 破損により 24 時間サイクルあたり 12 ～ 15% のダウンタイムが発生し、実効歩留まりが 9.7% 低下します。

4. PLX チップを搭載したデュアル GPU マザーボードには測定可能な利点が見られません。Autolykos v2 ワークロードは PCIe ルート コンプレックス全体に拡張されません。

5. クラウドベースの GPU レンタル サービスは、Ethereum Classic と比較して Ergo ジョブの失敗率が 34% 高いと報告しています。これは、共有インフラストラクチャにおける VRAM の品質管理が一貫していないことが原因です。

よくある質問

Q: Ergo マイニングに統合グラフィックス (iGPU) を使用できますか?統合 GPU には専用の VRAM がなく、システム RAM に依存しているため、Autolykos v2 の許容しきい値を超える遅延が発生し、DAG 検証中にマイニングが失敗します。

Q: メモリをオーバークロックすると Ergo ハッシュレートが大幅に向上しますか?はい。互換性のある 8GB カードで GDDR6 メモリ クロックを 300MHz 上げると、ハッシュレートは +9.2% になりますが、VRAM 電圧を 50mV 上げないと安定性が低下します。

Q: 一部の 4GB カードがマイニング ダッシュボードに表示されるのに、有効な共有がゼロになるのはなぜですか?これらのデバイスは、最初のハンドシェイクには合格しますが、メモリ内に完全な DAG スライスを保持できないため、作業の途中で失敗します。マイナーは、明示的なエラー コードなしで古い送信を報告します。

Q: Ergo GPU マイニングでは Linux の方が Windows よりも効率的ですか? BFS または MuQSS スケジューラを備えた Linux カーネルは、GPU 割り込みレイテンシを 17 ～ 21% 削減し、その結果、同一のハードウェア構成での共有受け入れ率が 4.8% 高くなります。