如何為您的特定 GPU 找到最有利可圖的算法？

尋找最佳挖掘算法

1. GPU架構決定算法兼容性和效率。在以太坊合併之前，NVIDIA 的 Ampere 和 Ada Lovelace 系列在 Ethash 衍生算法上提供了卓越的哈希率，而 AMD RDNA2 和 RDNA3 芯片在 KawPoW 和 Autolykos 變體上的表現通常優於 KawPoW 和 Autolykos。

2. 驅動程序版本和固件更新直接影響內核啟動延遲和內存帶寬利用率。不匹配的 CUDA 工具包版本可能會使 RTX 4090 系統上的 DaggerHashimoto 吞吐量降低高達 18%。

3. 在挖掘 RandomX 或 ProgPoW 等內存困難算法時，內存帶寬飽和成為瓶頸。具有 GDDR6X 內存和 384 位總線寬度的 GPU 在持續負載下始終保持更高的穩定時鐘。

4. 功率限制調整與算法特定的內存訪問模式非線性相互作用。將 TDP 降低 15% 可能會提高 CuckooCycle 上的 kWh/TH，但會由於 L2 緩存命中率降低而降低 BeamHash III 上的性能。

5. 內核編譯標誌影響寄存器分配和扭曲調度。手動編譯 ccminer 二進製文件並禁用 -use_fast_math 後，Radeon RX 7900 XTX 在 Equihash-144,5 上的哈希率提高了 4.2%。

基準測試方法

1. 通過禁用後台進程、設置固定 GPU 時鐘以及在測試運行中使用相同的內存時序來隔離變量。

2. 運行每個算法至少 45 分鐘，以考慮熱節流週期和驅動程序級內存碎片效應。

3. 記錄平均算力和標準差——方差低的算法表明調度程序具有更好的可預測性和更低的過時共享率。

4. 使用校準的 Kill-A-Watt 儀表測量 PSU 輸入處的掛鐘功耗，而不是依賴 GPU-Z 傳感器讀數。

5. 跨多個礦工客戶端交叉驗證結果：T-Rex、GMiner 和 TeamRedMiner 通常會由於不同的內存複製策略而報告相同二進製文件的不同哈希率。

特定於算法的 GPU 行為

1. Ethash 衍生品強調 VRAM 帶寬和延遲 — 在同等 DAG 大小下，具有 HBM2e 內存的 GPU 的有效帶寬利用率比 GDDR6 同類產品高 22%。

2. RandomX嚴重依賴L3緩存大小和CPU-GPU協同處理；具有共享內存架構的集成 APU 的每瓦效率比僅採用獨立 GPU 的設置高出 30%。

3. Cuckatoo31 和 Cuckatoo32 青睞具有低延遲地址轉換單元的高帶寬內存接口 — 儘管理論帶寬相似，AMD MI210 的速度比消費級 Radeon VII 提高了 3.7 倍。

4. BeamHash III 執行時間與計算模式下的 FP64 吞吐量密切相關；儘管由於專用雙精度單元導致內存帶寬較低，但 Tesla V100 的性能仍優於 RTX 4090 19%。

5. Zcash 等效的 Equihash 變體表現出對內存子時序參數的敏感性 - 收緊 tRFC 值可以提高三星 B-die 內存模塊的穩定性，但會導致 Micron E-die 上的崩潰。

盈利能力計算框架

1. 將礦池費用結構納入名義百分比之外——一些礦池對低難度份額提交收取額外費用，或對往返時間超過 200 毫秒的延遲進行處罰。

2. 考慮網絡難度調整窗口：具有 24 小時重定向期的算法會產生波動性峰值，從而扭曲短期盈利指標。

3. 將交易所提現費用和區塊鏈確認延遲作為成本組成部分 - Bitcoin 黃金支出需要 0.001 BTG 費用加上平均 120 分鐘的 10 個區塊確認。

4. 考慮當地電價等級——分時計費計劃可以將最佳挖礦窗口每天調整最多 8 小時，而無需改變硬件配置。

5. 模型 ASIC 競爭壓力：當新的 ASIC 模型投入生產時，SHA-256 和 Scrypt 等算法顯示 GPU 盈利曲線下降，即使哈希價格保持穩定。

常見問題

問：內存超頻一定會提高挖礦算力嗎？不具有普遍性。在 KawPoW 上，將 Radeon RX 6800 XT 上的內存時鐘提高到超過 2200MHz 會導致時序違規，導致陳舊共享率提高 7.3%，從而抵消收益。

問：我可以在一個 GPU 上同時挖掘不同的算法嗎？當前的驅動程序禁止並發內核執行內存困難算法。嘗試雙算法挖掘會觸發看門狗超時並強制驅動程序重置。

問：為什麼我的 RTX 3080 在 NBMiner 上報告的算力高於 PhoenixMiner for Ergo？ Autolykos v2 內存訪問模式的不同實現 —NBMiner 使用優化的分散-聚集指令，而 PhoenixMiner 依賴於傳統內存複製路徑。

問：PCIe 通道配置會影響挖礦性能嗎？僅適用於需要頻繁主機到設備傳輸的算法，例如 RandomX。在 x8 而不是 x16 上運行 RTX 4090 會使 RandomX 吞吐量降低 11.4%，但在 Ethash 上沒有顯示出可測量的差異。