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什么是 DAG 文件以及为什么它对挖矿很重要?
The DAG file in Ethereum's former PoW system ensured decentralized mining by requiring large, memory-intensive computations favoring GPUs over ASICs.
2025/12/02 06:19
了解加密货币挖掘中的 DAG 文件
1. DAG文件是有向无环图的缩写,是一种大型数据结构,主要用于以太坊的工作量证明(PoW)共识机制。该文件每个纪元都会重新生成,大约每 30,000 个区块或大约五天发生一次。 DAG 的主要目的是使挖矿能够抵抗 ASIC,并通过需要大量内存使用来支持 GPU 矿工。
2. 该文件是使用名为 Ethash 的算法生成的,该算法被设计为内存困难的。这意味着在挖矿过程中解决密码难题需要对内存进行大量随机访问,而不是原始计算能力。因此,与专用硬件相比,具有高速 RAM 的设备(例如消费级 GPU)更适合此过程。
3. 网络上的每个矿工必须将完整的 DAG 文件本地存储在其显卡的 VRAM 或系统内存中。随着区块链的增长,DAG 的大小也会随着时间的推移而增加,这对硬件功能提出了更高的要求。例如,早期以太坊挖矿时,DAG只有几GB;如今,它已超过 5 GB,并且还在继续扩展。
4.由于挖矿时必须随机频繁地访问DAG,内存缓慢或VRAM不足会导致效率降低或完全无法挖矿。内存容量低于所需内存容量的矿工会遇到算力下降或无法完全参与的情况,随着 DAG 的扩展,它们实际上会被淘汰。
5. 对 DAG 的依赖通过在个体矿工和大规模运营之间提供公平的竞争环境来确保去中心化。如果没有这样的机制,挖矿可能会在少数有能力部署昂贵的 ASIC 农场的实体之间进行整合,从而破坏许多区块链网络背后的民主原则。
DAG 在网络安全性和可访问性中的作用
1. 通过执行内存密集型计算,DAG 有助于保护网络免受垃圾邮件攻击和集中控制。试图操纵交易历史的攻击者需要跨多个节点的大量可访问内存,这使得大规模攻击的成本过高。
2. DAG 的定期重新生成阻止了提前计算解决方案的预计算策略。由于每个新纪元都会引入修改后的数据集,因此矿工无法重复使用以前的工作,从而确保持续参与和实时参与保护网络。
3.通过基于 DAG 的算法进行挖掘的可访问性允许拥有标准计算机硬件的个人为区块链验证做出有意义的贡献。这种包容性促进了更广泛的网络分布,并增强了对审查或单点故障的抵抗力。
4. 然而,随着 DAG 的增长,即使是高端消费类 GPU 也开始达到其极限。具有 4GB 或 6GB VRAM 的卡最初可能可以运行,但最终会因为文件超出可用内存而陷入困境,从而导致崩溃或性能下降。
5. 开发人员密切关注这种增长,他们知道过度扩张可能会无意中再次集中采矿,排除除了最强大和最昂贵的硬件设置之外的所有硬件设置。
DAG 大小对挖矿硬件演进的影响
1、随着DAG文件的膨胀,直接影响挖矿设备的生命周期。曾经高效运行的老一代 GPU 变得不再可行,迫使矿工定期升级以保持竞争力。
2. 制造商的应对措施是生产具有更高 VRAM 容量的卡,尽管某些生态系统已转向权益证明,但预计加密货币矿工的需求将持续增长。这些硬件的发展通常会渗透到游戏和专业计算市场。
3.矿商在投资新钻机时必须不断评估成本与寿命,不仅要考虑当前的 DAG 要求,还要考虑未来几个月的预计增长率。否则可能会导致过早过时和经济损失。
4. 受以太坊使用 DAG 的启发,一些替代区块链采用了类似的内存难算法,认识到其在促进去中心化参与同时阻止垄断挖矿行为方面的有效性。
5. DAG 施加的物理限制强调了区块链设计中的基本权衡:平衡安全性、去中心化和资源效率,同时又不会因不断升级的技术需求而疏远贡献者。
常见问题解答
如果我的 GPU 没有足够的内存来容纳当前 DAG 大小,会发生什么情况?当 GPU 缺乏足够的 VRAM 来加载完整的 DAG 文件时,它无法有效地执行挖掘操作。矿工软件要么崩溃、产生错误,要么运行效率大幅降低,导致奖励非常低或为零。
DAG 文件可以存储在硬盘上而不是 GPU 内存上吗?不可以。DAG 必须驻留在快速访问内存(例如 VRAM)中,因为挖矿每秒需要数千次随机读取。硬盘驱动器甚至 SSD 的速度太慢,无法满足这些需求,导致它们不适合存储活动 DAG。
过渡到权益证明后,以太坊还使用 DAG 吗? 2022 年 9 月合并后,以太坊不再依赖工作量证明挖矿。因此,不再生成 DAG 或用于达成共识。然而,其他基于 PoW 的链继续使用类似的结构。
DAG 文件多久更改一次? DAG 文件在每个 epoch 开始时发生变化,每 30,000 个区块发生一次。在以太坊的传统 PoW 链上,这大约相当于每五天一次。在每次转换期间,数据集都会稍微扩展,从而逐渐增加内存需求。
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