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如何开采卡斯帕(KAS)?最适合 KAS 挖矿的 GPU 是什么?
Kaspa’s BlockDAG enables 1-second blocks, demanding high-memory-bandwidth GPUs (e.g., RTX 4090: 155 MH/s) and full-node operation—ASIC-resistant kHeavyHash favors efficient, stable mining rigs over raw power.
2025/12/27 14:19
了解 Kaspa 采矿机制
1. Kaspa 在 BlockDAG 协议上运行,这与传统的区块链结构有很大不同。这种架构允许同时确认多个块,从而提高吞吐量并减少确认时间。
2. 挖掘 Kaspa 需要使用 kHeavyHash 算法来解决密码难题,该算法有意占用内存并在早期阶段抵抗 ASIC 主导地位。
3. 网络调整每个区块的难度,导致整个挖矿会话的哈希率要求高度动态。
4. 矿工必须运行完整的 Kaspa 节点及其挖矿软件来验证交易并保持共识完整性。
5. 由于出块时间快(大约一秒)以及单独挖矿奖励的相关差异,矿池挖矿仍然占主导地位。
Kaspa 的 GPU 选择标准
1. 在评估 kHeavyHash 的 GPU 时,内存带宽是最决定性的因素。该算法执行频繁的随机内存访问,使高带宽内存配置的效率显着提高。
2. VRAM 容量比带宽更重要,但建议使用至少 8GB GDDR6X 或 GDDR6 的卡,以便在内存压力测试下长期稳定运行。
3. 每 MH/s 的功率效率决定了运行的可持续性。高瓦数卡可以提供原始算力,但当电价超过 0.08 美元/kWh 时,成本效益分析通常会失败。
4. 驱动兼容性和内核级内存访问控制影响稳定性。与某些 AMD 世代相比,NVIDIA GPU 历来在持续 kHeavyHash 负载下表现出较少的内存控制器时序问题。
5. 热设计影响寿命。采用均热板冷却或三风扇配置的 GPU 在连续 100% 使用周期内保持较低的结温。
现实世界 KAS 挖矿中表现最佳的 GPU
1. NVIDIA RTX 4090在 380–420W 下提供大约 145–155 MH/s,具体取决于内存超频和 BIOS 配置。其 1008 GB/s 内存带宽提供了优于前代产品的一贯优势。
2. NVIDIA RTX 4080 Super达到 112–118 MH/s,同时功耗 320–350W。其精致的内存控制器在扩展 DAG 压力下比原始 4080 具有更好的稳定性。
3. AMD RX 7900 XTX达到 105–110 MH/s,带宽为 960 GB/s,但在没有自定义固件补丁的情况下,与驱动程序相关的崩溃会更频繁地发生。
4. NVIDIA RTX 3090 Ti凭借其成熟的驱动程序堆栈和经过验证的热弹性,保持了 98-104 MH/s 的相关性,尤其是在有电力补贴的地区。
5. NVIDIA RTX 4070 Ti Super 的速度为 86–91 MH/s,功耗仅为 285W,使其成为当前可用的高端 GPU 中最节能的选择。
基本挖矿软件和配置
1. T-Rex Miner 仍然是最广泛采用的基于 CUDA 的解决方案,支持自动内存调整和实时 DAG 预生成。
2. GMiner 支持 NVIDIA 和 AMD 卡,但由于 RDNA3 架构上的内存时序报告不一致,报告的哈希率表现出较高的差异。
3. 内存超频必须针对 GDDR6X 时序而不是核心时钟 — 将内存频率提高 200–300 MHz 通常会使算力增加 8–12%,而不会成比例地增加功率。
4. 内核驱动程序需要版本对齐:Linux 用户受益于 NVIDIA 535.129.03+ 的最佳内存控制器调度; Windows 用户应避免使用高于 545.71 的驱动程序版本,除非经过社区基准测试验证。
5. DAG 文件生成必须在挖矿开始之前进行。 DAG 路径配置错误或磁盘 I/O 速度不足可能会导致矿工重复重启并拒绝共享。
常见问题解答
Q:Kaspa支持CPU挖矿吗?答:CPU 挖矿在技术上是可行的,但在高端 Ryzen 9 处理器上的产量低于 0.1 MH/s。与入门级 GPU 相比,内存延迟损失使其在经济上不可行。
问:我可以使用云算力服务来挖掘 Kaspa 吗?答:大多数主要云挖矿平台不提供 Kaspa 合约。该协议的快速出块时间和缺乏标准化的租赁基础设施使得共享算力模型对于提供商来说不切实际。
问:加入Kaspa矿池有最低硬件要求吗?答:矿池通常会强制执行最低份额难度阈值。生产速度低于 20 MH/s 的设备通常会生成过多陈旧或拒绝的共享,从而导致自动断开连接或手动白名单要求。
问:GPU内存错误会影响Kaspa挖矿精度吗?答:是的。不可纠正的内存错误会导致无效共享并增加陈旧率。 ECC 内存在消费类 GPU 上不可用,因此强烈建议在部署之前进行严格的 memtest86 验证。
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