mining custom_top_html:no
default debug random = 0 / type = READ / detected = READ

버전 1.223에서 에서 이상 작동 부문을 다 고친듯 합니다.

 

1. 패치 파일

 

전체파일 : wget http://factorn.iptime.org:32080/test/fact_dist_20_04_v1.22.RTX30XX.tar.gz

업데이트 1.62 -> 1.22 : wget http://factorn.iptime.org:32080/test/fact_dist_20_04_v1.062-to-v1.22.RTX30XX.tar.gz

업데이트 1.20 -> 1.22 : wget http://factorn.iptime.org:32080/test/fact_dist_20_04_v1.20-to-v1.22.tar.gz

 

아직 개발실(18대 규모)에서 테스트중이고 find가 뜨지 않아서 정식 배포는 아니지만 큰 문제가 없어 공개합니다.

 

패치내용은 이전 1.223버전에 그 내용들이 있습니다.

https://www.ddengle.com/mining/19803012

 

2. CUDA-ECM을 활용하는 방법을 예시로 하여 구체적으로 설명 하겠습니다.

 


목표 :

- CUDA-ECM을 사용하여 빠른 처리를 원한다.

- 그리고 CUDA-ECM 서버는 4090 듀얼이다.

- CPU-ECM을 사용하지 않을것이다. ( CADO-NFS 연산에 어떠한 로드도 주지 않을 생각 이다 )

- 최대공약수 필터기능을 최소화 하여 소요시간을 단축한다.

- 최초진입은 CUDAECM 1레벨으로 빠른 진입을 원한다.

- MSIEVE 진입 전에 다음 후보자를 찾아야 한다.

설정 변경 :

 - mine.sh 설정 (예시)

# CPUECM 주석

#export CPUECM_SERVER_IP="node3 node5 node6 node7 node8 node10 node11 node12 node13"
#export CPUECM_SERVER_PORT="19301 19301 19301 19301 19301 19301 19301 19301 19301"

# GPUECM 설정 

# CUDAECM_MAX_LEVEL 을 2레벨로 한정

export CUDAECM_SERVER_IP="node-gpu-01"
export CUDAECM_MAX_LEVEL=2

# CADO-NFS 진입 결정부문 수정
export FIRST_ACCEPT_LEVEL=1 #Default 4
export SECOND_ACCEPT_LEVEL=2 #Default 4
export THIRD_ACCEPT_LEVEL=2 #Default 4

- CUDA-ECM 설정

- 기존 gpu_config_1.ini 수정(에시)

# 필터링 체질을 약간 높여주어서 후보자의 품질을 조금 높이자.

b1 = 50000 을

b1 = 120000 으로 변경

effort = 214 을

effort = 330 으로 변경

- 기존 gpu_config_2.ini 수정(에시)

4090은 4레벨을 가지고 수정

cp gpu_config_4.ini  gpu_config_2.ini

 

b1 = 3000000 을

b1 = 2600000 으로 변경

effort = 2351 을

effort = 1905 으로 변경

port = 10404 을

port = 10402 으로 변경

실행 예측 결과 :

 

Block Time: 6~7초에 CADO-NFS 1레벨 진입

Block Time: 10~13초에 CADO-NFS 1레벨 완료, CADO-NFS 진입, CADO-NFS 2레벨 진입

Block Time: 200초에 CADO-NFS 2레벨 완료


목표 :

- CUDA-ECM을 사용하여 빠른 처리를 원하지만 2차부터는 CPU-ECM으로 유력후보를 사용하고 싶다.

- 그리고 CUDA-ECM 서버는 3090 1개 이다.

- CPU-ECM을 사용한다.

- 최대공약수 필터기능을 최소화 하여 소요시간을 단축한다.

- 최초진입은 CUDAECM 1레벨으로 빠른 진입을 원한다.

설정 변경 :

 - mine.sh 설정 (예시)

# CPUECM 사용

export CPUECM_SERVER_IP="node3 node5 node6 node7 node8 node10 node11 node12 node13"
export CPUECM_SERVER_PORT="19301 19301 19301 19301 19301 19301 19301 19301 19301"

# GPUECM 설정 

# CUDAECM_MAX_LEVEL 을 1레벨로 한정

export CUDAECM_SERVER_IP="node-gpu-02"
export CUDAECM_MAX_LEVEL=1

# CADO-NFS 진입 단계는 1레벨은 사용하므로 2레벨은 결코 진입이 안된다
export FIRST_ACCEPT_LEVEL=1 #Default 4
export SECOND_ACCEPT_LEVEL=2 #Default 4
export THIRD_ACCEPT_LEVEL=2 #Default 4

- CUDA-ECM 설정

- 기존 gpu_config_1.ini 수정(에시)

# 필터링 체질을 약간 높여주어서 후보자의 품질을 조금 높이자.

b1 = 50000 을

b1 = 120000 으로 변경

effort = 214 을

effort = 330 으로 변경

실행 예측 결과 :

Block Time: 6~7초에 CADO-NFS 1레벨 진입, CPU-ECM 필터 시작

Block Time: 10~13초에 CADO-NFS 1레벨 완료(이후 GPU 사용중단), CADO-NFS 진입, CPU-ECM 서버들의 연산중인 것은 계속 진행

msieve 진입하고 듀얼 실행시 CPU-ECM에서 걸려진 유력 후보자가 있을 경우 사용.

 


<3090도 추가시켜 달라고 해서 추가합니다.>

목표 :

- CUDA-ECM을 사용하여 빠른 처리를 원한다.

- 그리고 CUDA-ECM 서버는 3090 듀얼이다.

- CPU-ECM을 사용하지 않을것이다. ( CADO-NFS 연산에 어떠한 로드도 주지 않을 생각 이다 )

- 최대공약수 필터기능을 최소화 하여 소요시간을 단축한다.

- 최초진입은 CUDAECM 1레벨으로 빠른 진입을 원한다.

- MSIEVE 진입 전에 다음 후보자를 찾아야 한다.

설정 변경 :

 - mine.sh 설정 (예시)

# CPUECM 주석

#export CPUECM_SERVER_IP="node3 node5 node6 node7 node8 node10 node11 node12 node13"
#export CPUECM_SERVER_PORT="19301 19301 19301 19301 19301 19301 19301 19301 19301"

# GPUECM 설정 

# CUDAECM_MAX_LEVEL 을 2레벨로 한정

export CUDAECM_SERVER_IP="node-gpu-01"
export CUDAECM_MAX_LEVEL=2

# CADO-NFS 진입 결정부문 수정
export FIRST_ACCEPT_LEVEL=1 #Default 4
export SECOND_ACCEPT_LEVEL=2 #Default 4
export THIRD_ACCEPT_LEVEL=2 #Default 4

- CUDA-ECM 설정

- 기존 gpu_config_1.ini 수정(에시)

# 필터링 체질을 약간 높여주어서 후보자의 품질을 조금 높이자.

b1 = 50000 을

b1 = 120000 으로 변경

effort = 214 을

effort = 330 으로 변경

- 기존 gpu_config_2.ini 수정(에시)

3090은 3레벨을 가지고 수정

cp gpu_config_3.ini  gpu_config_2.ini

 

b1 = 1000000 을

b1 = 1900000 으로 변경

effort = 910 을

effort = 1390 으로 변경

port = 10403 을

port = 10402 으로 변경

실행 예측 결과 :

 

Block Time: 6~7초에 CADO-NFS 1레벨 진입

Block Time: 10~13초에 CADO-NFS 1레벨 완료, CADO-NFS 진입, CADO-NFS 2레벨 진입

Block Time: 200초에 CADO-NFS 2레벨 완료

 


참고적으로 CPU-ECM 전용으로 하는 방법, CPU-ECM + CUDA-ECM 혼용 방법, CUDA-ECM 전용으로 하는 방법 이 무엇이 옳고 나쁨의 문제는 아닙니다.

채굴 전략의 문제인데요. CPU로 후보자를 찾는것이 개별적으로 성능이 더 뛰어나기에 유력한 후보자를 빨리 찾는것은 CPU-ECM이 우월합니다.

그러나 대량의 처리하는 것은 CUDA-ECM이 우월하지요

CPU-ECM의 ration 0.28 의 수준은 CUDA-ECM의 3레벨보다 약간 더 좋습니다.

CPU-ECM이 20초 정도에 유력 후보를 1개 가져온다면 CUDA-EMC 4090 듀얼은 200초 정도에 유력 후보를 30~50개를 가져옵니다.

 

<추가>

그래픽카드에서 한번에 처리할 수 있는 갯수가 있으므로 

export W_MUL_INTERVAL=8
export MAX_SIEVE_LEVEL=26
을 조정하면서 해야 합니다.

만약 한계이상의 수량이 후보자가 입력이 되면 배수로 시간이 지연됩니다.

위의 설정은 제가 3090 1개 사용시 설정입니다.

 

<추가>

다중 GPU 사용시 변경사항

cudaecm_daemon.sh 에서

듀얼사용시...

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1

4대사용시...

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3

 

 

 

<치명적인 버그 패치 : 2022-6-17 18:30 >

CPU-ECM 사용시 일정 시간후에 이런 버그가 발생됩니다.

금일 18:30 에 패치할 예정으로 1.224 테스트 버전 사용자의 경우 패치하세요.

4a7a37834ac52a68ae37002acc8f2ba2.png

 

1,321
Attachment
첨부 '1'
댓글 18
  • ?
    고생하셨습니다. gpu-server 1번 ini의 b1값은 그대로 두면 가끔 2초 미만이 떠서 클라이언트 오류가 생깁니다.품질 문제가 아니더라도 약간 높여주는 것이 안정적으로 구동합니다.
  • ?
    Block : 126848 ,Diff : 409 ,Block Time: 3 ,Candidates : 0[0] ,Miner : Seeding !!! ,BackEnd : MSIEVE commencing relation filtering ,CUDA-ECM : looking candidate

    블럭 넘어갈때 MSIEVE가 그대로 표기되는 것 같습니다.
  • ?
    @톰마
    후보자 나오고 부터 클리어 됩니다.
    아직 후보자가 안 나와서 그래요
  • ?
    @꼬로미
    그렇군욤
  • ?
    @꼬로미
    lattice에서도 표기되네요 ㅜ
  • ?
    @톰마
    looking candidate 다음에 레벨이 없나요?
    lattice 단계에도 나오긴 하죠. 아직 후보자 가져오지 못할 경우이거나 cuda ecm에 에러가 있을 경우 입니다.
    gpu가 부하가 발생되고 있는지 보셔야 합니다.
  • ?
    @꼬로미
    Block : 127141 ,Diff : 410 ,Block Time: 22 ,Candidates : 18[0] ,Miner : Polynomial Selection(size) ,BackEnd : MSIEVE commencing relation filtering ,CUDA-ECM : looking candidate LEVEL(3)
    Block : 127141 ,Diff : 410 ,Block Time: 23 ,Candidates : 18[0] ,Miner : Polynomial Selection(root optimized) ,BackEnd : MSIEVE commencing relation filtering ,CUDA-ECM : looking candidate LEVEL(3)

    이전 블럭에 이어 쭉 표기 됩니다.
    서버 및 CUDA-ECM(별도운영) 부하는 정상작동하는데 표기 오류인듯 합니다.
  • ?
    @꼬로미
    저도 저 부분은 약간 이상하게 생각되기는 합니다. ECM서버쪽에서 후보자 발견이 되고 나면 실제 msieve 단계로 넘어가기는 하지만, ECM 서버에서 후보자가 발견 안된 상태에서는 msieve가 실행되지 않았는데도 실행중인 것처럼 표기가 되고 있는 거니까요. 뭐 사실 표기상의 문제라서 실제 채굴에 영향을 주는 부분은 아니지만, 실제로 프로세스가 돌아가고 있는 것을 알려주는 모니터링적인 의미로 본다면 현재 상황을 제대로 보여주지 않고 있는다는 것도 되니까요.

    msieve 동작중 GPU가 영향을 주는 부분이 선형대수 부분인데, 실제로 GPU가 동작하고 있을 시간대에 선형대수 표기가 안되고 GPU연산이 다 끝난다음에야 선형대수 연산이 표기되고 있는 부분도 마찬가지입니다. 이 부분도 채굴에 영향을 주는 성능의 문제를 발생시키지는 않지만 현재 어떤 연산이 이루어지고 있는지 제대로 보여주느냐로 본다면 잘못 표기하고 있는거긴 하니까요.

    주로 현재의 동작과 관련된 표기 오류의 대다수는 msieve 관련 부분인것 같습니다.
    성능과 관련된 오동작은 아니라서 꼬로미님께 말씀드리는 것도 조심스러워지기는 합니다만, 그래도 이 마이너의 개발자시니까 버그리포팅으로써 말씀은 드리는게 나을듯 해서 적어보네요.
  • ?
    @꼬로미
    어.. 이거 듀얼을 끄니까 miner에 msieve가 이어지면서 2nd sieving이 지연되네요.. 흠..
  • ?
    @톰마
    mine.sh에서 듀얼 설정을 바꾸고 mine.sh 를 완전히 종료시키고 다시 실행시켜도 그런 현상이 발생하나요?
  • ?
    @적왕슈리
    네 리붓/재설치 후에도 동일했습니다.
    세팅 및 버전을 이전으로 다 바꾼후에 정상으로 돌아와서 정확친 않은데, nice로 우선순위를 -까지 준게 process kill에 문제가 생긴게 아닌가 합니다.
  • ?
    마스터에 4090한장 쿠다에 2장있는데 쿠다 아이피 등록에 두개다 등록해서 사용할수있을까요? 그리고 127.0.0.1 192.168.0.?을 등록하고 쿠다설정할때 한개는 0쓰고 또하나는 0,1쓰면 될까요? 마지막으로 그럼 마스터에 있는 쿠다 2번ini에 값을 GPU서버에 있는것과 동일하게 해두는게 좋은가요?아니면 각자 따로 지정해둬야할까요?
  • ?
    @시오후키
    아이피 2개 등록 기능은 됩니다.
    그런데 이게 단일 처리했던 예전 버전의 잔재로 남아 있는것이라. 사용하시면 안됩니다.
    사용하면 내부적으로 덮어쓰는 결과가 발생되고 동일한 계산을 2군데에서 행하게 됩니다.

    쿠다설정은 cudaecm_daemon.sh 설정입니다. 쿠다 서버에서만 설정 가능합니다.
    그리고 쿠다서버는 마스터에서 동작해도 되고 별도의 전용의 쿠다서버에서 설정해도 됩니다.
  • ?
    b1 = 50000 을

    b1 = 120000 으로 변경

    effort = 214 을

    effort = 330 으로 변경 이값들은 그냥 바꿔도 되는건가요?? 아님 환경에 따라 다른 값을 줘야 하는건가요??
  • ?
    패치파일이 6월9일자인데 패치파일인데 아직 1.224파일은 안 올라 온거지요?
  • ?
    @하루에한번
    테스트에 있어요. 미리 사용하실 분은 사용하시라고 하는 뜻입니다.
  • ?
    @꼬로미
    아..감사합니다.
  • ?
    mine.sh에서 CADO_CLIENT_THREAD_COUNT를 올릴 수록 클라이언트의 cpu점유율이 5-10%정도 떨어지는데 방법이 있을까요? cadorun.sh에서 --client-threads를 조정해도 어느 선 이상은 안올라가네요.
default debug random = 0 / type = READ / detected = READ

채굴

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