16:25분 이후 버전 받으세요

 

 

1. 패치 파일

전체파일 : wget http://factorn.iptime.org:32080/download/fact_dist_20_04_v1.25.RTX30XX.tar.gz

업데이트 1.62 -> 1.25 : wget http://factorn.iptime.org:32080/download/fact_dist_20_04_v1.062-to-v1.25.RTX30XX.tar.gz

업데이트 1.20 -> 1.25 : wget http://factorn.iptime.org:32080/download/fact_dist_20_04_v1.20-to-v1.25.tar.gz

 

2. 주 패치 내용

-  CPUECM 변경

   1.25 부터는  YAFU를 사용하지 않습니다.

   따라서 yafurun.sh 이나 cpu-server 의 cpuecm daemon은 사용하지 않습니다.

-  GPUECM 추가

    CUDAECM과 달리 단일처리를 하며 단일처리의 경우 CUDA보다 좀 더 성능이 나옵니다.

    gpu-server 폴더내에 gpuecm.sh 실행

-  마스터의 mine.sh 에서 CPUECM_SERVER_IP, CPUECM_SERVER_PORT 삭제

-  마스터의 mine.sh 에서 GPUECM_SERVER_IP, GPUECM_SERVER_PORT 추가

- 배포대상은 마스터/클라이언트  모두 해당이 됩니다.

 

3. gpuecm.sh 파라메터 설명

#GPUECM 서버 포트
export GPUECM_BIND_PORT=19302

#GPUECM 그래픽카드 순번
export GPU_DEVICE_ID=0

#체질의 품질 설정
export STEP_OF_CANDIDATE_SIEVING=6
export MULTIPLE_EQUAL_RATIO=4
export MINIMUM_B1=1000

위의 설정을 기초로 설명하면 

1 단계는 B1=1000, 2단계는 B1=1000 X 4, 3단계는 B1=1000 X 4 X 4, 4단계는 B1=1000 X 4 X 4 X 4, 5단계는 B1=1000 X 4 X 4 X 4 X 4, 6단계는 B1=1000 X 4 X 4 X 4 X 4

으로 실행한다는 뜻입니다.

 

4. 마스터의 mine.sh 추가된 파라메터 설명

#export ECM_STEP_OF_CANDIDATE_SIEVING=6 #Default 6

#export ECM_MULTIPLE_EQUAL_RATIO=4 #Default 4

#export ECM_MINIMUM_B1=1000 #Default 1000

#export ECM_CURVE=5000 #Default 5000

내장 CPUECM의 체질의 품질설정

%내용은 위의 gpuecm.sh 참조

 

5. 예시 (마스터 mine.sh)

- 클라이언트의 mine.sh 변경 사항은 없습니다.

export GPUECM_SERVER_IP="127.0.0.1"
export GPUECM_SERVER_PORT="19302"
export CUDAECM_SERVER_IP="127.0.0.1"
export CUDAECM_MAX_LEVEL=1

export MINER_MODE="SERVER CLIENT"
export CADO_SERVER_URL="http://node18:24242"
export CADO_CLIENT_BASE_PATH="/tmp/cado-nfs-client"

export USE_MSIEVE="True"
export SENTENCE_IN_CADO_NFS_FOR_STOPPING_PROCESS="Info:Complete Factorization / Discrete logarithm: Lattice Sieving"
export USE_DUAL_PROCESS="True"
export CADO_CLIENT_THREAD_COUNT=4
export W_MUL_INTERVAL=8
export MAX_SIEVE_LEVEL=25
#-- 품질 단계를 7단계으로해서 최대 B1을 4,000,000 까지 설정

export ECM_STEP_OF_CANDIDATE_SIEVING=7

- 위의 설정을 설명

후보자를 CUDAECM으로 1단계까지 빠르게 필터링하여 이후 gpuecm, 내장cpuecm 의 부하를 줄이는 것이 목적

GPUECM은 첫번째 계산 및 차후 계산용 유력 후보자를 가져오는 것이 목적

내장 CPUECM은 첫번째 계산용으로 후보자 품질을 좀 더 높임. 더불어 gpuecm.sh 의 단계도 변경.

 

후보자 품질

이번 배포된 설정을 변경없이 사용시에는 yafu 의 ratio 0.30 정도 또는 약간 높은 수준입니다.

후보자 체질 속도는 약 25~30초 이내 입니다.

후보자 품질은 마스터의 mine.sh 과 gpuecm.sh 의 설정값을 조절하여 사용하시면 됩니다.

 

 

추가적으로 쿠다툴킷을 설치해야 합니다.

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-3