mining custom_top_html:no
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채굴
2024-07-07 13:57:11

fact0rn 마이너 1.25 입니다.

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

1,579
댓글 31
  • ?
    일단 감사 인사부터! 매번 잘쓰고 있습니다!
    아 이번 버전에서 문의 있습니다! 제가 메인에는 그래픽카드1개고 나머지 슬레이브에는 없는데, 기본설정만 하면 될까요?
  • ?
    @상큼발랄끔찍
    기본설정으로 127.0.0.1 만 하시면되요
  • ?
    고생 많으십니다~!
  • ?
    GPUECM 의 경우는 CUDA Toolkit 을 설치해야 동작하는거죠? 마스터쪽의 msieve의 경우는 CUDA Toolkit 설치여부와 상관없이 잘 동작하는데 비해 GPUECM은 sed -n '4p' ~/Mode_Select.conf libcudart.so.12 없다고 에러나네요.

    아참... 그리고 rels_wanted = 17000000 / qrange = 12000 정도가 아직까지도 가장 효율적이라고 판단하신거죠?
  • ?
    @적왕슈리
    아직은 그게 좋을듯...
  • ?
    꼬로미님 고생 많으십니다^^
    혹시 카도런.sh 파일에는 -client-threads 2 로 되어있는데 마인파일에는 4로 되어있어서요.. 카도런도 4로 수정을 해야하는 걸까요?
  • ?
    @연구원
    아 그건 샘플입니다.
  • ?
    넵 그럼 카도런도 4로 수정을 하는게 맞는거죠??
  • @연구원
    연구원님 축하합니다. 16 보너스 캐시에 당첨되셨습니다.!!
  • ?
    근데 이미 125자리 넘어간 상황에서 params.c125 적용하는 것도 고려중이신가요?
    적어도 지금 버전까지는 params.c125 적용시 msieve 넘어가는 단계에서 거의 무조건 Not completed 되어버리더군요.
    rels_wanted 값때문인건지.. 아니면 다른 값이 문제인건지...
  • ?
    @적왕슈리
    c125는 tasks.sieve.rels_wanted=30000000 tasks.sieve.qrange=19000 이거 사용인데요.
    아직 c120이 더 좋아서.. c120 tasks.sieve.rels_wanted=17000000 tasks.sieve.qrange=7000 사용중입니다.
  • ?
    @꼬로미
    C125 는 rels 값을 무려 30000000 정도까지 늘려야 에러가 안나나 보군요 ㅡ.,ㅡ;;;
    C125 세팅으로 잡으면 불필요하게 시간이 팍팍 늘어날듯...

    슬레이브수가 많을때 tasks.sieve.qrange 은 늘리는게 낫나요?
    혹시 꼬로미님의 채굴기는 주로 몇대몇 조합이시죠?
  • ?
    @적왕슈리
    14대정도 이고요
    tasks.sieve.qrange는 몇번 테스트해서 가장 좋은것이라고 판단되는거 사용합니다.
    많아도 안되고 적어도 안되더라구요..
  • ?
    고생많으십니다.
  • ?
    CADO_CLIENT_THREAD_COUNT 이 옵션은 클라이언트에서 mine.sh 에도 변경해야하나요?
  • ?
    @춘기님
    다 똑같이 해야죠
    카도런도 바꾸어야하고요
  • @꼬로미
    꼬로미님 축하합니다. 14 보너스 캐시에 당첨되셨습니다.!!
  • ?
    이거 꽤 심각한 버그가 있습니다.

    1. 1st Sieving 에서 장시간 못넘어가는 버그
    랜덤하게 몇몇 마스터에서 아주 장시간 ( 60초이상 ) 1st Sieving 을 못넘어가는 경우가 발생하고 있습니다.
    실제로 ECM쪽에서 후보자를 빨리 선출하지 못하는 문제인지 아니면 후보자가 나왔는데도 그걸 정상적으로
    받지 못하는 상황인지는 모르겠네요.

    2. 1차 연산이 끝난후 2차 연산시 Lattice Sieving 에서 다음으로 못넘어가는 버그
    1차 연산이 끝난후 2차 연산시 Lattice Sieving 에서 다음 단계인 MSIEVE로 못넘어가는 증상이
    발생합니다. 이건 다음 블럭이 생성되서 연산이 리셋되기 전까지 무한 대기 상태에 걸려버려버립니다.
    사실 1번보다 이게 더 심각합니다. 1번의 경우는 그래도 60~70초가 지나면 넘어가기라도 하는데
    이것의 경우는 다음 블럭으로 넘어갈때까지 그냥 무한 대기해 버립니다. 만약 요즘 가끔 발생하는
    2000초넘게 걸리는 블럭의 경우 어떤 마스터가 대략 300~330초 정도의 Complete타임으로 세팅되어
    있는 경우 거의 5번의 Complete를 날리는 꼴이 되어버립니다.

    위의 2가지 경우가 랜덤하게 발생해서 모두 동일세팅인 마스터마다 하루 Complete 수가 극단적으로
    차이가 발생해 버립니다. 1.225까지는 적어도 이런 증상은 전혀 없었습니다.
  • ?
    @적왕슈리
    5셋 하루치를 전부 보고 있는데요 2번째 현상은 없네요

    1번째 현상은 발생가능성이 있어요.
    해당경우는 구성셋중에 싱글코어 성능이 떨어질때 발생될 수 있습니다.
    그래서 클라이언트 80% 이상이 완료되면 완료되었다고 판단하게 만들었어요.
    저의 경우는 3960X, 3970X 듀얼마이닝하고 있어서 그런 현상이 발생되네요
    맵리듀스 연산의 약점입니다. 단, GPUECM이 정상 가동된다면 큰 문제가 없곤 합니다.
  • ?
    @꼬로미
    저의 경우는 모두 7950X 인데다 거의 동일수준 오버클럭을 해서 부스트클럭 들어가는 수준도 거의 동일하게 풀코어 5.0~ 5.1GHz 정도 1~2코어 5.4~5.5GHz 정도로 유지되고 있습니다. 딱히 구성의 차이가 없는데 특정 마스터만 계속 60~70초가까이 1st 를 못넘어가고 있습니다.

    2번 증상의 경우는 전체적으로 모두 랜덤하게 발생하고 있습니다..
    혹시나... 제가 아직 클라이언트들의 경우 그냥 1.225로 돌리고 마스터들만 1.25로 바꾸어서 돌리고 있는데 그래서 발생하는 증상일까요? 혹시 이번 1.25버전의 경우 클라이언트쪽에도 서버와의 접속단계에서 뭔가의 변화가 있었나요?
    만약 그런 버전이 다른 상황에서 발생할수 있는 문제라면 오늘중에 클라이언트들도 전부 1.25버전으로 바꿀테니 그런 문제가 사라지겠죠.
  • ?
    @적왕슈리
    이번 버전은 클라까지 다 바꾸어야 합니다.
    맵리듀스와 비슷하게 동작해요.. 1개의 숫자(후보자 선별 계산)를 개별로 계산하는게 아니고 클라까지 함께 계산합니다.
    1st 못 넘어가는것은 아무래도 어제 16시 이전 버전을 받은것 같아요.
    그때 여러번 수정이 있었고 15시쯤 패치가 그런 증상이 있었습니다.
    그리고 참. 막 1.251로 업데이트 했습니다.
    이번 패치는 GPUECM이 항시 후보를 하나 이상을 유지해주는 패치입니다.
  • ?
    @꼬로미
    네, 다시 다운 받아서 설치하니까 증상이 사라졌네요.
    근데 동작 방식이 바뀌었네요? 제가 원래 어제 받았던 버전은 1st Sieving에서 2nd Sieving을 거치지 않고 거의 바로 Cado-NFS로 넘어가 버리는 식 ( 1~2초만에 체질이 끝나버린다는건데, 이게 과연 제대로 체질이 된건지 의문일 정도로... )이었는데, 마지막 버전으로 받으니 2nd Sieving에서 확실히 시간을 소요하는군요. 아마도 제가 어제 받은 버전은 체질이 제대로 되지 않는 버전이었나 봅니다.

    아무튼 마지막 버전으로 바꾸니 이제 1,2번 증상 모두 사라졌네요.
    아참 근데 STEP_OF_CANDIDATE_SIEVING을 6으로 한것과 7로 한것의 체질 품질 차이가 클까요?
    요즘의 분위기로 보면, 무조건 Complete를 빨리 받아내는 것보다 시간이 좀 걸리더라도 확실하게 체질된 놈을 연산하는 편이 나은 분위기로 가고 있는건 분명해 보여서요.
  • ?
    @적왕슈리
    최대 B1이 4백만이 되는데요. 시간이 좀 걸릴거에요.
    CUDAECM도 같이 돌기에 스텝을 바꾸는것보다 최소 B1을 4000으로 하는게 더 나을거에요
    바꾸시려면 GPUECM도 같이 바꾸시는게 좋을거에요.
  • @꼬로미
    꼬로미님 축하합니다. 35 보너스 캐시에 당첨되셨습니다.!!
  • ?
    고생하셨습니다. 잘 돌아가고 블럭 나오는 것도 확인했습니다.
    이전 cpu-ecm처럼 특정 클라이언트의 연산 스레드 수를 지정할 수 있는 방법이 있나요? (lattice sieving 말고 후보자 고르는 단계만) cpu 부하 정도가 달라서 오버 잡기가 애매하네요.
  • ?
    @톰마
    현재 cpu_cores를 변경해서 2개 한꺼번에 바꾸는것밖에 안됩니다.
  • ?
    덧글 쓴다는게 수정을 해버렸네요. poly(size)단계 오래 걸리던 부분은 어제 버전으로 업데이트 후 괜찮아졌습니다.
  • ?
    CADO_CLIENT_BASE_PATH 의 옵션 차이는 무엇인가요? 기본 /tmp 와 /tmp/cado-nfs, /tmp/cado-nfs-client 이렇게 있는 것 같아서요
  • ?
    @춘기님
    임시파일 저장소 입니다.
    램디스크를 사용하던지 tmp를 사용하던지 자유이지만 굳이 구분한 이유는 로그를 봐야할 필요가 있기에 한거 뿐입니다.
  • ?
    감사합니다 잘쓰고 있습니다~!

    마스터 컴터 mine 파일 재실행시 98 에러 뜨던데

    컴플릿 이랑 파인드는 떠서 그냥 무시 하고 그냥 쓰는데 괜찮은건가요??
  • ?
    Linear algebra 수행후 Square Root 를 진행하지 않고 종료해버리는데요. Square Root에서도 시간소요가 있지 않나요?
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채굴

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