Gpu или cpu майнинга

Почему майнинг на видеокарте быстрее майнинга на процессоре?

Некоторые пользователи Bitcoin задают вопрос: почему майнинг на GPU (видеокарте) быстрее чем майнинг на CPU (процессоре)?

Для начала давайте уточним:

CPU – центральный процессор (или просто процессор), является частью компьютера, исполняющей задачи программного обеспечения и указывающей всем остальным частям компьютера, что они должны делать в соответсвии с командами программ и пользователя.

GPU — графический процессор, является частью видео подсистемы компьютера. Основная функция GPU – рендеринг 3D графики и визуальных эффектов.

И GPU и CPU – являются процессорами, но сконструированны они были для выполнения различных задач. Эта конструктивная разница и делает GPU более производительным при майнинге в Bitcoin.

Ядро CPU обрабатывает 4 32-битных инструкции за такт (SSE), или 8 32-битных инструкций за такт (AVX), в то время как GPU Radeon HD 5970 способно обработать 3200 32-битных инструкции за такт (используя свои 3200 ALU или шейдеров). Получается что в этом примере GPU способно обработать в 800 (или в 400 (при AMX)) раз больше инструкций за такт чем СPU.

Даже не смотря на то, что с 2011 года производятся CPU c 6, 8 и 12 ядрами, и тактовой частотой в районе 2000-3000 МГц и более, GPU Radeon HD 5970 (с тактовой частотой 750 МГц) остаётся более чем в 5 раз быстрее четырёх 12-ядерных CPU с частотой 2,3 ГГц (при стоимости последних в районе $4700, в отличии от $350 за HD5970).

CPU, в первую очередь, разрабатывались для того, чтобы принимать решения в соответствии с указаниями программы. Например, если вы печатаете документ и сохраняете его, то работа CPU заключается в том, чтобы преобразовать ваш документ в соответствующий тип файла и дать указание жёсткому диску записать этот файл. Процессор также способен выполнять математические расчёты, в каждом CPU есть один или несколько ALU, способен следовать инструкциям «если произошло это — сделай то, иначе сделай что то другое». Большое количество элементов CPU занимаются отслеживанием того, способны ли остальные элементы переключиться на выполнение новой задачи в необходимый момент.

Еще CPU выполняет множество других операций, которые добавляют сложности к его архитектуре, в том числе:

• ограничение привилегий между пользовательскими программами и операционной системой
• создание «иллюзии» виртуальной памяти для выполняемых программ
• обеспечение обратной совместимости для выполнения устаревших программ и инструкций

GPU были разработаны для обработки видео. Да, GPU могут делать и математические расчёты и многие другие задачи, но сконструированы они были именно для обработки видео, а не для принятия решений. Обработка видео представляет из себя большие объёмы однотипной работы, при которой пикселям на экране монитора постоянно указывается, что они должны делать. Для эффективного выполнения такой работы GPU сконструированы так, что могут быстро обрабатывать большие объёмы повторяющихся операций, но при этом довольно медлительны в переключении на новую задачу. GPU содержат в себе большое количество ALU, значительно большее, чем содержат в себе CPU. В результате чего GPU выполняет громоздкие математические вычисления намного быстрее чем CPU.

Представим себе что CPU — это маленькая группа очень умных людей. Они способны быстро справиться с любой поставленной задачей. Тогда GPU — это большая группа «бездарей», каждый из которых не в состоянии быстро выполнить какую-либо задачу, но которых можно научить выполнять повторяющиеся действия. В таком случае производительность большого числа «бездарей» делающих однотипную повторяющуюся работу окажется выше чем производительность небольшого числа очень умных людей выполняющих ту же работу.

Это вовсе не означает что CPU жирный, избалованный или ленивый. И CPU и GPU — изготовлены из миллиардов микроскопических транзисторов, размещённых на маленьком кусочке кремния, при этом то, что позволяет CPU хорошо делать свою работу — это более сложная структура каждого элемента. Сложнее структура — больше площади занимает каждый элемент, а площадь на кремниевом чипе стоит дорого. В отличие от CPU, в GPU структура каждого элемента проста и мала по площади, что позволяет разместить на одном чипе большее количество «бездарных» элементов.

ALU в GPU разбиваются на группы, в которых каждый участник в составе группы выполняет ту же операцию что и остальные (и не может выполнять какую то иную операцию). Они все будут работать над почти идентичной вариацией одной задачи, в идеальной синхронизации друг с другом, либо будут простаивать. При майнинге в Bitcoin выполняется одна постоянная операция — обработка хэш-функций, отличающихся друг от друга только одним символом — эта задача очень хорошо подходит для обработки на GPU.

Возьмём, к примеру, GPU Radeon HD 5970 — это популярная и высокопроизводительная видеокарта для майнинга содержит в себе 3200 ALU, которые можно рассматривать как 3200 «бездарных исполнителей», обученных делать одни и те же повторяющиеся задачи до тех пор, пока им не придётся прерываться для принятия каких либо решений. Radeon HD 5970 сконструирован по архитектуре VLIW-5, это означает что 3200 исполнителей объединены в 640 групп, и каждая группа способна выполнить 5 операций за 1 такт. Для сравнения возьмём 4-х ядерный CPU, способный моментально переключаться на новые задачи и принимать решения, он содержит в себе всего 4 (или небольшое кратное 4 количество) ALU.Так как ALU выполняет всю работу необходимую для майнинга в Bitcoin, то скорость майнинга напрямую зависит от количества ALU .

Вот причины по которым майнинг на GPU гораздо эффективнее майнинга на CPU: майнинг в Bitcoin не требует принятия решений, а представляет собой повторяющиеся математические операции. Принятие решений состоит только в определении «у меня есть блок» или «у меня нет блока». Это великолепная работа для выполнения на GPU.

Почему GPU AMD больше подходят для майнинга чем GPU Nvidia?

Во-первых, AMD конструирует свои GPU с использованием большого количества простых ALU (VLIW-архитектура), работающих на низких тактовых частотах (в среднем 1120-3200 ALU на частотах 625-900 МГц), в то время как конструкция GPU Nvidia состоит из меньшего числа более сложных ALU, что компенсируется повышением тактовой частоты ( в среднем 448-1024 ALU на частотах 1150-1544 МГц). Из-за разниц в архитектуре GPU ALU Nvidia занимают большую площадь, чем ALU AMD, соответственно Nvidia размещает в чипе меньшее количество ALU. Это и приводит к выигрышу GPU AMD в решении задач, в которых важнейшим является производительность ALU:

• AMD Radeon HD 6990: 3072 ALU x 830 МГц = 2550 миллиардов 32-битных инструкций в секунду
• Nvidia GTX 590: 1024 ALU x 1214 МГц = 1243 миллиардов 32-битных инструкций в секунду

Эта примерно 2х-3х кратная разница в производительности наблюдается во всём диапазоне линеек GPU от AMD и Nvidia, что сказывается в скорости решения всех ALU-связанных задач, таких как Bitcoin, подбор пароля (брутфорс) и т.д.

Во-вторых, алгоритм майнинга в Bitcoin основан на SHA-256, основная операция которого исполняется 1 инструкцией в GPU AMD (BIT_ALIGN_INT), но требует исполнения 3 инструкций в GPU Nvidia (2 shifts + 1 add), что даёт выигрыш производительности GPU AMD в 1,7 раза по сравнению с GPU Nvidia (около 1900 инструкций для AMD и около 3250 инструкций для Nvidia исполняются для функции сжатия SHA-250).

Суммарно эти 2 фактора делают производительность GPU AMD в 3-5 раз выше при майнинге в Bitcoin.

Источник

В чем разница между CPU и GPU?

В чем разница между CPU и GPU?

CPU и GPU — это процессоры. Между ними есть много общего, однако сконструированы они были для выполнения разных задач. В чём конкретно выражается разница между CPU и GPU, вы узнаете из этой статьи.

Примечание Вы читаете улучшенную версию некогда выпущенной нами статьи.

Что такое CPU

CPU — это центральный процессор (англ. central processing unit).

Основная функция — выполнение цепочки инструкций за максимально короткое время.

CPU спроектирован таким образом, чтобы выполнять несколько цепочек одновременно или разбивать один поток инструкций на несколько и, после выполнения их по отдельности, сливать их снова в одну, в правильном порядке. Каждая инструкция в потоке зависит от следующих за ней. Именно поэтому в CPU так мало исполнительных блоков, а весь упор делается на скорость выполнения и уменьшение простоев, что достигается при помощи кэш-памяти и конвейера.

Если вы хотите знать не только что такое CPU, но и как работает процессор, то прочтите эту статью.

Что такое GPU

GPU — это графический процессор (англ. graphics processing unit).

Основная функция — рендеринг 3D-графики и визуальных эффектов.

GPU получает на вход полигоны, а после проведения над ними необходимых математических и логических операций выдаёт координаты пикселей. По сути, работа GPU сводится к оперированию над огромным количеством независимых между собой задач. Поэтому он содержит огромное количество исполнительных блоков — в современных GPU их 2048 и более.

Отличие CPU от GPU

С понятиями разобрались, теперь посмотрим, в чём отличие CPU от GPU.

1. Доступ к памяти. В GPU он связанный и легко предсказуемый — если из памяти читается элемент текстуры, то через некоторое время настанет очередь и соседних текселов. С записью ситуация аналогичная.
2. Размер кэш-памяти. Графическому процессору, в отличие от универсальных процессоров, не нужна кэш-память большого размера. Для текстур требуются лишь 128–256 килобайт.
3. Поддержка многопоточности. Центральный процессор исполняет 1–2 потока вычислений на одно ядро, а графический процессор может поддерживать несколько тысяч потоков на каждый мультипроцессор, которых в чипе несколько штук. И если переключение с одного потока на другой для CPU стоит сотни тактов, то GPU переключает несколько потоков за один такт.
4. Архитектура. В CPU большая часть площади чипа занята под буферы команд, аппаратное предсказание ветвления и огромные объемы кэш-памяти, а в GPU большая часть площади занята исполнительными блоками.

Схематичное представление CPU и GPU

Почему для майнинга используется GPU, а не CPU

Если CPU принимает решения в соответствии с указаниями программы, то GPU — производит огромное количество однотипных вычислений. Выходит, что если подавать на графический процессор независимые простейшие математические задачи, то он справится значительно быстрее, чем центральный процессор. Этим успешно пользуются майнеры биткоинов.

Суть майнинга заключается в том, что компьютеры решают математические задачи, в результате которых создаются биткоины. Все биткоин-переводы по цепочке передаются майнерам, чья работа состоит в том, чтобы подобрать из миллионов комбинаций один-единственный хэш, подходящий ко всем новым транзакциям и секретному ключу, который и обеспечит майнеру получение награды. Скорость вычисления напрямую зависит от количества исполнительных блоков. Поэтому GPU больше подходят для выполнения данного типа задачи, нежели CPU. Чем больше количество произведенных вычислений, тем выше шанс получить биткоины.

Источник

Майнинг криптовалют CPU VS GPU

После горячего 2017 года, когда майнингом криптовалют занималось наверно половина населения планеты, наступило вполне ожидаемое охлаждение рынка. Из-за чего рентабельность майнинговой деятельности упало до окупаемости оборудования до минимальных значений в 2-3 года. Причем это уже с учетом падения цен на асики в несколько раз и на видеокарты на 20-30% от их максимального значения в период повышенного спроса. В этот не самый благоприятный момент компания AMD делает скидку до 50% на свои HEDT процессоры Ryzen Threadripper первого поколения, которые как мы знаем отлично себя показывают в майнинге на алгоритме Cryptonight и его клонов Cryptonightv7 и CryptonightHeavy. Такое серьезное снижение цен на топовые центральные процессоры заинтересовало нас как быстро окупиться Ryzen Treadripper в современных условиях майнинга криптовалют и сравним этот показатель с видеокартами.

Начнем все таки с новости о новых ценах на Ryzen Threadripper первого поколения:

Как можно заметить на модели 1900X и 1920X текущая рекомендованная AMD цена ниже на 50% от начальной цены на старте продаж и теперь сопоставима с ценами на видеокарты уровня GTX1060 и GTX1070 соответственно. Стоимость Ryzen Threadripper 1950X снижена всего на 20% и соответствует текущей цене на видеокарты GTX1080Ti. Такое совпадение в цене между ЦП и ГПУ еще больше задает интриги в нашем сравнении GPU VS CPU.

Вся линейка Threadripper-ов в 2018 году выглядит следующим образом:

Новые процессоры мы оставим за скобками этого сравнения, из-за привлекательной цены протестируем только прошлогодние модели, посчитаем их окупаемость и сравним с видеокартами.

Характеристики	Ryzen 1900X	Ryzen 1920X	Ryzen 1950X	GTX1060 6Gb	GTX1070	GTX1080Ti
Цена в евро*	280 (325USD)	361 (418USD)	614 (712USD)	230 (266USD)	340 (395USD)	630 (730USD)
Энергопотребление (в майнинге)	180Вт	180Вт	180Вт	120Вт (70Вт)	150Вт (100Вт)	250Вт (150Вт)
хешрейт CryptonightV7 (Monero)	900	1100	1370 H/s	430H/s	690H/s	850H/s
Хешрейт ETHash (Ethereum)	—	—	—	23Mh/S	30Mh/s	50Mh/s
Доход без ЭЭ в день	0,50USD	0,61 USD	0,76 USD	0,46USD	0,61 USD	1 USD
Доход с учетом ЭЭ в день	0,24USD	0,35USD	0,50USD	0,33 USD	0,43USD	0,81USD
Окупаемость (ROI), дней	1354 дня	1194 день	1424 дня	806 дней	918 дней	901 день

*Цены взяты с сайта ComputerUniverse (цены указаны для продаж за пределы евросоюза т.е. без налога с продаж)

Расчеты проведены 24 августа 2018 года с помощью сайтов калькуляторов Profit-mine.com и Whattomine.com

Для видеокарт окупаемость считалась при майнинге Ethereum, как наиболее выгодный на сегодня майнинг на видеокартах.

Стоимость электроэнергии (ЭЭ) взята в размере 4 рублей за КВт (0,06 USD).

Вывод: Центральные процессоры от AMD Ryzen Threadripper значительно превосходят по хешрейту на алгоритме CryptonightV7 видеокарты похожей ценовой категории, однако видеокарты проявляют себя гораздо лучше в других алгоритмах (Ethash), которые на данный момент более выгодные для майнинга. Поэтому чуда не случилось и ЦП продолжают проигрывать по времени окупаемости видеокартам, хотя этот разрыв и уменьшился в два раза.

Подпишись на наш Telegram канал @cryptoage и Вконтакте, узнавай новости про криптовалюты первым.

Общайся с криптоэнтузиастами и майнерами в Telegram чате @CryptoChat

Источник