Tesla k80 gpu accelerator 24gb майнинг

Mining with Tesla K80 for ether

Hi guys my friend had left this Nvidia Tesla K80 24GB GPU behind before leaving, and I was wondering whether this would be good for ether mining and if so what kind of motherboard and other configs would I need?
Any help is much appreciated.
I’d like to share the hashrate once i get it up and running.

Comments

) k80 ? Okaay.

Any motherboard(with 2pci-e 1for k80 and another for you’r principal gpu)/gpu/etc.. if u will use only this gpu, maybe a good psu for that monster. If u try to mine please write here the power in mh. I’m so courios )

(i’m not native english)

Definitely check out the CUDA miner by @Genoil. The default OpenCL miner will give you relatively small hashrates.

If I remember correctly, though, the CUDA miner only fully supported Compute 4.0+, and the Kepler Tesla cards are 3.x. But I’m not sure about that, as I’m not following that fork really.

@davethetrousers I’ve Checked it out and always wondered how Kepler gives lesser performance than the Maxwells even though some of these have insane configs. I haven’t really found anyone using this so no more threads to search.It says though only CUDA 3.7 compatibility. Thanks for the quick reply though I’ll do some more research.

@Opro Hey thanks, I’ll surely test it out soon , once i get the hardware setup and tell you about the hashrates, I was thinking maybe 1500W just in case for the Tesla ?

@davethetrousers the CUDA kernel works fine from compute 3.5 onwards. GK210 (K80 GPU) is Compute 3.7

I’ve always been curious about the performance of my kernel on K80. I had singed up with NVidia a while ago for a test drive, but when they called me and I explained it was for a mining kernel, I never heard back from them .

The cool thing about Compute 3.7 is that you have double the register size, so in case of ethminer, you can achieve 88% or 100% occupancy depending on any register limitation you might set. I don’t know if that will double the hashrate per GPU (K80 has two GK210) compared to GK110 or perhaps not have any effect at all because the memory is stalling business as usual.

So yes, download my CUDA miner, give it a spin and tell me if you get 36 or a whopping 72MH/s from it. I seriously doubt the latter, but who knows.

Then when you’re done and the thing is really yours because you friend carelessly «left behind» his $2500 top-notch compute beast that is more commonly found in datacenters and research institutes, please sell it to somebody who will use it for some serious double precision work. Because that’s what it is made for, not simple repetitive int math.

From the earnings, assemble yourself a nice 6xGTX970 rig that will easily sell in a few months and make way more profit the K80 will likely give you.

@Suhas_Hegde sorry missed your reply there. I just realized the binaries I’m linking to do not have compute 3.7 support baked in because I figured either nobody with a K80 would bother using it for eth mining, or they would know how to compile themselves. I think you owe it to your friend to learn how to compile for the K80

@Genoil I’m quickly trying to set it up , been eating at me for a while too. I’ll share the results as soon I can set it up, I’m still a bit sketchy with the hardware configs , been getting a friend to help me set it up.

Did you mean the ZOTAC GeForce GTX 970 4GB Graphics Card ? What hash rate might each one give me?
The problem is All electronic goods are almost double the price in India.

Still have a little doubt over whether AMD cards hash faster or Nvidia maxwell compute ones.

I’ve been using your CUDA miner since forever , mining with my old nvidia cards, works wonders.

Thanks for replying so quickly, would love to get it set up soon.

Источник

Minergate Forum

Forum of the best Mining Pool ever.

Майнинг на Nvidia tesla k80

Майнинг на Nvidia tesla k80

Post by ahtss » Sat Nov 05, 2016 12:03 pm

Re: Майнинг на Nvidia tesla k80

Post by DarkAngel » Tue Nov 08, 2016 3:18 pm

Tox ID: 2BC3F23E7825312742A5D2A1C336A00EAA6F34B35271F6E0199B995CF9FA296D4BFB1DE35FC6

Совет новичкам: ищите мои сообщения на форуме по ключевому слову FAQ.

Re: Майнинг на Nvidia tesla k80

Post by kuzmich » Thu Apr 13, 2017 1:47 pm

Re: Майнинг на Nvidia tesla k80

Post by DarkAngel » Sat Apr 15, 2017 8:18 am

Всё описанное выше проверялось мной экспериментально.

Tox ID: 2BC3F23E7825312742A5D2A1C336A00EAA6F34B35271F6E0199B995CF9FA296D4BFB1DE35FC6

Совет новичкам: ищите мои сообщения на форуме по ключевому слову FAQ.

Re: Майнинг на Nvidia tesla k80

Post by Tyken » Sun Apr 16, 2017 4:10 pm

Всё описанное выше проверялось мной экспериментально.

Нет ли опыта в майнинге на Тесле M2050? что-то не получается адекватно настроить, либо ооочень малая мощность.

Re: Майнинг на Nvidia tesla k80

Post by DarkAngel » Fri Apr 21, 2017 5:20 am

Всё описанное выше проверялось мной экспериментально.

Нет ли опыта в майнинге на Тесле M2050? что-то не получается адекватно настроить, либо ооочень малая мощность.

Подробнее опиши пожалуйста. Как и на чём запускаешь?

Tox ID: 2BC3F23E7825312742A5D2A1C336A00EAA6F34B35271F6E0199B995CF9FA296D4BFB1DE35FC6

Совет новичкам: ищите мои сообщения на форуме по ключевому слову FAQ.

Re: Майнинг на Nvidia tesla k80

Post by kuzmich » Mon Apr 24, 2017 9:48 pm

Re: Майнинг на Nvidia tesla k80

Post by DarkAngel » Tue Apr 25, 2017 8:41 am

Майнинг на видеокартах nVidia возможен благодаря программно-аппаратной технологии параллельных вычислений CUDA.
Данная технология впервые появилась в GPU G80 (8xxx серия) и усовершенствовалась по мере развития видео-ускорителей.
CUDA характеризуется в первую очередь версией компьютинга (вычислительными возможностями потоковых процессоров).

CUDA 1.0
GPU: G80, G92, G92b, G94, G94b
Устройства: GeForce 8800GTX/Ultra, Tesla C/D/S870, FX4/5600, 360M, GT 420

CUDA 1.1
GPU: G86, G84, G98, G96, G96b, G94, G94b, G92, G92b
Устройства: GeForce 8400GS/GT, 8600GT/GTS, 8800GT/GTS, 9400GT, 9600 GSO, 9600GT, 9800GTX/GX2, 9800GT, GTS 250, GT 120/30/40, FX 4/570, 3/580, 17/18/3700, 4700×2, 1xxM, 32/370M, 3/5/770M, 16/17/27/28/36/37/3800M, NVS420/50

CUDA 1.2
GPU: GT218, GT216, GT215
Устройства: GeForce 210, GT 220/40, FX380 LP, 1800M, 370/380M, NVS 2/3100M

CUDA 1.3
GPU: GT200, GT200b
Устройства: GeForce GTX 260, GTX 275, GTX 280, GTX 285, GTX 295, Tesla C/M1060, S1070, Quadro CX, FX 3/4/5800

Всё, на что способны эти устройства, это добыча монет, построенных на алгоритмах SHA-256 (например, Bitcoin) и Scrypt (например, Litecoin). Однако, наличие ASIC устройств для этих алгоритмов делает перечисленные видеокарты бесполезными в майнинге. Возможно, есть какие-то экзотические алгоритмы под данные версии CUDA-компьютинга, но мне о них не известно.

CUDA 2.0
GPU: GF100, GF110
Устройства: GeForce (GF100) GTX 465, GTX 470, GTX 480, Tesla C2050, C2070, S/M2050/70, Quadro Plex 7000, Quadro 4000, 5000, 6000, GeForce (GF110) GTX 560 TI 448, GTX570, GTX580, GTX590

CUDA 2.1
GPU: GF104, GF114, GF116, GF108, GF106
Устройства: GeForce 610M, GT 430, GT 440, GT 610, GT 640, GTS 450, GTX 460, GTX 550 Ti, GTX 560, GTX 560 Ti, 500M, Quadro 600, 2000

Устройства со второй версией компьютинга уже способны добывать монеты на алгоритме Cryptonight. Но с нюансами.
Требуется использовать ccminer-cryptonight (хотя, вероятно, это тоже не панацея), либо экспериментировать с другими майнерами.
Мне удалось запустить майнинг на некоторых картах с GUI MG 5.04.

CUDA 3.0
GPU: GK104, GK106, GK107
Устройства: GeForce GTX 690, GTX 680, GTX 670, GTX 660 Ti, GTX 660, GTX 650 Ti, GTX 650, GeForce GTX 680MX, GeForce GTX 680M, GeForce GTX 675MX, GeForce GTX 670MX, GTX 660M, GeForce GT 650M, GeForce GT 645M, GeForce GT 640M

CUDA 3.5
GPU: GK110, GK208
Устройства: GeForce GTX TITAN, GeForce GTX TITAN Black, GeForce GTX 780 Ti, GeForce GTX 780, GeForce GT 640 (GDDR5), GeForce GT 630 v2, Quadro K6000, Tesla K40, Tesla K20x, Tesla K20

CUDA 5.0
GPU: GM107, GM108
Устройства: GeForce GTX 750 Ti, GeForce GTX 750 , GeForce GTX 860M, GeForce GTX 850M, GeForce 840M, GeForce 830M

Эти устройства, как правило, работают и с ccminer-cryptonigh и с майнером MG при корректно установленных необходимых программных компонентах.

Насчёт более современных устройств. Я попробовал запустить ccminer-cryptonigh с GeForce GTX 1080 (CUDA 6.1) и, увидев хешрейт, решил что добыча «криптоновых» этими картами не очень хорошая идея. Возможно, что-то не так сделал, но экспериментировать нет ни желания, ни времени.

Более подробно про технологию CUDA: https://ru.wikipedia.org/wiki/CUDA
Более полный список устройств (кроме CUDA 1.x): https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

Tox ID: 2BC3F23E7825312742A5D2A1C336A00EAA6F34B35271F6E0199B995CF9FA296D4BFB1DE35FC6

Совет новичкам: ищите мои сообщения на форуме по ключевому слову FAQ.

Источник

NVIDIA Tesla K80 — подробности о самом мощном ускорителе

Вычислительные ускорители NVIDIA Tesla прочно заняли своё место везде, где требуется высокая вычислительная производительность: от биржевого анализа до научных расчётов. Ими комплектуются специальные серверы, на их базе строятся вычислительные суперкластеры. Секрет успеха NVIDIA в этой области — поддержка всех современных как закрытых (CUDA), так и открытых технологий (OpenCL, DirectCompute). И в одной из предыдущих новостей мы уже сообщали, что компания готовит к запуску новые модели ускорителей Tesla, как на базе новой архитектуры Maxwell, так и на основе проверенной временем архитектуры Kepler. Особняком в этом списке стояла модель Tesla K80, которая должна была стать вторым двухпроцессорным вычислительным ускорителем NVIDIA после устаревшего D870.

NVIDIA Tesla K80 не имеет вентилятора

Так и случилось. Компания опубликовала официальный анонс Tesla K80, наиболее мощного ускорителя в серии на сегодняшний день. Как и ожидалось, он получил два процессора, но не GK110, как можно было предположить, а совершенно новые GK210, которые, впрочем, производятся с использованием того же 28-нанометрового техпроцесса TSMC. Двухпроцессорные графические карты — это всегда компромисс, и то же в полной мере относится и к вычислительным ускорителям. Если один процессор GK110 на борту Tesla K40 имеет 2880 активных поточных процессоров, то GK210 в конструкции Tesla K80 были несколько усечены в конфигурации и получили по 2496 процессоров на чип. Это позволило уложиться в 300-ваттный теплопакет и сделать систему охлаждения полностью пассивной, рассчитанной на продув силами вентиляторов, установленных в корпусе сервера. Их там, как правило, немало и они обеспечивают мощный воздушный поток, поскольку о тишине особенно заботиться не надо.

Самый быстрый ускоритель научных расчётов

Не обошлось и без снижения тактовых частот: ядра Tesla K80 работают на частоте всего 562 МГц в базовом режиме и 875 МГц — в турборежиме. Но в данном случае количество бьёт качество: почти 5 тысяч поточных процессоров, а точнее, 4992, работая в турборежиме, легко выдают 2,91 терафлопса вычислительной мощности в режиме двойной точности. В обычном режиме этот показатель снижается до 1,87 терафлопс, что всё равно больше, чем может дать Tesla K40 в турборежиме (1,66 терафлопс). При этом карта имеет стандартную компоновку: один слот PCIe x16 и двойная высота, что незаменимо для компактных систем, от которых, тем не менее, требуется высокая вычислительная мощность. А в режиме одинарной точности вычислений показатели новичка выглядят ещё внушительнее: 8,74 и 5,6 терафлопс соответственно. Быстрая межпроцессорная шина NVLink позволяет избежать традиционных для NUMA-систем «бутылочных горлышек».

Быстрая межпроцессорная шина гарантирует отсутствие узких мест

Не подкачала и подсистема памяти: на борту NVIDIA Tesla K80 установлено сразу 24 гигабайта быстрой памяти GDDR5, что является своеобразным рекордом: даже AMD FirePro W9100 располагает всего 16 гигабайтами. И это честные 24 гигабайта, ведь, в отличие от игровой технологии SLI, данные в памяти первого GPU не должны дублироваться в блоке памяти второго GPU. Надо ли объяснять, что объём памяти в массивных вычислениях играет далеко не последнюю роль? Не забыта и пропускная способность: совокупная производительность подсистемы памяти Tesla K80 достигает 480 Гбайт/с, по 240 Гбайт/с на каждый процессор. Это делает новинку идеальным решением практически для любой сферы, где необходимы массивные вычисления — от астрофизики, генетики и квантовой химии, до анализа больших массивов данных и систем «глубокого машинного обучения». Всего ускорители Tesla могут работать более чем с 280 приложениями и программными пакетами.

Преимущества GPGPU очевидны

По утверждению NVIDIA, ускоритель Tesla K80 на порядок (в 10 раз) опережает самые лучшие традиционные процессоры в наиболее распространённых научных и инженерных программных пакетах, таких как GROMACS, AMBER, LSMS или Quantum Espresso. Если вспомнить о тепловых и электрических характеристиках, то оказывается, что K80 очень сильно превосходит обычные ЦП и в плане энергоэффективности: 18-ядерный Intel Xeon E5-2699v3 имеет теплопакет в районе 145 ватт, а NVIDIA Tesla K80, как уже упоминалось выше, — всего около 300 ватт, то есть как пара таких Xeon. При этом последний несравнимо быстрее. Итак, следует заключить, что идея GPGPU, то есть «вычислений на базе графических процессоров», отлично прижилась в современной науке, инженерии и экономике. Так считают и лучшие умы планеты.

Широкий спектр задач и высокая производительность. У традиционных ЦП нет шансов

В частности, Вольфганг Нейджел (Wolfgang Nagel), директор центра информационных услуг в Дрезденском Техническом Университете, говорит, что учёные используют ресурсы суперкомпьютера Taurus, построенного на базе GPU NVIDIA, для таких задач, как поиск и разработка методов лечения рака, изучения клеток в реальном времени и даже исследования астероидов в рамках прогремевшего недавно на весь мир проекта ESA «Rosetta». А появление новой мощной, но при этом компактной и экономичной модели ускорителя NVIDIA Tesla непременно приведёт к созданию ещё более мощных и эффективных суперкомпьютеров, от чего выиграет и наука, и человечество в целом. Поставки ускорителя NVIDIA Tesla K80 уже начались, подробнее с ним можно ознакомиться в соответствующем разделе веб-сайта NVIDIA, а для скептиков существует даже бесплатная возможность опробовать GPGPU в деле.

А между тем, технологии не стоят на месте, и очень интересно будет взглянуть на будущих монстров Tesla на базе GM200.

Источник