Žingsnis po žingsnio sukurti kriptovaliutą, Turkijos akies reguliavimas

Turkijos politikas siūlo sukurti nacionalinę kriptovaliutą

Iki šiol labai mažai paketo buvo optimizuota naudojant OpenCL. Iš karto turiu pasakyti, kad dėl ilgo OpenCL inicijavimo laiko pastebimą padidėjimą galima gauti tik pakankamai ilguose takeliuose.

Kas yra Kriptovaliuta? Kriptovaliuta, tai virtualus arba skaitmeninis piniginis vienetas leidžiantis atlikti anoniminius apmokėjimus išvengiant trečiųjų šalių — bankų. Kriptovaliutos yra decentralizuotos ir neprižiūrimos jokių institucijų, o mokėjimai šiuo vienetu yra įvardijami kaip vieni saugiausių pasaulyje dėl specialių kriptografinių kodavimų.

Jiems naujoji technologija tapo tikru šventuoju graliu, kuris leido lengvai perkelti natūraliai lengvai lygiagretinamą kodą ant greitų GPU procesorių pečių. Todėl nenuostabu, kad dabar yra dešimtys labai skirtingų tokių programų įgyvendinimų. Tačiau šiame straipsnyje kalbėsiu tik apie žingsnis po žingsnio sukurti kriptovaliutą iš jų — oclHashcat. Po to prasidės surašymo procesas, kurio eigą rasite paspaudę. Norėdami pristabdyti procesą, paspauskite.

Taip pat galite naudoti žiaurią jėgą pvz. Mano atveju viso žodyno surašymo greitis buvo 11 minučių, o tiesioginis surašymas nuo aaaaaaaa iki zzzzzzzz truko apie 40 minučių.

žingsnis po žingsnio sukurti kriptovaliutą

Tačiau svarbiausia, kad šios technologijos galimybėmis galite naudotis jau dabar, ir tai galioja ne tik Windows kompiuteriams, bet ir Linux. Panašiai GPU, pradedant pagreitintu trikampių rastravimu ir tekstūravimu, sukūrė papildomus gebėjimus vykdyti šešėlių programas, skirtas spalvinti tuos pačius trikampius. Ir pasirodė, kad šie gebėjimai yra paklausūs negrafiniame skaičiavime, kur kai kuriais atvejais jie suteikia didelį našumo padidėjimą, palyginti su tradiciniais sprendimais.

Analogijas brėžiame toliau — po ilgos evoliucijos sausumoje žinduoliai prasiskverbė į jūrą, kur išstūmė eilinius jūros gyventojus.

žingsnis po žingsnio sukurti kriptovaliutą

Varžybinėje kovoje žinduoliai naudojo ir naujus pažangius gebėjimus, atsiradusius žemės paviršiuje, ir specialiai įgytus prisitaikymui prie gyvenimo vandenyje. Lygiai taip pat GPU, remdamiesi 3D grafikos architektūros pranašumais, vis dažniau įgyja specialių funkcijų, naudingų ne grafinėms užduotims.

Taigi, kas leidžia GPU reikalauti savo sektoriaus bendrosios paskirties programų srityje? GPU mikroarchitektūra labai skiriasi nuo įprastų procesorių ir nuo pat pradžių turi tam tikrų privalumų.

2. Kaip iškasti kriptovaliutą naudojant vaizdo plokštę – žingsnis po žingsnio instrukcijos

Grafikos užduotys apima nepriklausomą lygiagretų duomenų apdorojimą, o GPU iš esmės yra kelių gijų. Tačiau šis paralelizmas jam tik džiaugsmas.

Mikroarchitektūra sukurta siekiant išnaudoti daugybę gijų, žingsnis po žingsnio sukurti kriptovaliutą reikia vykdyti. Šiame straipsnyje mes ethereum hard fork metropolija vadinsime miniprocesoriais, nes jie vykdo kelis šimtus programos gijų ir gali padaryti beveik viską, ką gali įprastas procesorius, bet vis tiek ne viską.

Kaip pradėti uždirbti bitkoinus be investicijų, Investuoti Į Bitkoinus Žingsnis Po Žingsnio Kaip investuoti į kriptovaliutą žingsnis po žingsnio Kur saranske galite užsidirbti pinigų kripto prekybininkas tikras vietos užsidirbti pinigų internete, viskas apie bitcoinus pradedantiesiems žingsnis po žingsnio padėti grąžinti uždirbtus pinigus. Uždirbti pinigų mašinoje yra geriausias pasirinkimas norint rasti virtualią valiutą. Likusieji tiesiog viską stebi arba naudojasi puikia proga investuoti savo pajamas ir sulaukti daug didesnės grąžos. Ilgai investuojant geriausia cryptocurrency prekybos programinė įranga kriptovaliutą, galima padidinti kainą, ją sustabdyti ar sumažinti.

Šie branduoliai labiau primena grūdus. Geriau galvoti apie GPU kaip apie kelių branduolių procesorių su daugybe branduolių, vienu metu vykdančių daug gijų. Jis turi panašų prieigos prie įprasto procesoriaus L1 talpyklos laiką ir atlieka panašias funkcijas, kuo greičiau tiekdamas duomenis į funkcinius modulius.

GPU vietinė atmintis naudojama norint greitai keistis duomenimis tarp vykdomųjų gijų.

žingsnis po žingsnio sukurti kriptovaliutą

Viena iš įprastų GPU programos schemų yra tokia: pirma, duomenys iš GPU pasaulinės atminties įkeliami į vietinę atmintį. Toliau keli šimtai gijų dirba su šiais duomenimis vietinėje atmintyje ir įrašo rezultatą į pasaulinę atmintį, o po to jis perkeliamas į centrinį procesorių. Programuotojas yra atsakingas už duomenų įkėlimo ir iškrovimo iš vietinės atminties instrukcijas. Iš esmės tai yra [konkrečios užduoties] duomenų skaidymas lygiagrečiam apdorojimui.

Vietinė atmintis yra bendra visoms gijomis, veikiančiomis miniprocesoriuje, todėl, pavyzdžiui, Nvidia terminologijoje ji netgi vadinama bendra, o terminas vietinė atmintis reiškia visiškai priešingai, būtent: tam tikra asmeninė atskiros gijos sritis pasaulinėje sistemoje. Tačiau be vietinės atminties mini procesorius turi dar vieną atminties sritį, visose architektūrose, maždaug keturis kartus didesnės apimties.

Jis yra padalintas po lygiai tarp visų vykdomųjų gijų; tai yra registrai, skirti saugoti kintamuosius ir tarpinius skaičiavimo rezultatus. Kiekviena gija turi kelias dešimtis registrų. Tikslus skaičius priklauso nuo to, kiek gijų veikia miniprocesorius. Šis skaičius yra labai svarbus, nes pasaulinės atminties vėlavimas yra labai didelis, šimtai ciklų, o nesant talpyklų, nėra kur saugoti tarpinių skaičiavimų rezultatų.

Kiekvienas miniprocesorius turi daug skaičiavimo modulių 8 GT, 16 Radeon ir 32 Fermitačiau jie gali vykdyti tik tą pačią komandą su tuo pačiu programos adresu.

Operandai šiuo atveju gali būti skirtingi, skirtingos gijos turi savo. Pavyzdžiui, instrukcija pridėti dviejų registrų turinį: vienu metu vykdo visi skaičiavimo įrenginiai, tačiau paimami skirtingi registrai. Daroma prielaida, kad visos GPU programos gijos, atliekančios lygiagretų duomenų apdorojimą, paprastai juda lygiagrečia eiga per programos kodą. Taigi visi skaičiavimo moduliai įkeliami tolygiai.

1. Kasyba vaizdo plokštėje – lengvi pinigai arba nepateisinamos išlaidos

Ir jei gijos dėl šakų programoje žingsnis po žingsnio sukurti kriptovaliutą savo kodo vykdymo kelyje, tada įvyksta vadinamasis serializavimas. Tada naudojami ne visi skaičiavimo moduliai, nes gijos pateikia skirtingas vykdymo instrukcijas, o skaičiavimo modulių blokas gali vykdyti, kaip jau minėjome, tik komandą vienu adresu.

  • Kriptovaliutos konvertavimas
  • Bitkoinų populiarumas
  • Geriausia maža kriptovaliuta investuoti
  • Investavimas į Kriptovaliutas: Kaip Nusipirkti Bitcoin, Etherium?
  • Kaip ir kur nusipirkti ShopNEXT (NEXT) – paprastas žingsnis po žingsnio vadovas – Ccryptoo
  • Coinshares bitcoin
  • Šis klausimas yra labai prasmingas, nes monetų yra daug ir jūs vargu ar žinosite iš karto atskirkite gerus ir blogus projektus.

Ir, žinoma, našumas tuo pačiu metu krenta maksimaliai. O pats GPU tvarko neatitikimus. Teoriškai galima rašyti programas GPU negalvojant apie vykdomų modulių vektorinį pobūdį, tačiau tokios programos greitis nebus labai didelis. Minusas yra didelis vektoriaus plotis. Siūlai apdorojami atitinkamo dydžio blokais.

  1. Internetinės; Kompiuterinės bitcoin piniginės Prie šios kategorijos priskiriamos visos piniginės, kurios įdiegiamos į kompiuterius.
  2. Didžiausias bitcoin sandoris
  3. What if my ex-wife leaves me?
  4. Bitkoinų fondo akcijų

Nvidia šį gijų bloką vadina terminu warp, AMD — bangos frontas, o tai yra tas pats dalykas. Autorius šiuo atveju teikia pirmenybę terminui metmenys, nes siejamas su jūriniu terminu metmenys, reiškiantis iš susuktų virvių surištą virvę.

Jei visos gijos vienodai progresavo vykdant programą jos yra toje pačioje vietoje ir taip vykdo tą pačią komandą, tai viskas gerai, bet jei ne, tai sulėtėja.

Ir kaip ir anksčiau, vienu metu vykdomos tik vienos grupės gijos — visos vykdo tą pačią komandą, tik su skirtingais operandais. Dėl to metmenys vykdomi tiek kartų lėčiau, kiek grupių jis suskirstytas, o gijų skaičius grupėje neturi reikšmės. Net jei grupę sudaro tik viena gija, ji vis tiek užtruks tiek pat, kiek ir visas metmenys.

Techninėje įrangoje tai įgyvendinama užmaskuojant tam tikras gijas, tai yra, instrukcijos yra formaliai vykdomos, tačiau jų vykdymo rezultatai niekur nefiksuojami ir nenaudojami ateityje. Nors kiekvienas miniprocesorius Streaming MultiProcessor arba SIMD Engine bet kuriuo metu vykdo komandas, priklausančias tik vienam deformacijai krūvei gijųjo vykdomajame telkinyje yra kelios dešimtys aktyvių deformacijų.

Įvykdęs vieno metmenų nurodymus, miniprocesorius savo ruožtu vykdo ne kitą šio metmenų gijų instrukciją, o kažkieno kito metmenų nurodymus. Tas metmenys gali būti visiškai kitoje programos vietoje, tai neturės įtakos greičiui, nes žingsnis po žingsnio sukurti kriptovaliutą metmenų viduje visų gijų instrukcijos turi būti vienodos vykdant visu greičiu.

Šiuo atveju kiekvienas iš 20 SIMD variklių turi keturis aktyvius bangų frontus, kurių kiekvienas turi 64 gijas. Kiekvienas siūlas pažymėtas trumpa linija. Žemiau pamatysime, kokią architektūrinę naudą žada toks didelis lygiagrečių gijų skaičius, bet pirmiausia apsvarstysime, kokius apribojimus turi GPU sudarantys mini procesoriai. Svarbiausia, kad GPU nebūtų kamino, kuriame būtų galima saugoti funkcijų parametrus ir vietinius kintamuosius. Dėl daugybės gijų, skirtų kaminui, lustoje tiesiog nėra vietos.

Iš tiesų, kadangi GPU vienu metu vykdo apie 10 gijų, kurių vienos gijos krūvos dydis yra KB, bendra suma bus 1 GB, o tai yra lygi standartiniam visos vaizdo atminties kiekiui.

Geriausia svetainė prekybos bitcoin, Geriausia prekybai. Geriausia Svetainė Bitcoin Prekybai

Be to, pačiame GPU branduolyje jokiu būdu negalima įdėti kokio nors reikšmingo dydžio krūvos. Pavyzdžiui, jei vienai gijai įdėsite baitų krūvos, tada tik vienam mini procesoriui reikės 1 MB atminties, o tai beveik penkis kartus viršija bendrą mini procesoriaus vietinės atminties ir registrams saugoti skirtos atminties kiekį.

Todėl GPU programoje nėra jokios rekursijos ir tikrai negalite apsisukti su funkcijų iškvietimais. Visos funkcijos yra tiesiogiai pakeičiamos į kodą, kai programa sukompiliuojama. Tai apriboja GPU apimtį iki skaičiavimo užduočių. Kartais galima naudoti ribotą kamino emuliaciją, naudojant visuotinę atmintį rekursijos algoritmams su žinomu mažu iteracijos gyliu, tačiau tai nėra įprasta GPU programa.

Norėdami tai padaryti, būtina specialiai sukurti algoritmą, ištirti jo įgyvendinimo galimybę be sėkmingo pagreičio garantijos, palyginti su CPU. Taigi GPU pateikiamas kaip skaičiavimo koprocesorius, į kurį įkeliami duomenys, jie apdorojami kažkokiu algoritmu ir gaunamas rezultatas.

Architektūros privalumai Tačiau mano, kad GPU yra labai greitas. Ir tai jam padeda jo aukštas daugiasriegis siūlas. Didelis aktyvių gijų skaičius leidžia iš dalies paslėpti didelį atskirai esančios pasaulinės vaizdo atminties kaip rasti savo bitkoinus, kuri yra apie ciklų.

Jis ypač gerai išlygintas kodui su dideliu aritmetinių operacijų tankiu. Taigi, tranzistorių brangi L1-L2-L3 talpyklos hierarchija nereikalinga.

Vietoj to, daugelis skaičiavimo modulių gali būti dedami į lustą, užtikrinantį puikų aritmetinį našumą. Tuo tarpu vienos gijos ar metmenų instrukcijos vykdomos, kiti šimtai gijų ramiai laukia savo duomenų. Jei jo dydis bus padalintas iš visų dešimčių tūkstančių gijų, kiekvieno jų kiekis bus labai nereikšmingas.

  • Gpu hashrate ethereum
  • Bitkoinų skaičiuotuvas
  • Geriausia kriptovaliuta investuoti programa Fizinės piniginės kairėje ir skaitmeninė piniginė dešinėje Pastaruoju metu išaugo visuomenės susidomėjimas skaitmeniniu turtu.
  • Turkijos politikas siūlo sukurti nacionalinę kriptovaliutą
  • 7 investavimo į kriptovaliutas kursai - Pousada Nerd
  • Kada Kinija uždraudė bitkoinus
  • Tai užtruks apie minučių, priklausomai nuo USDT tinklo naudojimo.

Tačiau, be visuotinės atminties delsos, skaičiavimo įrenginyje yra daug daugiau delsų, kurias reikia paslėpti. Tai yra duomenų perdavimo mikroschemos viduje iš skaičiavimo įrenginių į pirmojo lygio talpyklą, tai yra, vietinę GPU atmintį, ir į registrus, taip pat instrukcijų talpyklą delsa. Registro failas, kaip ir vietinė atmintis, yra atskirai nuo funkcinių modulių, o prieigos prie jų greitis yra apie keliolika ciklų.

Ir vėl daug gijų, aktyvių metmenų, gali efektyviai paslėpti šį delsą. Be to, bendras prieigos prie viso GPU vietinės atminties pralaidumas pralaidumasatsižvelgiant į jį sudarančių mini procesorių skaičių, yra daug didesnis nei šiuolaikinių procesorių prieigos prie pirmojo lygio talpyklos pralaidumas.

GPU gali apdoroti žymiai daugiau duomenų per laiko vienetą. Iš karto galime pasakyti, kad jei GPU nebus aprūpinta daugybe lygiagrečių gijų, jis turės beveik nulinį našumą, nes sll į btc tokiu pačiu tempu, tarsi būtų pilnai pakrautas, ir atliks daug mažiau bitcoin hard forks istorija. Žingsnis po žingsnio sukurti kriptovaliutą, tegul lieka tik viena gija, o ne 10 našumas sumažės maždaug tūkstantį kartų, nes ne tik nebus įkeliami visi blokai, bet ir visos delsos turės įtakos.

žingsnis po žingsnio sukurti kriptovaliutą

Latencijos slėpimo problema aktuali ir šiuolaikiniams aukšto dažnio procesoriams, jai pašalinti naudojami sudėtingi metodai — gilus konvejerinis sujungimas, netvarkingas instrukcijų vykdymas netvarkingas. Tam reikalingi sudėtingi instrukcijų vykdymo planuokliai, įvairūs buferiai ir kt. Visa tai būtina norint pasiekti geriausią veikimą vienos sriegio režimu. Tačiau GPU visa tai nėra būtina, jis yra architektūriškai greitesnis atliekant skaičiavimo užduotis su daugybe gijų.

Vietoj to, jis paverčia daugiasriegius kūrinius, kaip filosofinis akmuo paverčia šviną auksu. GPU iš pradžių buvo sukurtas taip, kad optimaliai vykdytų trikampių pikselių šešėliavimo programas, kurios akivaizdžiai yra nepriklausomos ir gali būti vykdomos lygiagrečiai. Ir iš šios būsenos jis išsivystė pridedant įvairias funkcijas vietinę atmintį ir adresuojamą prieigą prie vaizdo atminties, taip pat apsunkinant instrukcijų rinkinį į labai galingą skaičiavimo įrenginį, kurį vis dar galima efektyviai pritaikyti tik tiems algoritmams, kurie leidžia labai lygiagrečiai įgyvendinti.

Pavyzdys Viena iš klasikinių GPU problemų yra N kūnų, sukuriančių gravitacinį lauką, sąveikos skaičiavimo problema. Bet jei, pavyzdžiui, reikia skaičiuoti sistemos Žemė-Mėnulis-Saulė evoliuciją, tai GPU mums yra blogas pagalbininkas: objektų mažai.

Kiekvienam objektui reikia apskaičiuoti sąveiką su visais kitais objektais, o jų yra tik du. Saulės sistemos judėjimo su visomis planetomis ir jų palydovais apie porą šimtų objektų atveju GPU vis tiek nėra labai efektyvus. Tačiau kelių branduolių procesorius dėl didelių pridėtinių sąnaudų gijų valdymui taip pat negalės parodyti žingsnis po žingsnio sukurti kriptovaliutą savo galios, veiks vienos gijos režimu. Bet jei taip pat reikia apskaičiuoti kometų ir asteroidų juostos objektų trajektorijas, tai jau yra GPU užduotis, nes objektų yra pakankamai, kad būtų sukurtas reikiamas lygiagrečių skaičiavimo gijų skaičius.

GPU taip pat gerai veiks, jei reikės apskaičiuoti šimtų tūkstančių žvaigždžių rutulinių spiečių susidūrimą. Kita galimybė panaudoti GPU galią sprendžiant N korpuso problemą atsiranda tada, kai reikia apskaičiuoti daug individualių problemų, nors ir su nedideliu korpusų skaičiumi.

Pavyzdžiui, jei norite apskaičiuoti vienos sistemos raidą skirtingoms pradinio greičio parinktims.

7 investavimo į kriptovaliutas kursai

Tada bus galima efektyviai naudoti GPU be problemų. AMD Radeon mikroarchitektūros detalės Mes apsvarstėme pagrindinius GPU organizavimo principus, jie yra įprasti visų gamintojų vaizdo greitintuvams, nes iš pradžių jie turėjo vieną tikslinę užduotį - šešėlių programas.

žingsnis po žingsnio sukurti kriptovaliutą

Tačiau gamintojai pastebėjo, kad galima nesutarti dėl mikroarchitektūrinio įgyvendinimo detalių. Nors skirtingų tiekėjų CPU kartais labai skiriasi, net jei jie yra suderinami, pvz. AMD vaizdo plokštės gavo visišką bendrosios paskirties skaičiavimo palaikymą nuo Evergreen šeimos, kuri taip pat buvo DirectX 11 specifikacijos pradininkė. Taip pat bangos fronto dydis — 64 gijos AMD, palyginti su 32 gijomis viename Nvidia.

Beveik bet kurią GPU programą galima lengvai perkonfigūruoti ir pritaikyti prie šių parametrų. Našumas gali pasikeisti dešimtimis procentų, tačiau GPU atveju tai nėra taip svarbu, nes GPU programa dažniausiai veikia dešimt kartų lėčiau nei jos atitikmuo CPU, arba dešimt kartų greičiau arba visai neveikia. Nvidia naudoja skaliarines paprastas instrukcijas, kurios veikia skaliariniuose registruose. Jo greitintuvai įgyvendina paprastą klasikinį RISC.

AMD vaizdo plokštės turi tiek pat registrų, kiek ir GT, tačiau registrai yra bitų vektoriniai. Pavyzdžiui, registro A komponentai bus pavadinti a1, a2, a3, a4; B registrui — panašiai. Tai tapo įmanoma dėl mažesnio GPU dažnio nei procesoriaus ir pastaraisiais metais smarkiai sumažėjusio techninių procesų.

Tam nereikia jokio planavimo, beveik viskas vykdoma pagal laikrodį. Naudojant vektorines instrukcijas, Radeon didžiausias vieno tikslumo našumas yra labai didelis, esant teraflopams.

Viename vektoriniame registre vietoj keturių pavienių tikslumo skaičių galima saugoti vieną dvigubą tikslumo skaičių.

Ir viena VLIW instrukcija gali arba pridėti dvi poras dublių, arba padauginti du skaičius, arba padauginti du skaičius ir pridėti prie trečiojo. Taigi didžiausias našumas dvigubai yra maždaug penkis kartus mažesnis nei plūduriuojant.

Galbūt jus domina