N卡也可以挖莱特币–使用CUDAMiner采矿

索引
[隐藏]

众所周知,由于架构以及指令的缘故,A卡挖矿的速度要远大于同级别的N卡。虽然没有哪个专业矿工会选择N卡来挖矿,但这并不代表N卡就与挖矿无缘。今年上半年,有人使用pooler-miner改写出了cudaminer,速度要比cgminer快不少。

本文仅介绍Nvidia设备使用CUDA采矿器的方法,关于钱包,矿池,交易等操作,请自行查找。
本文以莱特币(以下简称LTC)为例,比特币(以下简称BTC)尚未测试。内容仅供学习和参考,不能保证实际操作的效果

配置CUDA运行环境

安装Visual Studio:
http://www.microsoft.com/visualstudio/(可以下载完整版,也可以是Express版)
以及CUDAtoolkits:
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
到这里CUDA环境就安装完成了

下载CUDAMiner:
https://bitcointalk.org/index.php?topic=167229.0

解压之后,在命令行中运行:

cudaminer.exe -o stratum+tcp://coinotron.com:3334 -O username.650:0 -d 0 -i 1 -l auto -C 0 -m 1

其中,-o 后面是矿池的url ,-O 后面是矿工的名称【冒号】密码
点击回车之后cudaminer即开始运行。

可以看出速率大约是48KH/s,相比于OpenCL模式下的9KH/s,效果已经很明显了。

调整参数

这个命令中的参数是直接在GUIMiner->新建CUDA采矿器里生成的,对于对硬件不够了解的小伙伴们来说这些参数已经够用了。
如果想要更多的自定义,可以使用cudaminer --help 来查看帮助。

*** CudaMiner for nVidia GPUs by Christian Buchner ***
This is version 2013-11-20 (alpha)
based on pooler-cpuminer 2.3.2 (c) 2010 Jeff Garzik, 2012 pooler
Cuda additions Copyright 2013 Christian Buchner
My donation address: LKS1WDKGED647msBQfLBHV3Ls8sveGncnm

Usage: cudaminer [OPTIONS]
Options:
-a, --algo=ALGO specify the algorithm to use
scrypt scrypt(1024, 1, 1) (default)
sha256d SHA-256d
(指定使用的算法:scrypt(LTC选择此项,默认)以及SHA256(BTC选择此项)
-o, --url=URL URL of mining server (default: http://127.0.0.1:9332/)
(指定矿池的url,在矿池网页的帮助页上可以找到)
-O, --userpass=U:P username:password pair for mining server
(指定矿工用户名以及密码)
-u, --user=USERNAME username for mining server
-p, --pass=PASSWORD password for mining server
(同上)
--cert=FILE certificate for mining server using SSL
(指定使用SSL的矿池的证书)
-x, --proxy=[PROTOCOL://]HOST[:PORT] connect through a proxy
(使用代理)
-t, --threads=N number of miner threads (default: number of processors)
(指定线程数量,默认为处理核心数量)
-r, --retries=N number of times to retry if a network call fails
(default: retry indefinitely)
(指定出现网络调用失败时的重试次数,默认为无限次)
-R, --retry-pause=N time to pause between retries, in seconds (default: 30)
(指定进行重试之间的延时,单位为秒,默认为30)
-T, --timeout=N network timeout, in seconds (default: 270)
(指定超时时间,单位为秒,默认为270)
-s, --scantime=N upper bound on time spent scanning current work when
long polling is unavailable, in seconds (default: 5)
(扫描时间?看不懂><)
--no-longpoll disable X-Long-Polling support
--no-stratum disable X-Stratum support
(翻译无力)
-q, --quiet disable per-thread hashmeter output
(禁用每个线程的Hash速率输出)
-D, --debug enable debug output
(开启调试输出)
-P, --protocol-dump verbose dump of protocol-level activities
--no-autotune disable auto-tuning of kernel launch parameters
(开启协议层级活动的调试输出)
-d, --devices takes a comma separated list of CUDA devices to use.
This implies the -t option with the threads set to the
number of devices.
(指定要使用的CUDA设备)
-l, --launch-config gives the launch configuration for each kernel
in a comma separated list, one per device.
(指定要加载的配置文件)
-i, --interactive comma separated list of flags (0/1) specifying
which of the CUDA device you need to run at inter-
active frame rates (because it drives a display).
(看不懂)
-C, --texture-cache comma separated list of flags (0/1) specifying
which of the CUDA devices shall use the texture
cache for mining. Kepler devices will profit.
(使CUDA设备使用纹理缓存采矿,开普勒设备会获得收益)
-m, --single-memory comma separated list of flags (0/1) specifying
which of the CUDA devices shall allocate their
scrypt scratchbuffers in a single memory block.
(使CUDA设备将scrypt缓存存放在单一的内存块中)
-H, --hash-parallel 1 to enable parallel SHA256 hashing on the CPU. May
use more CPU overall, but distributes hashing load
neatly across all CPU cores. 0 is now the default
which assigns one static CPU core to each GPU.
(使CPU运算SHA256)
--benchmark run in offline benchmark mode
(在离线模式下跑分)
-c, --config=FILE load a JSON-format configuration file
(加载一个json配置文件)
-V, --version display version information and exit
(显示版本)
-h, --help display this help text and exit
(显示帮助)

然后你就可以去睡一觉,然后去矿池页面查看你的矿工获得了多少收益。(我使用的coinotron矿池)

效率

这是一块650Ti跑了3个小时左右所获得的收益,大约为0.002LTC,显示的预计单日收入为0.02LTC,按照现在的汇率大约是2-3软妹币。也就是说——
使用一块中端N卡进行CUDA挖矿,收入甚至还可能不够抵扣电费….
不过,这种方法并不是一无是处,比如你的单位的条件允许你24小时开机,并且电脑的利用率并不高的话,挂机挖矿也许会给你带来那么一点点的收益,以及折腾的乐趣。(不过如果你使用自己的电脑,你还是需要考虑一下硬件损耗的问题)你也可以考虑超频来加快运算速度,显卡超频的方法有不少,本文不再赘述。

Show CommentsClose Comments

2 Comments

Leave a comment