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BTC:想挖到更多Filecoin奖励币,有哪些影响因素丨星际数据_wbtc币前景

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从官方去2019年的12月11号全球公测开始到2020年10月15日主网启动,整个协议实验室,到底用什么样的硬件规格,才符合整个Filecoin网络底层的逻辑,才能更快更优秀更高性能地将数据进行存储,所以说,官方6月9号在博客里发了一篇文章写到,他们针对当下的测试网,公布了一个基础设施,但是后面又补充,不排除有更高更优秀能的配置,比官方所公布的基础配置的性能还要高,但这些配置需要对整个测试网不断进行优化测试,最终所确定的一个结果。

硬件、软件、网络运维,全都是针对整个Filecoin底层代码的一点一点去搭建起来的,吻合度非常符合网络的底层逻辑.

不是说你单一的硬件厉害,或者说你某方面的软件厉害,或者是说你的网络带宽资源优秀,又或者是说你的运维能力牛逼,任何单方面的优于同行,是不可能去更快更优秀地挖出更多的产品,挖矿必须要全方位的综合,所以说技术没有运维,属于自嗨,那么运维没有技术,属于自己开心。

根据Filecoin的白皮书可以知道,Filecoin的代币总共发行20亿枚,其中30%,6亿枚留给开发团队、基金会、早期投资机构及ICO,剩余的70%即14亿枚用于矿工挖矿,根据Filecoin的6年减半机制,前6年就可以产生7亿枚Filcoin。

如何在主网上线开始后,挖到可以成为众多Fiecoin爱好者关心的重点?那我们说影响Filecoin挖矿的要素零零散散,有好多,它跟比特币的挖矿完全不同,比如:系统框架、硬件配置、软件算法、运维系统、通信环境等等,那么我们接下来就花几分钟左右的时间给大家分析下Filecoin的核心要素,也就是我们一直所讲的“定制化的硬件、定制化的软件、定制化的网络、定制化的运维。”究竟是什么呢?

挖矿的核心硬件配置

Filecoin挖矿的核心影响因素就是高性价比定制化的硬件+深度定制化的挖矿软件系统+高效的网络带宽资源+稳定的运维管理系统。所以在硬件、软件、网络运维方面的要求都会更高。具体到硬件配置中,我们说Filecoin的硬件配置里主要包括了CPU、GPU、内存(RAM)、硬盘、SSD、主板、以及网卡等等一些其他的核心配置,那么影响Filecoin产出及效率的因素主要是CPU、GPU、内存(RAM)、硬盘和SSD。

1.CPU:影响算力增速最重要的硬件

CPU是中央处理器,是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU的工作可以分为5个阶段,当一个指令执行完成时,计算机会得到下一轮指令地址,然后开始新一轮的循环。”

韩国Zepeto与泰国电信巨头True合作,促进泰国元宇宙生态系统发展:金色财经报道,韩国Naver Z公司的元宇宙平台Zepeto已与泰国电信和数字服务提供商True Corporation签署了一份谅解备忘录(MOU),以发展泰国的元宇宙生态系统。利用Zepeto作为平台,True将提供面向未来的线上到线下体验,可以提升泰国在元宇宙内容创作方面的软实力。Zepeto表示,它在泰国的平台上拥有数百万用户和约500,000名内容创作者。(Forkast)[2022/9/2 13:04:55]

cpu擅长复杂的逻辑运算和通用性数据运算。

对于Filecoin出块来说,更高频率的多核CPU能够更快的完成数据的封装,然后尽快的将存力上传并展示到网络中。可以这么说,CPU是影响Filecoin挖矿算力增速的最重要的硬件之一。

协议实验室官方的测试数据里显示,AMD的处理器有SHA的扩展性,跟其他处理器相比的话是有相当大的优势。目前市面上不同硬件供货厂商的CPU配置相差很大,所以每次的测试数据都是差距也很大,包括目前的“太空竞赛”。

2.GPU:用于提交证明的加速,确保出块时间

外媒:欧盟立法者正寻求限制银行的比特币持有量:8月17日消息,据欧盟于今日公布的金融服务法拟议修正案显示,接触比特币等加密货币的欧盟银行将面临持有量上限和高额资本要求。该修正案计划由绿党议员 Ville Niinist? 提出,其中表示比特币等被加密货币认为是波动性过大或风险过大的资产,统称为第 2 类资产,将获得最谨慎的评级。而 1 类加密资产(包括稳定币和使用分布式账本技术的证券)被认为比 2 类风险更低,将获得更灵活的资本要求并且没有上限。(Coindesk)[2022/8/18 12:32:25]

GPU图像处理器,擅长大数据量、逻辑不复杂的重复计算,由于运算单元只是需要简单的逻辑操作,所以可以多线程同时的进行并发工作,适合大规模、逻辑很简单的并行运算。

针对目前的Filecoin,GPU在网络里主要负责的工作就是加速证明的时间,以及确保最后的出块。

3.内存(RAM):临时对数据的缓存进行证明

那么内存在硬件里也是最为重要的零件之一,它负责外存和中央处理器CPU的沟通工作。

内存在Filecoin挖矿中的应用主要是体现在两点:

1、临时对文件的存储进行封装操作。

2、运行挖矿程序的各个环节的操作,计算数据缓存的时候使用。

我们在选择内存时,主要需要考虑的是内存的速度等各方面,目前常见的系列内存的品牌有:DDR内存。比如DDR2、DDR3跟DDR4系列等等,DDR4的开始频率是最高的,速度也是最快的,内存的容量也很不错。

4.SSD:大型缓存,固态存储技术,简称ssd

SSD作用是:系统处理器把程序里的数据从SSD传输到内存里面,然后可以在短期之内做到被访问和使用。

因为SSD在读写速度方面的先天优势,所以SSD在Filecoin挖矿网络里里的主要作用是:

1、用作系统盘

2、Filecoin节点数据的存储盘

3、密封过程中过渡RAM中的数据的机械硬盘,可以做大型缓存

4、用于未密封传输中的扇区的存储作用。

目前市场主流的SSD有16TB,就像先东科技目前所用的硬盘一样,就是具备这样的技术的,所以大家目前应该知道,我们为什么要去使用16T的,目前市面上最高性能的服务器了。

5.硬盘:存储数据的载体,就像我们住的房子一样。

硬盘,存储数据的一个载体,就好比我们目前现实生活中所住的房子一样,我们晚上回去要住房子,数据每天要去住硬盘,这是一样的道理。

“硬盘”的主要作用就是持续的存储区块中所产生的数据、包括备份文件、提供查询数据等等。但是并不是硬盘越大,就能挖到越多的Filecoin,这里面还得需要综合考虑软件算法、运维系统、网络带宽资源、挖矿的模型等等的一些技术。所以目前市面上,采用的硬盘标准差异都是比较大的。

硬件的配置与共识机制

除了这些操作以外,理解硬件配置怎么去影响Filecoin代币的产出,我们还需要了解一下硬件配置在Filecoin共识中所起到的作用。

首先复制证明SDR,就是我们说数据封装阶段的时候,可以大概分为4个阶段,Procommit1(P1)、Procommit2(P2)、Commit1(C1)、Commit2(C2)。

在P1阶段,我们将要进行单线程PoRepSDR编码,这个阶段也是最耗时间的阶段,通常情况下一般需要几个小时,精确的时间节点主要是受被密封扇区的大小,在扇区大小32G的情况下,如果支持并发扇区计算,就要进行效率的大大优化。

这个阶段速度主要是受到CPU性能和内存(RAM)的影响,比起Inter的CPU,因为AMD处理器支持SHA拓展,所以可以明显提高速度。内存在P1阶段的主要作用就是,临时存储密封数据。

P2阶段将按列阵切割P1的结果,同时使用哈希算法生成Filecoin独创的Merkle树结构,最后生成数百兆的数据文件,这个阶段通常需要45分钟到60分钟。这一阶段将主要考验GPU性能。P1与P2都是准备过程,在P2完成以后,将会有ProveCommit消息上链。

在C1阶段,是整个证明准备操作,这个阶段中是抽取数据,准备数据,这一阶段是复制证明中最省时的阶段,只需要花几十秒钟的时间,就可以考验CPU性能。C2阶段,生成零知识证明《Zero—KnowledgeProof》,它指的是证明者可以在不向验证者提供任何有用的信息线索的情况下,可以让验证者相信某个论断是正确的。

证明者向验证者证明并且使他相信自己知道或拥有某一些消息,但是在证明过程不能向验证者透漏任何关于被证明消息的信息。所以大量事实证明,零知识证明在密码学中是非常有用的。

就是证明数据已经上链并且已经广播到区块链上,这个阶段需要使用GPU,花费的时间大概20—30分钟不等。C2阶段,在Post时空证明阶段中,我们将首先要进行WindowPoSt,WindowPoSt每30分钟提交一次,证明的数据依然被存储,WindowPoSt主要是依托与GPU,但是多核CPU性能也将明显提升WindowPoSt的速度,另外WindowPoSt证明的速度也依赖于I/O读取性能。为了出块成功,所有矿工还需要进行最后一步操作,就是WinningPoSt,在每一个epoch提交存储能力证明来获得出块的机会,目前一个epoch阶段不需要花费很多计算,大概时间花费在25秒左右,WinningPoSt主要也是使用GPU。所以GPU的性能在整个网络中是起到至关重要的作用的。

所以说我们一定要去睁大眼睛,一定要去认清楚,整个背后的数据,因为你选择不对,努力是白费的,我们要看到这个综合因素,包括24小时的算力增速,挖矿效率,单T产量,长久的运维能力等。

我们从Filecoin的经济模型来说,按照官方的要求,如果不能按时提交Post时空证明,比如说遇到掉线或者延迟的这些问题,抵押的Filecoin将会被罚没,因为在整个网络里是有抵押机制的:第一次警告,第二次扣你代币,第三次直接拉黑。V丨hugoschan

所以除了硬件,相关的配套设施以及后续的运维服务也是十分重要的,比如:IDC机房、运维能力、电力资源的稳定性等等,大规模集群的安全性、稳定性、效率性、算法调优能力、运维能力、硬件配置等等。

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