来源:机器之心
编辑:蛋酱
听说 M1 很强,可以用来挖矿么?
一般来说,在高端显卡上挖矿是收益最高的。随着虚拟货币行情的高涨,很多因疫情接近停业的网吧甚至已经转向挖矿为生,借助装有高性能显卡的电脑,获得比正常营业更高的收益。
但极客们常常愿意尝试新的方法,比如——手头最新购入的 M1 电脑。
前些天,Zensors 软件工程师 Yifan Gu 成功在自己搭载 M1 芯片的 MacBook Air 上运行了挖矿程序,并且开源了代码。如果你手上也有一台 M1,不妨试试。
项目地址:https://github.com/gyf304/ethminer-m1
不过,先给出博主的最终结论:「不大好使」。
挖矿方法
Yifan Gu 在个人博客中展示了挖矿的全部过程,在 M1 Mac 上运行 Ethereum 软件,哈希率是 2Mh/s。
直接运行Ethereum,会产生如下错误:
ethminer 0.19.0-alpha.0
Build: darwin/release/appleclang
Unrecognized platform Apple
Error:Nousableminingdevicesfound
此处遇到障碍,就需要你先把 Apple GPU 添加到 Ethereum 的白名单中,假装它是英特尔的 GPU。
然后是 boost 无法编译,因为它正在尝试使用 - fcoalesce-templates 参数进行编译,而该参数在最新的 clang 版本中不存在。因为 ethminer 使用了相当不推荐的 asioAPI,就必须更新 boost 到最新版本,并修复 asio 相关的代码。
此外,还需要将 OpenSSL 升级到最新版本,以支持 darwin + arm64。最终结果如下:
ethminer 0.19.0-17+commit.ce52c740.dirty
Build: darwin/release/appleclang
i 19:51:36 Configured pool eth-us-east1.nanopool.org:9999
i 19:51:36 Selected pool eth-us-east1.nanopool.org:9999
i 19:51:36 Connection remotely closed by eth-us-east1.nanopool.org
i 19:51:36 Stratum mode : EthereumStratum/1.0.0 (NiceHash)
i 19:51:36 Established connection to eth-us-east1.nanopool.org [144.217.14.139:9999]
i 19:51:36 Spinning up miners...
cl 19:51:36 cl-0 Using Device : Intel GPU 0.0 Apple M1 OpenCL 1.2 Memory : 10.67 GB (11453251584 B)
i 19:51:36 Extranonce set to 778d
i 19:51:36 Extranonce set to 778d
i 19:51:36 Authorized worker [REDACTED]
i 19:51:36 Epoch : 397 Difficulty : 10.00 Gh
i 19:51:36 Job: c7fc5311… eth-us-east1.nanopool.org [144.217.14.139:9999]
cl 19:51:38 cl-0 Generating split DAG + Light (total): 4.10 GB
i 19:51:38 Job: 40a57756… eth-us-east1.nanopool.org [144.217.14.139:9999]
cl 19:51:38 cl-0 OpenCL kernel
cl 19:51:38 cl-0 Creating DAG buffer, size: 4.10 GB, free: 6.57 GB
cl 19:51:38 cl-0 Creating light cache buffer, size: 65.62 MB
cl 19:51:38 cl-0 Loading kernels
cl 19:51:38 cl-0 Creating buffer for header.
cl 19:51:38 cl-0 Creating mining buffer
m 19:51:41 0:00 A0 0.00 h - cl0 0.00
i 19:51:42 Job: 077b62f6… eth-us-east1.nanopool.org [144.217.14.139:9999]
m 19:51:46 0:00 A0 0.00 h - cl0 0.00
i 19:51:46 Job: 2835839e… eth-us-east1.nanopool.org [144.217.14.139:9999]
m 19:51:51 0:00 A0 0.00 h - cl0 0.00
m 19:51:56 0:00 A0 0.00 h - cl0 0.00
i 19:51:57 Job: 97f724e7… eth-us-east1.nanopool.org [144.217.14.139:9999]
m 19:52:01 0:00 A0 0.00 h - cl0 0.00
m 19:52:06 0:00 A0 0.00 h - cl0 0.00
m 19:52:11 0:00 A0 0.00 h - cl0 0.00
m 19:52:16 0:00 A0 0.00 h - cl0 0.00
i 19:52:16 Job: 54df0504… eth-us-east1.nanopool.org [144.217.14.139:9999]
m 19:52:21 0:00 A0 0.00 h - cl0 0.00
cl 19:52:22 cl-0 4.10 GB of DAG data generated in 44,060 ms.
m 19:52:26 0:00 A0 184.16 Kh - cl0 184.16
m 19:52:31 0:00 A0 1.96 Mh - cl0 1.96
m 19:52:36 0:01 A0 1.98 Mh - cl0 1.98
i 19:52:39 Job: d3b1da5e… eth-us-east1.nanopool.org [144.217.14.139:9999]
m 19:52:41 0:01 A0 1.99 Mh - cl0 1.99
cl 19:52:43 cl-0 Job: 54df0504… Sol: 0x778d000001d14c71
i 19:52:43 **Accepted 150 ms. eth-us-east1.nanopool.org [144.217.14.139:9999]
m 19:52:46 0:01 A1 1.95 Mh - cl0 1.95
m 19:52:51 0:01 A1 2.07 Mh - cl0 2.07
m 19:52:56 0:01 A1 2.00 Mh - cl0 2.00
m 19:53:01 0:01 A1 1.98 Mh - cl0 1.98
i 19:53:01 Job: ccc2b97f… eth-us-east1.nanopool.org [144.217.14.139:9999]
m 19:53:06 0:01 A1 1.97 Mh - cl0 1.97
i 19:53:07 Job: 23919d82… eth-us-east1.nanopool.org [144.217.14.139:9999]
^C i 19:53:10 main Got interrupt ...
i 19:53:10 main Disconnected from eth-us-east1.nanopool.org [144.217.14.139:9999]
i 19:53:10 main Shutting down miners...
i 19:53:16 main Terminated!
结果:日均到账人民币 1 元
所以 Yifan Gu 用 M1 挖矿的收益是多少?大概每天 1 元人民币。严格来说确实产生了收入,但也未免太微不足道了。
Yifan Gu 倒不是第一个使用 M1 挖矿的人,据外媒 CryptoAge 报道,搭载 M1 芯片的 Mac 刚发行一个月后,就有 XMrig 的开发人员尝试用其来挖掘门罗币。
与独立显卡相比,M1 能提供的性能相当有限。如下图所示,即使是最弱的英伟达矿卡也有 26MH/s 的哈希率。
目前来看,M1 对哈希率影响不大。不过两者之间的差异可以归结于功耗,英伟达的显卡显然功耗更高,如果苹果的八核设计扩展到算力更强的设备,很难说苹果的 GPU 将如何「脱胎换骨」。近期也有报道称,苹果公司正在开发 128 核的 GPU,替换系统中 AMD 的显卡,或许不久之后就能和大众见面了。
所以新款 M1 在手的人,倒也不必用它来挖矿。如果是很严肃地对待挖矿这件事的话,还有更多更好的选择,不是吗?
参考链接:
https://www.tomshardware.com/news/apple-m1-chip-mining-ethereum
https://blog.yifangu.com/2021/02/26/mining-ethereum-on-a-m1-mac-gpu/
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报告内容涵盖人工智能顶会趋势分析、整体技术趋势发展结论、六大细分领域(自然语言处理、计算机视觉、机器人与自动化技术、机器学习、智能基础设施、数据智能技术、前沿智能技术)技术发展趋势数据与问卷结论详解,最后附有六大技术领域5年突破事件、Synced Indicator 完整数据。