Cuda Miner Binär Optionen

Gerüchte-Stadt-Cudaminer-Führer für Nvidia-GPUs Nvidia-Karten erhielten massive hashrat-Zunahme von der spätesten Cudaminer-Freigabe (18. Dezember 2013). CUDA Core ist der Begriff Nvidia verwendet, um die Shader in seinen GPUs anzurufen. Der Cudaminer wurde speziell für den Nvidia GPU-Bergbau mit Cuda-beschleunigtem Bergbau für Litecoin und Scrypt-basierte Altcoins entwickelt. Es würde eine spürbare Geschwindigkeitssteigerung im Vergleich zu OpenCL-basierten Bergleuten geben. 1. Download 2. Überprüfen Sie Ihre GPU Bevor Sie in die Konfiguration gehen, möchten Sie wissen, welche GPU Sie haben, so dass Sie herausfinden, die Compute-Version, die es verwendet wird. Wenn Sie nicht sicher sind, können Sie GPU-Z installieren, um es herauszufinden. Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie die neuesten Treiber für Ihre Nvidia GPU installiert haben. Sie können dies bei Nvidia8217s Download-Bereich überprüfen. 3. Berechnen Sie die Version aus Ihrem Nvidia GPU-Modell, identifizieren Sie die Compute-Version, die die Karte verwendet, damit Sie wissen, welches Kernel-Präfix geeignet ist. G2, G24, G94, G94, GeForce 9800 GT, GeForce 9400GT, GeForce, Quadro FX 5600, Quadro FX 4600, Quadro Plex 2100 S4, Tesla C870, Tesla D870, Tesla S870 G86, G84, G98, G96, G96, G94, G94b, G92, G92B GeForce G110M, GeForce 9300M GS, GeForce 9200M GS, GeForce 9100M G, GeForce 8400M GT, GeForce G105M, Quadro FX 4700 X2, Quadro FX 3700, Quadro FX 1700, Quadro FX 500, Quadro FX 570, Quadro FX 570, Quadro FX 380, Quadro FX 370, Quadro FX 370, Niedrigprofil, Quadro NVS 450, Quadro NVS 420, Quadro NVS 290, Quadro NVS 295, Quadro FX 3800M, Quadro FX 3700M, Quadro FX 3600M, Quadro FX 2800M, Quadro FX 2700M, Quadro FX 1700M, Quadro FX 1600M, Quadro NVS 150M, Quadro NVS 150M, Quadro NVS 130M, Quadro NVS 130M, Quadro NVS 130M, Quadro NVS 130M, Quadro NVS 130M, Quadro NVS, Quadro NVS 295 GT218, GT216, GT215 GeForce GT 240, GeForce GT 220, GeForce 210, GeForce GTS 360M, GeForce GTS 350M, GeForce GT 335M, GeForce GT 330M, GeForce GT 325M, GeForce GT 240M, GeForce G210M, GeForce 310M, GeForce 305M, NVIDIA NVS 300, NVS 3100M, NVS 5100M, NVS 3100M, NVS 2100M GeForce GTX 280, GeForce GTX 275, GeForce GTX 260, Quadro FX 5800, Quadro FX 4800, Quadro FX 4800, Quadro FX 3800, Quadro FX 3800, Quadro CX, Quadro CX, Tesla C1060, Tesla S1070, Tesla M1060 GeForce GTX 590, GeForce GTX 570, GeForce GTX 570, GeForce GTX 480, GeForce GTX 470, GeForce GTX 465, GeForce GTX 480M, Quadro 6000, Quadro 5000, Quadro 4000, Quadro 4000 für Mac, Quadro Plex 7000, Quadro 5010M, Quadro 5000M, Tesla C2075, Tesla C2050C2070, Tesla M2050M2070M2075M2090 GF104, GF106 GF108GF114, GF116, GF119 GeForce GT 620, GeForce GT 620, GeForce GT 620, GeForce GT 620, GeForce GT 620, GeForce GT 620, GeForce GT 620, GeForce GT 620, GeForce GT 620, GeForce GT 620, GeForce GT 620, GeForce GT 620, GeForce GT 620 GT 440, GeForce GT 430, GeForce GT 430, GeForce GTX 675M, GeForce GTX 670M, GeForce GT 635M, GeForce GT 630M, GeForce GT 625M, GeForce GT 720M, GeForce GT 620M, GeForce 710M, GeForce 610M, GeForce GTX 580M, GeForce GTX 570M, GeForce GTX 560M, GeForce GT 555M, GeForce GT 550M, GeForce GT 540M, GeForce GT 525M, GeForce GT 520MX, GeForce GT 520M, GeForce GTX 485M, GeForce GTX 470M, GeForce GTX 460M, GeForce GT 445M, GeForce GT 435M , GeForce GT 420M, GeForce 710M, GeForce 410M, Quadro 2000, Quadro 2000D, Quadro 600, Quadro 410, Quadro 4000M, Quadro 3000M, Quadro 2000M, Quadro 1000M, NVS 5400M, NVS 5200M, NVS 4200M GK104, GK106 , GK107 GeForce GTX 770, GeForce GTX 760, GeForce GTX 690, GeForce GTX 680, GeForce GTX 670, GeForce GTX 660 Ti, GeForce GTX 660, GeForce GTX 650 Ti BOOST, GeForce GTX 650 Ti, GeForce GTX 650, GeForce GTX 780m, GeForce GTX 770M, GeForce GTX 765m, GeForce GTX 760M, GeForce GTX 680MX, GeForce GTX 680M, GeForce GTX 675MX, GeForce GTX 670MX, GeForce GTX 660M, GeForce GT 750M, GeForce GT 650M, GeForce GT 745m, GeForce GT 645m, GeForce GT 740M, GeForce GT 630M, GeForce GT 640M, GeForce GT 730M, GeForce GT 730M, GeForce GT 730M, Quadro K5000, Quadro K2000, Quadro K2000D, Quadro K600, Quadro K500M, Tesla K10 GeForce GTX TITAN, GeForce GTX 780 , GeForce GT 640 (GDDR5), Quadro K6000, Tesla K20 8211 OEM-nur Produkte CUDA-Kernel machen die Berechnung. Welches wir wählen und in welcher Konfiguration es läuft, beeinflusst die Leistung erheblich. CUDA-Kernel-Startkonfigurationen werden als Zeichenfolge angegeben, z. B. F16x2 Präfixblöcke x Warp Verfügbare Kernelpräfixe sind: L 8211 Legacy Karten (Compute 1.x) F 8211 Fermi Karten (Compute 2.x) S 8211 Kepler Karten (derzeit kompiliert für Compute 1.2) 8211 früher am besten für Kepler K 8211 Kepler Karten (Compute 3.0) 8211 basierend auf Dave Andersen8217s Arbeit. Jetzt am besten für Kepler. T 8211 Titan, GTX 780 und GK208 basierte Karten (Compute 3.5) X 8211 Experimenteller Kernel. Derzeit erfordert Compute 3.5 L27x3 ist eine Startkonfiguration, die gut funktioniert auf GTX 260 F28x4 ist eine Startkonfiguration, die auf Geforce GTX arbeitet 460 K290x2 ist eine Startkonfiguration, die auf Geforce GTX arbeitet 660Ti T30x16 ist eine Startkonfiguration, die auf GTX 780Ti funktioniert. 4. Cudaminer-Konfiguration Die meiste Zeit können Sie mit dem Abbau beginnen, ohne irgendwelche speziellen Optionen anzugeben und lassen Sie die Autotune die beste Option für Sie so aus: cudaminer - o stratumtcp: coinotron: 3334 - O WORKERNAME: PASSWORT Ich werde die Konfiguration für einige Nvidia auflisten Karten: cudaminer - H 0 - i 1 - l F8x16 - C 1 - m 1 - o stratumtcp: coinotron: 3334 - O WORKERNAME: PASSWORT cudaminer - H 0 - i 1 - l K5x32 - C 1 - m 1 - o stratumtcp: Coinotron: 3334 - O WORKERNAME: PASSWORT cudaminer - H 0 - i 1 - l K7x32 - C 1 - m 1 - o stratumtcp: coinotron: 3334 - O WORKERNAME: PASSWORT cudaminer - H 1 - i 1 - l T9x20 - C 2 oder - H 1 - i 1 - l T12x32 - c 1 - o stratumtcp: coinotron: 3334 - O WORKERNAME: PASSWORT Update 232014 8211 Schau dir das aktuelle Update von cudaMiner mit Unterstützung für Maxwell Architektur an. Dies wird die größte Performance-Veränderung beim Bergbau mit Nvidia-Karten sein. Neuer Cgminer 3.7.8 Mit verbesserter Neoscrypt-Performance Es gibt ein Update des offiziellen CGminers mit Neoscrypt-Unterstützung für Version 3.7.8, die einen neuen Kernel mit besserer Leistung hinzufügt und den Bergmann arbeitet Mit den neuesten AMD-Treibern 14.9, was nicht mit dem älteren 3.7.7b Bergmann arbeitet. Wir haben eine Windows-Binärdatei des neuen cgminers 3.7.8 Neoscrypt (Quelle) kompiliert, die du aus dem untenstehenden Link herunterladen kannst und versuchst. Unser erster Test auf einem AMD Radeon R9 280X ohne Overclock hat eine Leistung von etwa 140 KHS gezeigt, so dass etwa 50 Prozent mehr von der älteren Version und einige Leute berichten, die in der Nähe von 200 mit übertakten Karten. Da es noch keinen CUDA-Bergmann für Neoscrypt gibt, kannst du diesen cgminer auch bei OpenCL auf Nvidia-basierten GPUs nutzen, aber bei Nvidia wirst du wahrscheinlich nicht viel von einer Verbesserung gegenüber der vorherigen Version des Bergmanns sehen. 8211 Sie können den cgminer 3.7.8 mit NeoScrypt Unterstützung für Windows OS hier herunterladen8430 4 Responses to New cgminer 3.7.8 Mit verbesserter Neoscrypt Performance Die Einstellungen sind in den Beispiel Bat Dateien für den Betrieb der Bergmann auf AMD oder Nvidia GPUs, aber beachten Sie, dass Verschiedene Einstellungen funktionieren unterschiedlich auf verschiedenen Hardware, also experimentiere mit Werten, um zu sehen, was am besten an deinen GPUs funktioniert. Ich bekomme nur mit irgendwelchen Einstellungen abgelehnt, was kann der Grund sein, welchen Katalysator Treiber ich brauche Dieser Kernel sollte auch mit den 14.9 Fahrern arbeiten, aber du gehst besser für die neueste Version von sgminer 5 dev, die mit einem höheren Performance Kernel kommt Für Neoscrypt, um die maximale Hastraten aus Ihrer Hardware zu bekommen. Lassen Sie eine Antwort abbrechen ReplyRumors City Die neueste Cudaminer-Version bringt massive Ihrat-Zunahme zu Nvidia GPUs Neueste Cudaminer-Freigabe mit verbesserter Nvidia Scrypt-Bergbau-Leistung Die neueste Version von Cudaminer (18. Dezember 2013) wird mehr Leistung aus Nvidia-Karten quetschen. Frühe Tester berichten über eine Leistungssteigerung von 40 Prozent gegenüber der Vorgängerversion. CUDA Core ist der Begriff Nvidia verwendet, um die Shader in seinen GPUs anzurufen. Der Cudaminer wurde speziell für den Nvidia GPU-Bergbau mit Cuda-beschleunigtem Bergbau für Litecoin und Scrypt-basierte Altcoins entwickelt. Es würde eine spürbare Geschwindigkeitssteigerung im Vergleich zu OpenCL-basierten Bergleuten geben. Standardmäßig werden alle im System gefundenen nVidia-GPUs erkannt und automatisch verwendet, können aber auch manuell vom Benutzer eingestellt werden. Ich habe es geschafft, eine Nvidia GPU zu finden, um einige Tests auf die neueste Cudaminer-Version zu machen und ich sehe eine Verbesserung in der Hemhrrate von etwa 10 Prozent. Der alte GT 630 erreichte rund 39KHashsec ohne Übertaktung, was beweist, dass es wirklich funktioniert. Compute 3.0-Geräte sehen eine höhere Geschwindigkeitssteigerung. Also, wenn Sie irgendwelche Nvidia GPU herumliegen, ist es definitiv wert, um dies zu versuchen. GTX 640Ti: 40 kHashsec (ehemals 186 kHhashs) GTX 780Ti: 500 kHashsec (ehemals 450 kHashs nicht übertaktet) Befehlszeile (GTX 640: 89 kHashsec (früher 65 kHashs) GT 750M: 80 kHashsec (früher 55 kHashs) Optionen deaktiviert die eingebaute Autotuning-Funktion zur Maximierung der CUDA-Kernel-Effizienz und nutzt einige heuristische Raten, die möglicherweise nicht optimal sind. - d gibt eine Liste der CUDA-Geräte-IDs zum Betrieb an. Geräte-IDs beginnen zu zählen von 0 - l geben Sie die Kernel-Startkonfiguration pro Gerät an. Dies ersetzt die autotune oder heuristische Auswahl. Sie können die Zeichenfolgen automatisch oder nur ein Kernel-Präfix wie L oder F oder K oder T überführen, um für eine bestimmte Kartengenerierung oder ein Kernelpräfix plus eine Lauchkonfiguration wie F28x8 zu autotunisieren, wenn Sie wissen, welcher Kern am besten läuft (von einer vorherigen Autotune). - i Liste der Flags (0 oder 1), um interaktive Desktop-Performance auf einzelnen Karten zu ermöglichen. Verwenden Sie diese, um Verzögerung auf Kosten von einigen Hash-Leistung zu entfernen. Verwenden Sie keine großen Startkonfigurationen für Geräte, die im interaktiven Modus ausgeführt werden sollen 8211 it8217s am besten, um autotune - C-Liste von Flags (0 oder 1 oder 2) zu verwenden, um die Verwendung des Textur-Cache zum Lesen aus dem Scrypt-Scratchpad zu ermöglichen. 1 verwendet einen 1D-Cache, wohingegen 2 ein 2D-Texturlayout verwendet. Der Cache-Betrieb hat sich bei den meisten GPUs etwas schneller als der Noncached-Betrieb erwiesen. - m Liste der Flags (0 oder 1), um die Geräte zuordnen ihre Scrypt Scratchpad in einem einzigen, aufeinander folgenden Speicherblock. Unter Windows Vista, 78 kann dies dazu führen, dass eine kleinere Speichergröße verwendet wird. Bei der Verwendung des Textur-Cache ist diese Option impliziert. - H scrypt hat auch eine kleine SHA256-Komponente dazu: 0 hasht diese Single-Threaded auf der CPU. 1, um das Multithread-Hashing auf der CPU zu aktivieren. 2 verschiebt alles auf die GPU (Standard) Beispiel für Befehlszeilenoptionen: - H 2 - d 0 - i 1 - l F16x2 - C 1 - m 0 - o stratumtcp: coinotron: 3334 - O WORKERNAME: PASSWORT - H Die Option - H 2 nutzt die GPU für alle Hash-Arbeiten, die sehr wenig Belastung auf die CPU bringt. Mit dieser neuesten Version ist der Computer immer noch sehr ansprechend, obwohl die Bergbauaktivität auf dem Hintergrund läuft. - d, - i ich beauftrage cudaminer, das Gerät 0 zu benutzen, welches die einzige GPU auf dem Motherboard ist. Weil ich das Display an Gerät 0 angeschlossen habe, setze ich das Gerät in den interaktiven Modus aus, damit es für den Desktop-Einsatz während des Bergbaus vollständig reagiert. - l Sie können dies automatisch einstellen, wenn Sie möchten, dass Cudaminer Autotune ausführt. Ich habe es eingestellt, um die Kernel-Startkonfiguration F16x2 (für Fermi) und im nicht interaktiven Modus zu verwenden. - C Ich schalte die Verwendung des Textur-Cache auf 1D ein. - o, - O Die angegebenen - o-O-Einstellungen befinden sich auf dem Coinotron-Pool mit dem Stratum-Protokoll. Zusätzliche Hinweise Dieses Tool ist für Litecoin und andere Scrypt-basierte Altmünzen nur. Compute 1.0 bis 1.3 Geräte scheinen schneller auf Windows XP oder Linux laufen, weil diese OS8217es ein effizienteres Treibermodell verwenden. Der 64-Bit-Cudaminer beabsichtigt manchmal etwas langsamer als die 32-Bit-Binärdatei (erhöhter Registerdruck, da die Zeiger zwei Register in einem 64-Bit-CUDA-Build nehmen). Versuche beide Versionen und vergleiche diesen Code sollte gut auf nVidia GPUs reichen von der Berechnungsfähigkeit 1.1 bis zur Berechnungsfähigkeit 3.5. Um zu sehen, was Autotuning tut, aktivieren Sie die Debug-Option (-D) Schalter. Sie erhalten einen Tisch von kHashs für eine Vielzahl von Startkonfigurationen. Sie können dies nur tun, wenn Sie auf einer einzigen GPU laufen, sonst wird die Autotuning-Ausgabe von mehreren Karten alle verwechselt. Der 18. September Meilenstein überträgt Cudaminer zu CUDA 5.5, die es erfordert neuere nVidia Fahrer leider. Die Anwender von Kepler-Geräten sehen jedoch einen signifikanten Geschwindigkeitsschub von 30 für Compute 3.0-Geräte und rund 10 für Compute 3.5-Geräte. Über CUDA Kernels CUDA Kernel machen die Berechnung. Welches wir wählen und in welcher Konfiguration es läuft, beeinflusst die Leistung erheblich. CUDA-Kernel-Startkonfigurationen werden als Zeichenfolge angegeben, z. B. F12x2-Präfix-Blöcke x Warps Verfügbare Kernel-Präfixe sind: L 8211 Legacy-Karten (compute 1.x) F 8211 Fermi-Karten (Compute 2.x) S 8211 Kepler-Karten (derzeit kompiliert für Compute 1.2) 8211 ehemals am besten für Kepler K 8211 Kepler Karten (Compute 3.0) 8211 basierend auf Dave Andersen8217s Arbeit. Jetzt am besten für Kepler. T 8211 Titan, GTX 780 und GK208 basierte Karten (Compute 3.5) X 8211 Experimenteller Kernel. Derzeit erfordert Compute 3.5 L27x3 ist eine Startkonfiguration, die gut funktioniert auf GTX 260 F28x4 ist eine Startkonfiguration, die auf Geforce GTX arbeitet 460 K290x2 ist eine Startkonfiguration, die auf Geforce GTX arbeitet 660Ti T30x16 ist eine Startkonfiguration, die auf GTX 780Ti funktioniert. Sie sollten auf autotune warten, um zu sehen, welcher Kernel am besten für Ihre aktuelle Hardwarekonfiguration gefunden wird. Sie können auch die automatischen Gerätegenerierungsauswahl autotune8217s überschreiben, z. B. Pass, um die Legacy-, Fermi-, Kepler - oder Titan-Kerne zu autotunisieren, die die automatische Auswahl überschreiten. Update 232014 8211 Schau dir das aktuelle Update von cudaMiner mit Unterstützung für Maxwell Architektur an. Dies wird die größte Leistungsänderung beim Bergbau mit Nvidia-Karten sein.