Die maximale Hash-Rate ist 0, unter Ubuntu 16.10, 64bit

Ich habe einen Spielautomaten in der Nähe, auf dem Ubuntu 16.10 64bit ausgeführt wird. Aus Neugier richte ich die Ethereum-Tools ein, um zu sehen, was sie können.

Alles lief gut, aber es scheint, dass meine maximale Hash-Rate 0.

$ ethminer -M -G
[OPENCL]:Found suitable OpenCL device [GeForce GT 750M] with 4235001856 bytes of GPU memory
Benchmarking on platform: CL
Preparing DAG for block #0
...
min/mean/max: 0/0/0 H/s
inner mean: 0 H/s

Ich bin mir nicht sicher, ob die Maschine einfach nicht leistungsfähig genug für das Mining ist, oder vielleicht gibt es ein Problem, das gelöst werden kann.

Ich habe in einigen Foren gelesen, dass es Probleme gibt, den Miner auf 64-Bit-Installationen von Ubuntu auszuführen.

Ich bin neu darin, aber ich hatte erwartet, dort positive Zahlen zu sehen (sogar nicht so große, da ich keine dedizierte Hardware für das Mining habe).

Kann ich Ethereum mit meiner Maschine minen? Wie kann dieses Problem behoben werden?

Relevante Ausgabe:

ionicabizau@notebook:~$ ethminer -G --list-devices
[OPENCL]:
Listing OpenCL devices.
FORMAT: [deviceID] deviceName
[0] GeForce GT 750M
    CL_DEVICE_TYPE: GPU
    CL_DEVICE_GLOBAL_MEM_SIZE: 4235001856
    CL_DEVICE_MAX_MEM_ALLOC_SIZE: 1058750464
    CL_DEVICE_MAX_WORK_GROUP_SIZE: 1024

ionicabizau@notebook:~$ clinfo
clinfo: /usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/lib/libOpenCL.so.1: no version information available (required by clinfo)
Number of platforms                               1
  Platform Name                                   NVIDIA CUDA
  Platform Vendor                                 NVIDIA Corporation
  Platform Version                                OpenCL 1.2 CUDA 8.0.0
  Platform Profile                                FULL_PROFILE
  Platform Extensions                             cl_khr_global_int32_base_atomics cl_khr_global_int32_extended_atomics cl_khr_local_int32_base_atomics cl_khr_local_int32_extended_atomics cl_khr_fp64 cl_khr_byte_addressable_store cl_khr_icd cl_khr_gl_sharing cl_nv_compiler_options cl_nv_device_attribute_query cl_nv_pragma_unroll cl_nv_copy_opts cl_nv_create_buffer
  Platform Extensions function suffix             NV

  Platform Name                                   NVIDIA CUDA
Number of devices                                 1
  Device Name                                     GeForce GT 750M
  Device Vendor                                   NVIDIA Corporation
  Device Vendor ID                                0x10de
  Device Version                                  OpenCL 1.2 CUDA
  Driver Version                                  375.66
  Device OpenCL C Version                         OpenCL C 1.2 
  Device Type                                     GPU
  Device Profile                                  FULL_PROFILE
  Device Topology (NV)                            PCI-E, 01:00.0
  Max compute units                               2
  Max clock frequency                             1085MHz
  Compute Capability (NV)                         3.0
  Device Partition                                (core)
    Max number of sub-devices                     1
    Supported partition types                     None
  Max work item dimensions                        3
  Max work item sizes                             1024x1024x64
  Max work group size                             1024
  Preferred work group size multiple              32
  Warp size (NV)                                  32
  Preferred / native vector sizes                 
    char                                                 1 / 1       
    short                                                1 / 1       
    int                                                  1 / 1       
    long                                                 1 / 1       
    half                                                 0 / 0        (n/a)
    float                                                1 / 1       
    double                                               1 / 1        (cl_khr_fp64)
  Half-precision Floating-point support           (n/a)
  Single-precision Floating-point support         (core)
    Denormals                                     Yes
    Infinity and NANs                             Yes
    Round to nearest                              Yes
    Round to zero                                 Yes
    Round to infinity                             Yes
    IEEE754-2008 fused multiply-add               Yes
    Support is emulated in software               No
    Correctly-rounded divide and sqrt operations  Yes
  Double-precision Floating-point support         (cl_khr_fp64)
    Denormals                                     Yes
    Infinity and NANs                             Yes
    Round to nearest                              Yes
    Round to zero                                 Yes
    Round to infinity                             Yes
    IEEE754-2008 fused multiply-add               Yes
    Support is emulated in software               No
    Correctly-rounded divide and sqrt operations  No
  Address bits                                    64, Little-Endian
  Global memory size                              4235001856 (3.944GiB)
  Error Correction support                        No
  Max memory allocation                           1058750464 (1010MiB)
  Unified memory for Host and Device              No
  Integrated memory (NV)                          No
  Minimum alignment for any data type             128 bytes
  Alignment of base address                       4096 bits (512 bytes)
  Global Memory cache type                        Read/Write
  Global Memory cache size                        32768
  Global Memory cache line                        128 bytes
  Image support                                   Yes
    Max number of samplers per kernel             32
    Max size for 1D images from buffer            134217728 pixels
    Max 1D or 2D image array size                 2048 images
    Max 2D image size                             16384x16384 pixels
    Max 3D image size                             4096x4096x4096 pixels
    Max number of read image args                 256
    Max number of write image args                16
  Local memory type                               Local
  Local memory size                               49152 (48KiB)
  Registers per block (NV)                        65536
  Max constant buffer size                        65536 (64KiB)
  Max number of constant args                     9
  Max size of kernel argument                     4352 (4.25KiB)
  Queue properties                                
    Out-of-order execution                        Yes
    Profiling                                     Yes
  Prefer user sync for interop                    No
  Profiling timer resolution                      1000ns
  Execution capabilities                          
    Run OpenCL kernels                            Yes
    Run native kernels                            No
    Kernel execution timeout (NV)                 Yes
  Concurrent copy and kernel execution (NV)       Yes
    Number of async copy engines                  1
  printf() buffer size                            1048576 (1024KiB)
  Built-in kernels                                
  Device Available                                Yes
  Compiler Available                              Yes
  Linker Available                                Yes
  Device Extensions                               cl_khr_global_int32_base_atomics cl_khr_global_int32_extended_atomics cl_khr_local_int32_base_atomics cl_khr_local_int32_extended_atomics cl_khr_fp64 cl_khr_byte_addressable_store cl_khr_icd cl_khr_gl_sharing cl_nv_compiler_options cl_nv_device_attribute_query cl_nv_pragma_unroll cl_nv_copy_opts cl_nv_create_buffer

NULL platform behavior
  clGetPlatformInfo(NULL, CL_PLATFORM_NAME, ...)  No platform
  clGetDeviceIDs(NULL, CL_DEVICE_TYPE_ALL, ...)   No platform
  clCreateContext(NULL, ...) [default]            No platform
  clCreateContext(NULL, ...) [other]              Success [NV]
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_CPU)  No platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_GPU)  No platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_ACCELERATOR)  No platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_CUSTOM)  No platform
  clCreateContextFromType(NULL, CL_DEVICE_TYPE_ALL)  No platform

Antworten (1)

In Anbetracht von https://www.techpowerup.com/gpudb/2224/geforce-gt-750m hat Ihre GPU 2 GB RAM. Sie benötigen mindestens 3 GB. Sie können sich selbst beruhigen, indem Sie $ clinfo oder $ ethminer -G --list-devices ausführen

Andernfalls können Sie Ihre echte Hashrate sehen, indem Sie verwenden

ethminer --farm-recheck 200 -G -S eu1.ethermine.org:4444 -FS eu2.ethermine.org:4444 -O 0xYOURWALLET.YOURRIG

Hoffe das hat geholfen

EDIT: um es kurz zu machen, nein es ist nicht möglich mit dieser Grafikeinheit zu minen.
In einer früheren Phase war dies möglich, da die im vram verwendeten Dateien kleiner waren.

Auflisten von OpenCL-Geräten.
FORMAT: [Geräte-ID] Gerätename
[0] Tonga
CL_DEVICE_TYPE: GPU
CL_DEVICE_GLOBAL_MEM_SIZE: 4294967296
CL_DEVICE_MAX_MEM_ALLOC_SIZE: 4026531840
CL_DEVICE_MAX_WORK_GROUP_SIZE: 256

der markierte speicher sollte >=2gb sein.
CL_DEVICE_GLOBAL_MEM_SIZE
ist nicht der Speicher, der zur GPU gehört, wie Sie hier lesen können:

https://software.intel.com/sites/landingpage/opencl/optimization-guide/Global_Memory_Size.htm

EDIT2:
Ich bin nicht wirklich tief in der parallelen Programmierung und habe nie versucht, eine eingebaute GPU wie Ihre zum Mining zu machen. Seien Sie sich also bewusst, dass dies mehr Vermutungen und der Versuch ist, gesunden Menschenverstand zu machen :)

Der für das Mining wichtigste Arbeitsspeicher ist der gddr, der sich explizit auf der Karte befindet, wenn Sie auf eine dedizierte Karte schauen, z. B. rx470/480 rx570/
580
usw ://en.wikipedia.org/wiki/GDDR5_SDRAM
Vielleicht ist das letzte hilfreich.

Die Menge an Speicher, die Ihr Laptop auf seinen SO-DIMMs hat, ist neben der Ausführung des Betriebssystems und einiger anderer Anwendungen nicht sehr relevant, da dies der Speicher ist, mit dem ihr Algorithmus arbeitet.
https://en.wikipedia.org/wiki/Random-access_memory

Es ist möglich, einen Teil Ihres Systemspeichers Ihrem Grafikkartenspeicher zuzuweisen, aber ich habe noch nie irgendwelche Parameter gesehen, die Sie für einen Miner verwenden können. Vielleicht würde der Algorithmus nicht gut genug funktionieren oder es gibt ein anderes Problem, an das ich mir im Moment nicht erinnern kann, weil ich ddr nicht von normalen Dimmern verwende.

Haben Sie den zuvor erwähnten Befehl tatsächlich ausprobiert, außer dass Sie 0xYOURWALLET.YOURRIG durch Ihre Daten ersetzt haben? Holen Sie sich ein Wallet und probieren Sie es aus, ich verwende das von der Hauptseite: https://ethereum.org/ Oder ein anderes Wallet, nur um zu überprüfen, ob es läuft.

Dies ist in gewisser Weise zu viel Information, aber trotzdem gut zu wissen ;) Versuchen Sie diesen Befehl und posten Sie ihn bitte.

Beifall

Ich habe meine Ausgabe dieser Befehle gepostet. Es scheint, als hätte es eine globale Speichergröße von 4GB, die maximale Zuweisung ist jedoch 1GB(können Sie dies anhand der Ausgabe bestätigen?). Wie kann ich das ändern?
Ich habe deine Bearbeitung gesehen. Trotzdem verstehe ich nicht, warum der zugewiesene Speicher nicht voll ist? Als Referenz ist es eine 16-GB-RAM-Maschine (nicht sicher, ob das wichtig ist). Danke!
Die maximale Hash-Rate ist 0, unter Ubuntu 16.10, 64bit
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