Würde das Ausführen von 2 (2 GB) AMD R9 270X-Karten in Crossfire die DAG-Beschränkungen der VRAM-Größe umgehen?
Ich habe den Fehler gemacht zu glauben, dass meine einzelne 2 GB R9 270X neben meiner 6 GB GTX 1060 funktionieren würde. Der DAG hat jedoch seit diesem Beitrag die 2-GB-Grenze überschritten, und jetzt kann ich nicht mehr beide ausführen.
Siehe Ausgabe von Claymore's:
ETH: Authorized
Setting DAG epoch #133...
Setting DAG epoch #133 for GPU0
Create GPU buffer for GPU0
Setting DAG epoch #133 for GPU1
GPU0 - not enough GPU memory to place DAG, you cannot mine this coin with this GPU
GPU0 - OpenCL error -61 - cannot allocate big buffer for DAG. Check readme.txt for possible solutions.
Create GPU buffer for GPU1
GPU 0 failed
Setting DAG epoch #133 for GPU0
GPU0, OpenCL error -38 - cannot write buffer for DAG
GPU 0 failed
GPU1 DAG creation time - 8587 ms
Setting DAG epoch #133 for GPU1 done
GPU0 t=35C fan=20%; GPU1 t=58C fan=29%
WATCHDOG: GPU error, you need to restart miner :(
Restarting OK, exit...
Ich habe gelesen, können Sie mit 2-GB-Karten oder weniger minen? Ich habe bereits über die DAG-Probleme nachgedacht und ich verstehe, dass das Kombinieren separater Karten in einem Mining-Terminal nicht funktionieren würde, aber meine Anfrage bezieht sich mehr darauf, sie auf der physischen Ebene mit SLI/Crossfire zu kombinieren.
Praktisch gesehen, nein.
Soweit ich weiß, wurden SLI- und Crossfire-Implementierungen entwickelt, um Speicherinhalte zu spiegeln (denken Sie an Texturen oder 3D-Modelle), sodass jede GPU lokal auf dieselben Inhalte zugreifen kann (über ihren eigenen Speichercontroller). Auf diese Weise können Berechnungen (Shader usw.) mit relativ geringen Leistungseinbußen zwischen GPUs verteilt werden.
Selbst wenn Sie den Speicher zusammenlegen könnten, wäre der Zugriff auf Speicher, der nicht direkt mit dem Speichercontroller einer GPU verbunden ist, sehr langsam (relativ gesehen), da er einen anderen langsameren Bus (die SLI/Crossfire-Schnittstelle) durchlaufen müsste. und müsste auch mit dem Speichercontroller der anderen GPU synchronisieren.