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區塊鏈:區塊鏈之CPU挖礦、GPU挖礦、ASIC挖礦原理以及區別

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區塊鏈世界里,有些非常有意思的比喻,像挖金子一樣“挖”數字貨幣叫做“挖礦”,挖數字貨幣的人被稱為“礦工”,而用于“挖”數字貨幣的電腦被稱為“礦機”。

比特幣挖礦原理

比特幣的區塊頭,共含6個字段,如下:

int32_tnVersion,4字節,版本號,一般固定不變,僅在升級時改變。

uint256hashPrevBlock,32字節,前一個區塊的區塊頭哈希,由前一個區塊決定。

uint256hashMerkleRoot,32字節,包含進區塊的所有交易構造的Merkle根,調整區塊中的交易次序、增刪交易、或修改Coinbase交易時改變。

uint32_tnTime,4字節,時間戳,后一個區塊時間略早于前一個區塊是被允許的,但必須在合理的時間區間,一般會直接使用機器當前時間戳。

uint32_tnBits,4字節,挖礦難度,由全網決定,每2016個區塊按算法重新調整。

聲音 | 觀點:區塊鏈等金融科技可降低銀行機構應收賬款質押式融資業務的風險系數:據中國經營網消息,銀行機構開展應收賬款質押式融資業務較為謹慎,主要原因是其風險較難把控。業內人士表示,為降低該業務的風險系數,金融科技正在發揮作用:一是通過區塊鏈平臺保證交易數據的真實性及可追溯行;二是促使流程自動化,減少人為干預,加強智能風控。[2019/12/9]

uint32_tnNonce,4字節,隨機數,提供2^32種取值。即4,294,967,296。

其中nVersion、hashPrevBlock、nBits是固定的,其他hashMerkleRoot、nTime、nNonce為可變的。比特幣挖礦原理即,不斷變更區塊頭中的可變值,使得對區塊頭做雙重SHA256哈希,結果小于挖礦難度目標值。即:SHA256D(BlockHeader)<F(nBits) 

其中SHA256D(BlockHeader)即對區塊頭做雙重SHA256哈希,F(nBits)即按nBits計算的難度目標值。

聲音 | 盤和林:區塊鏈技術方興未艾 需謹防炒作行騙行為:據人民網消息,財經評論員、中南財經政法大學數字經濟研究院執行院長盤和林發表頭條文章。他表示,區塊鏈技術在數字貨幣的成功應用,加之比特幣前幾年的火爆,使得區塊鏈技術迅速進入公眾視野,部分人對炒幣賺錢寄予厚望,這為不法分子提供了可乘之機。毫無疑問,區塊鏈技術本身是一項有著廣闊應用空間的尖端技術,其應用場景也早也不再局限于數字貨幣,而在金融、工業、政務、民生等方面都有良好的發展前景。但目前,我國區塊鏈技術的發展還處于初級階段,無論在法律、監管還是應用方面都需要一段時間進行探索。

在此之前,公眾仍應保持冷靜客觀的態度,理性看待區塊鏈技術,不僅對那些聲稱利用區塊鏈進行投資的項目要高度警惕,謹防上當受騙,對股市可能存在的區塊鏈概念炒作現象也要保持理性,切勿盲目跟風。[2019/11/19]

算力的表示

1H/S=每秒一次運算

1KH/S=1000H/S,即每秒1千次運算

行情 | 在美上市區塊鏈中概股漲多跌少:今日美股開盤,在美上市區塊鏈中概股漲多跌少。人人網上漲8.44%,寺庫下跌10.83%,中網載線上漲33.14%,迅雷下跌2.71%,獵豹移動下跌3.72%,蘭亭集勢上漲3.90%,優點互動上漲11.33%。[2018/10/19]

1MH/S=1000KH/S,即每秒100萬次運算

1GH/S=1000MH/S,即每秒10億次運算

1TH/S=1000GH/S,即每秒1萬億次運算

1PH/S=1000TH/S,即每秒1000萬億次運算

1EH/S=1000PH/S,即每秒100萬萬億次運算

CPU挖礦原理

CPU挖礦,即利用RPC接口setgenerate控制挖礦。

控制臺輸入setgeneratetrue2,即開始挖礦,后邊的數字表示代表的挖礦線程數,當然前提先完成同步數據。

聲音 | 中國科學院院士:區塊鏈與實體經濟結合程度決定其前景:據中國經濟網報道,中國科學院院士、北京大學數學科學學院副院長張平文表示,區塊鏈是新一代信息技術的組成,決定區塊鏈未來前景的重要因素,主要是其與實體經濟產業相結合的程度。[2018/8/28]

由于單CPU運算SHA256D算力約為2MH/S,因此nNonce提供的4字節搜索空間完全夠用,即支持4G種取值。

GPU挖礦原理

GPU運算SHA256D算力約為200M-1G,nNonce提供4G搜索空間,如果僅調整nNonce取值,可以支持4秒左右。因此可以調整nTime,每調整一次nTime,可以繼續挖礦4秒。

GPU挖礦使用GETWORK協議,即挖礦程序和節點分離,也即挖礦部件與區塊鏈數據分離。GPU挖礦時代,使用GETWORK協議,使得挖礦程序與節點交互。

核心思路為:節點構造區塊,將區塊頭數據交給挖礦程序,挖礦程序遍歷nNonce進行挖礦。驗證合格交付給節點,節點提取nNonce和nTime驗證區塊,如果符合要求即向全網廣播。遍歷結束將調用GETWORK,節點構造新區塊,然后重復上述過程。

科達股份聯手JRR投資4家區塊鏈創業公司:今日晚間,科達股份(600986.SH)發布了對外投資進展公告,目前其與JRR共同發起設立的區塊鏈產業投資基金“科達鉅融”已投資了4個項目,合計投資金額為2900萬元。標的業務范圍涉及區塊鏈數據及信息服務、區塊鏈咨詢與開發、區塊鏈項目輔導與區塊鏈垂直媒體等。[2018/6/3]

GPU經典挖礦驅動為cgminer,源碼為https://github.com/ckolivas/cgminer。

GPU挖礦缺陷:GETWORK協議給挖礦程序提供的搜索空間為4G,結束后需再次調用GETWORKRPC接口。礦機出現后,礦機算力已達10TH/S,繼續使用GETWORK協議將頻繁調用RPC接口,顯然不太合適。因此需轉向更高效的getblocktemplate協議。

GPU挖礦即可以使用顯卡進行挖礦,并不是所有的顯卡都適合挖礦,GPU對于算力要求比較高,對于帶寬、緩存等都有要求,一般的顯卡并不能進行挖礦。

ASIC礦機

FPGA,Field-ProgrammableGateArray,譯為現場可編程門陣列。

是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎上進一步發展的產物。是作為專用集成電路(ASIC)領域中的一種半定制電路而出現的,既解決了定制電路的不足,又克服了原有可編程器件門電路數有限的缺點。能用FPGA實現各種AISC、DSP和單片機。FPGA作為挖礦硬件,對于ASIC來說屬于必然的過度技術。

ASIC,ApplicationSpecificIntegratedCircuits,即專用集成電路。是指應特定用戶要求和特定電子系統的需要而設計、制造的集成電路。

目前市面上來說,主要有螞蟻礦機、阿瓦隆礦機、神馬礦機等專業ASIC礦機。

礦池挖礦原理

礦工通過getblocktemplate協議與節點交互,或礦池采用stratum協議與礦工交互,即為礦池的兩種典型搭建模式。

與getwork相比,getblocktemplate協議讓礦工自行構造區塊,因此使得節點與挖礦完全分離。礦工拿到一系列數據后,開始挖礦:

1、構建coinbase交易。

2、coinbase交易放在交易列表之前,構建hashMerkleRoot。因coinbase、以及交易次序均可調整,因此hashMerkleRoot空間可以認為無限大。因此getblocktemplate協議也使礦工獲得了巨大的搜索空間。

3、構建區塊頭。

4、挖礦,即礦工可以在nNonce、nTime、hashMerkleRoot提供的搜索空間中涉及任意的挖礦策略。

5、上交數據,如果挖礦成功即提交給節點,由節點驗證并廣播。

getblocktemplate協議的問題:

1、礦工通過HTTP方式調用RPC接口向節點申請挖礦數據,因此網絡中最新區塊變動無法告知礦工,造成算力浪費。

2、每次調用getblocktemplate,節點都會返回1.5M左右數據,因頻繁交互將因此增加大量成本。Stratum協議將解決上述問題。

Stratum協議

Stratum協議,采用主動分配任務的方式,也即礦池任何時候都可以給礦工分派任務。對于礦工,如收到新任務,將無條件轉向新任務。另外礦工也可以向礦池申請新任務。

最核心問題為,如何使得礦工獲得更大的搜索空間。如果僅礦工僅可改變nNonce和nTime,交互數據少但搜索空間不足。如果允許礦工構造coinbase,搜索空間大但代價是需要將所有交易交給礦工,因此對礦池帶寬要求較高。

Stratum協議巧妙解決了這個問題。即:基于Merkler樹的原理,無需將全部交易發給礦工,只需將構造hashMerkleroot所需的少數幾個節點交給礦工即可。同時將構造coinbase所需信息交給礦工,礦工可基于少數信息構造hashMerkleroot。照此方式,如果包含N筆交易,僅需將log2(N)個hash值交給礦工。因此可大大降低交互的數據量。

礦池的核心即給礦工分派任務,統計工作量并分發收益。礦池可以將區塊難度分成更小的任務發給礦工,礦工完成任務提交礦池。如果全網區塊難度要求前70位為0,那么礦池可以給礦工分派難度為前30位0的任務,礦池再判斷是否碰巧前70位都為0。

總體來說,CPU礦機以及ASIC礦機只能針對性的挖某一兩種幣,GPU礦機可以挖多種幣,搭配不同的程序就可以挖不同的幣,不過GPU礦機一般來說與同一種幣的ASIC礦機相比,效率沒有它高,可以說各有優劣。

Tags:區塊鏈GETBLOCKASHaia幣區塊鏈Getartblockchain錢包中文版下載DASHD

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