RandomX 및 Monero 하드 포크에 대한 모든 것

모네로 하드포크

몇 가지 핵심 사항부터 시작하겠습니다.

• 하드포크가 진행될 블록 모네로 – #1978433
• 언제 – 30년 2019월 XNUMX일
• 업데이트의 주요 기능 – 새로운 RandomX 알고리즘
• 골 – FPGA 및 ASIC에서 네트워크 해제

랜덤X란?

RandomX는 GPU 및 범용 프로세서에 최적화된 작업 증명 알고리즘입니다. 주요 기능은 많은 메모리를 필요로 하는 몇 가지 트릭과 함께 임의의 코드(따라서 이름)를 실행하는 것입니다. 이 콤보는 개발자가 충분히 인정할 것이지만 이점은 모든 사람에게 분명할 것입니다. 이렇게 하면 특수 장비의 효율성 이점이 최소화됩니다.

기술 노트 ... RandomX는 특별한 명령어 세트로 프로그램을 실행하는 가상 머신을 사용합니다. 이러한 프로그램은 프로세서에 의해 즉석에서 기계어로 변환될 수 있습니다. 결과적으로 실행된 프로그램의 출력은 Blake256b 암호화 해싱 기능을 사용하여 2비트 결과로 결합됩니다.

RandomX는 메모리 요구 사항이 다른 두 가지 기본 모드에서 작동할 수 있습니다.

• 빠른 모드 – 2181MB 필요
• 라이트 모드 – 268MB의 공유 메모리만 필요하지만 훨씬 느립니다.

두 모드는 결국 동일한 결과를 제공하므로 상호 교환할 수 있습니다. 빠른 모드는 채굴에 적합합니다.

RandomX 감사

2019년 XNUMX월과 XNUMX월 사이에 이 알고리즘은 XNUMX개의 독립적인 보안 연구 그룹에 의해 검증되었습니다. 다음은 회사 및 감사 비용입니다.

• 비트 흔적 – 28달러
• X41 D-SEC – 42유로
• Kudelski 보안 – 18프랑
• 쿼크스랩 – 52달러

첫 번째 감사는 RandomX의 초기 후원자 중 하나인 Arweave가 후원했습니다. 나머지 XNUMX개는 Monero 커뮤니티에서 자금을 지원했습니다.

RandomX의 프로세서 성능

개발자는 최적의 스레드 수(T)를 사용하고 결과를 초당 해시(H/s)로 표시하는 선택된 프로세서의 성능을 나눴습니다. "CNv4"는 CryptoNight 옵션 4(CN/R) 해시레이트를 나타냅니다.

RandomX의 GPU 성능

로 알려진 개발자 셰르니크 , RandomX용 GPU 마이닝 코드를 작업 중입니다. Nvidia GPU의 중간 성능은 다음과 같습니다.

출처: github.com/SChernykh

다음은 AMD의 성능입니다.

RandomX의 AMD GPU 성능. 출처: github.com/SChernykh

이 페이지에서 최신 버전의 RandomX를 다운로드하고 자체 테스트를 실행할 수 있습니다.

RandomX에서 채굴을 위한 최고의 프로세서는 무엇입니까?

2011년 이후 대부분의 Intel 및 AMD 프로세서는 RandomX와 2GB 이상의 메모리가 있는 GPU에서 잘 작동합니다. 다음은 효율적인 CPU 마이닝을 위한 특정 요구 사항입니다.

• 64비트 아키텍처
• IEEE 754 호환 부동 소수점 단위(FPU)
• AES에 대한 하드웨어 지원
• 대용량 메모리 페이지 지원
• 최소 2,14GB의 여유 RAM NUMA 노드

FPGA가 RandomX에서 채굴할 수 있습니까?

기본 FPGA는 회로를 동적으로 재구성하는 데 너무 오래 걸리기 때문에 RandomX와 함께 작동할 수 없습니다. 이론적으로 더 효율적인 모델은 프로세서를 에뮬레이션하여 이 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 하지만 이 경우 FPGA는 프로세서보다 훨씬 덜 효율적입니다.

결론 : RandomX를 사용하면 Monero(XMR) 네트워크가 더욱 탈중앙화됩니다. 알고리즘은 FPGA와 ASIC 네트워크를 견고하게 만드는 동시에 채광 CPU 및 Nvidia에서 더 효율적입니다. 광부와 커뮤니티 모두 새로운 알고리즘의 이점을 누릴 것입니다.