ASICの出現前にFPGAマイニングマシンがGPUの計算能力シェアを侵食すると私が考える理由

ASICの出現前にFPGAマイニングマシンがGPUの計算能力シェアを侵食すると私が考える理由

「FPGA マイニングは、コンピューティング能力が ASIC になる前の健全な移行と補完です。」


著者:ヤン・シン、ブロックチェーン投資機関ファンダメンタル・ラボ勤務


Nervosなどの新しい人気のPoWパブリックチェーンメインネットの立ち上げにより、ASICマイニングマシンの出現前のPoWパブリックチェーンのコンピューティングパワー競争とバランスのプロセスが再び注目を集めています。一般的に言えば、マイニング アルゴリズムとマイニング マシン デバイスの特性の一致度合いは、特定のタイプのマイニング マシンの市場シェアに影響します。 Nervos メインネットの立ち上げ時には、FPGA マイニング マシンのパフォーマンスが非常に顕著でした。


マイニング業界の歴史の中で繰り返し言及され議論されてきたFPGAマイニングマシンは、実際に大量生産・販売されたことはないものの、FPGAマイニングマシンがPoWパブリックチェーンのエコシステムに与える影響は無視できない。私の意見では、FPGA マイニング マシンは、ASIC の出現前に GPU の計算能力のシェアを大規模に侵食し、計算能力を高める最も強力なツールになる可能性が非常に高いです。


1. FPGA とは何ですか?


まず、「FPGA」と「ASIC」とは何かという基本的な概念を簡単に説明しましょう。


FPGA は「Field Programmable Gate Array」の略称で、セミカスタム回路です。


ASIC は「Application Specific Integrated Circuit」の略称で、固定アルゴリズムに最適なソリューションです。しかし、ASIC の製造は高価であり、1 枚のウェハのコストは約数千万人民元になります。そのコスト上の利点は、需要が高く、成熟した安定したアプリケーション シナリオでのみ反映されます。


暗号通貨のマイニングや機械学習など、コンピューティング ロジックを頻繁に変更する必要がある、またはチップの需要が比較的小さいシナリオでは、ASIC に匹敵するコンピューティング速度とアルゴリズムの更新可能性を備えた FPGA が適しています。 FPGA は、設計中の ASIC の動作ロジックを検証するためにもよく使用されます。


ある意味、FPGA は ASIC 登場以前の代替品であり、不確実性が高いシナリオで独特の役割を果たします。


FPGA内部構造


FPGA と GPU は、さまざまなコンピューティング タスクを実行するようにプログラムすることもできますが、FPGA のコンピューティング ロジックは、フォン ノイマン構造に依存しないルックアップ テーブル (Look-Up-Table) に基づくロジック ゲート アレイを通じて実装されます。 1 つの操作の結果は、メイン メモリに一時的に保存されることなく、次の操作の入力に直接送られます。そのため、内部メモリの帯域幅要件は GPU よりもはるかに低いだけでなく、応答が速く、消費電力が低いという特徴もあります。したがって、メモリをあまり必要とせず、パイプラインで処理できる一部のアルゴリズムでは、FPGA は GPU に比べて比類のない利点を発揮できます。


2. 「ASIC 耐性」から「ASIC フレンドリー」へ


FPGA マイニング マシンの将来の動向についてさらに詳しく議論したい場合は、まずマイニング マシンの開発プロセス全体と背景から始めましょう。


ビットコインの計算能力がさまざまな専用コンピューティングデバイスによって独占された後、ライトコインなどの初期の「アルトコイン」の多くは、マイニングアルゴリズムの設計に「アンチASIC」(ASICマイニングマシンによるマイニングを阻止する)というアイデアを具体化し始めました。この設計により、より多くの愛好家が通常のコンピューターを使用して新しい暗号通貨のマイニングに参加できるようになり、新しい暗号通貨の分散化が促進されます。しかし、この「アンチ ASIC」は長期的には持続不可能であることが常に証明されており、一定の暗号通貨ブームの後には、微妙なバランスが簡単に崩れる可能性があります。利益を追求するため、Anti-ASIC に対応した専用のマイニング マシンがすぐに発売されました。


アンチ ASIC 自体は確かに持続不可能なプロセスですが、この段階的な失敗のプロセスは多くの暗号通貨の開発に役立っています。そのため、かなり長い間模倣され、さまざまな Anti-ASIC アルゴリズムが設計されてきました。


一般的に言えば、Anti-ASIC アルゴリズムには主に 3 つの設計アイデアがあります。


  • Cuckoo Cycle、Equihash、Scrypt などのメモリ依存アルゴリズム。これらのアルゴリズムは計算入力のサイズを増加させ、FPGA と ASIC に既存の計算ユニットの外部に追加のメモリを追加することを要求するため、FPGA と ASIC の設計の難易度が増し、相対的な利点が減少します。

  • X11、X13、X16R などの複数のアルゴリズムの混合。これらのアルゴリズムは、複数のハッシュ アルゴリズムを同時に連続して導入することで、FPGA と ASIC の複雑さを増大させます。その後、複数のアルゴリズムをランダムな順序で接続するアルゴリズムが派生し、FPGA や ASIC の設計限界がさらに高まりました。

  • アルゴリズムを定期的に変更します。一部の暗号通貨は、マイニング アルゴリズムまたはアルゴリズム パラメータを定期的に変更するため、専用のマイニング機器が定期的に排除され、基本的な Anti-ASIC 方式と見なされます。



Anti-ASIC アルゴリズムの開発により、GPU マイニングに多くの余地が生まれ、徐々に主要なアルトコイン マイニング機器になりましたが、その副作用も徐々に現れてきました。


  • まず第一に、GPU マイナーには忠誠心がありません。ほとんどの GPU マイナーがマイニング対象を選択する唯一の基準は、毎日の出力です。暗号通貨の価格が急激に下落すると、計算能力も急激に低下します。ネットワークセキュリティを維持するためにコンピューティングパワーに依存するプルーフオブワークブロックチェーンの場合、コンピューティングパワーが低下するとネットワークの堅牢性が急速に低下し、51%攻撃に対して非常に脆弱になります。

  • 第二に、鉱山労働者に超過収益を提供することができません。 GPU の在庫が膨大であるため、イーサリアムを超える暗号通貨のマイニング収益は、コンピューティング能力の流入によってすぐに打ち消されてしまうため、マイナーは通貨の積極的な構築者になるための相応のインセンティブを得ることができません。



GPU マイニング ターゲットは、毎日の収益の高い順に並べられています。 ETH は上位 2 位との差はわずかですが 3 位にランクされています。


  • 第三に、GPUマイニングの成熟により、Anti-ASICの本来の目的が無効になり、より多くの一般愛好家がマイニングに参加できるようにすることは不可能になり、マイニングはGPUマイナーによって完全に独占されています。

  • 4番目に、GPUの在庫が膨大です。マイニングに投入された GPU マイニング マシンとは別に、MSP の手元には未使用の GPU がまだ多数存在します。国家戦略の背景の下、国家発展改革委員会は「産業構造調整ガイドライン」の削除産業から仮想通貨マイニングなどのコンテンツを削除した。将来、真の GPU コンピューティング パワーの巨人が参入するのもそう遠くない。社会平均の投資収益率と比較した GPU マイニングの超過収益は、GPU コンピューティング能力の急増の過程で無限に希薄化されます。

  • 上記4点に加え、定期的なフォークやアルゴリズムの変更はコミュニティの分裂につながり、長期的にはコミュニティの成長が難しくなります。




アンチASIC、つまりハッシュレートを規則的に徐々にASICに移行するように導く設計ルールに関して、より保守的な開発者が増えています。 Grin は良い例ですが、Cuckoo Cycle アルゴリズム自体のメモリ要件が依然として非常に高いため、マイニング マシン メーカーは計画どおりに製品をリリースできていません。




最近立ち上げられた Nervos は、ASIC に適した SHA3 ベースの Eaglesong アルゴリズムを設計しました。このアルゴリズムは、大きなメモリを必要とせず、複雑なアルゴリズムも必要としません。その主な内容は、FPGA および ASIC でのパイプライン処理を容易にする単純なハッシュ アルゴリズムの複数の反復です。




イーグルソングハッシュの核となるのは、変換関数fの42回の反復である。




要約すると、ASIC 耐性から ASIC フレンドリーへの移行は、新しい方向の始まりである可能性が十分にあり、FPGA はこの方向で GPU に取って代わり、ASIC の出現前の最高のマイニング ツールになるでしょう。





3. アルトコイン用の ASIC マイニング マシンを製造するのはなぜ難しいのでしょうか?

今年初めから、Bitmain、Canaan Creative、MicroBTなどの主流のマイニングマシン企業は、Altcoin ASICマイニングマシン製品ラインの水平展開を停止しました。最も単純な説明は、リスクとリターンの不均衡が不均衡であるということです。




GPU と比較すると、ASIC のマイニングエネルギー効率は 10 倍高くなります。限界費用効果の減少により、ASIC メーカーは、コンピューティング能力のシェアを獲得し、難易度を上げ、GPU マイナーを急速に追い出すために、必然的に ASIC を過剰生産する傾向にあります。しかし、小額通貨マイニングマシンは容量が小さく、生産量や販売量も限られているため、必然的に集中化の問題が生じます。 FPGA はここでは GPU に似ていますが、基本的な利点として、FPGA 自体が Xilinx や Intel などの大手メーカーによって製造されているという点があります。各 FPGA マイニング マシンは、回路基板レベルのハードウェア設計とソフトウェア アルゴリズムの最適化のために、さまざまな場所で製造された FPGA を購入するだけです。これら両分野は、ASIC レイアウトほど閉鎖的ではなく、「ハイテク」でもなく、各社の製品間に大きな違いはなく、分散化をより効果的に促進することができます。




MRFR の統計によると、主要な FPGA メーカーのうち、Xilinx と Intel の累計市場シェアは 72% です。




ASIC は勝者がすべてを獲得するゲームです。異なるファウンドリ、異なるプロセス、または異なる設計方法を使用して同じアルゴリズム用に設計された ASIC では、パフォーマンスに数倍の差が生じる可能性があります。ブロックチェーン ネットワークの難易度の適応調整により、パフォーマンスの劣るコンピューティング デバイスは残酷な排除に直面する可能性があります。そのため、各メーカーは製品パラメータの機密性を厳重に保持しており、これにより設備投資のリスクがさらに高まります。




FPGA はプログラム可能なデバイスであるため、廃棄された中古 FPGA であっても、耐久性をテストする必要のない爆破などのシナリオでは今でも広く使用されています。削除された ASIC のように価値がないわけではありません。




ASIC を所有するということは、コンピューティング能力に関して発言権を持つことを意味しますが、コミュニティのガバナンスに関して発言権を持つことを意味するものではありません。 ASIC がコミュニティ メンバーの大半の利益を損なう場合、通貨はフォークを通じてマイニング アルゴリズムを変更し、ASIC 設計者を完全に排除する可能性があります。たとえば、10 月初旬、Ravencoin はマイニング アルゴリズムをアップグレードし、X16R のアップグレード バージョンである「X16Rv2」に変更して、ASIC マイナーが Ravencoin ネットワーク上でマイニングを継続できないようにしました。このアルゴリズムの変更により多くの ASIC チームが困惑し、最も柔軟なアルゴリズム変更を備えたマイニング マシンである FPGA マイニング マシンがコンピューティング パワー市場に急速に流入しました。





4. FPGAはGPUの代替品ではなく、ASICに適したアルゴリズムに適した新しい選択肢です。

本質的に、マイニングとは、ブロック報酬を通じてネットワークの計算能力を高め、それによって攻撃コストを増加させるプロセスです。有益なマイニング アルゴリズムは、マイナーがネットワークに安定的にサービスを提供するようにインセンティブを与えることができるものでなければなりません。この問題では、ASIC は常にかけがえのない役割を果たしますが、特定の暗号通貨のサイズが ASIC マイニング マシンをサポートできなくなるまで、FPGA と GPU は本質的に同じ役割を果たします。両者の違いは、在庫の違いと、それぞれの特性とアルゴリズム設計コンセプトの一致度合いにあります。




現在、GPU コンピューティング パワーの可用性 (膨大な在庫、安定した供給、出力、スムーズな流通チャネル) は、FPGA コンピューティング パワーをはるかに上回っています。しかし、ASIC 耐性から ASIC フレンドリーへのトレンドが確立され、発展し続ければ、FPGA は必然的に流動的なコンピューティング パワーのバランスを崩し、新しい通貨コンピューティング パワーの強力なツールになるでしょう。



参考文献
1. https://www.crypto51.app/
2. https://whattomine.com/
3. https://miningpoolstats.stream/
4. https://www.marketresearchfuture.com/reports/field-programmable-gate-array-market-1019
5. https://github.com/nervosnetwork/rfcs/blob/master/rfcs/0010-eaglesong/0010-eaglesong.md



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