ASICチップ設計のコストについてさらに詳しく調べるために、ProgPowコア開発チームに9つの質問をしました。

概要

ProgPow および Ethash アルゴリズムに関連する限り、マイニング ハードウェアの設計および開発コストについてさまざまな憶測が飛び交いますが、通常は次のような権威ある声明が続きます。「予測を行う著者は関連業界分野で豊富な経験を持っているので、信頼してください。」これらの憶測は、暗号通貨の ASIC チップの製造に関連する場合もあれば、集積回路の設計に関連する場合もあります。

コードには詳しいが、ファンアウトや立ち上がり時間にはあまり詳しくない読者にとって、この記事は ProgPow アルゴリズムをより深く理解するのに役立つかもしれません。

(Planet o-daily からの注記: Ethash は、プルーフ オブ ワークに基づく現在の Ethereum マイニング コンセンサス アルゴリズムであり、ProgPow は ASIC マイニング マシンの利点を弱めようとするマイニング アルゴリズムです。ファンアウトは、単一のロジック ゲートが駆動できるデジタル信号入力の最大量を定義する専門用語です。ほとんどの TTL ロジック ゲートは、他の 10 個のデジタル ゲートまたはドライバに信号を提供できるため、一般的な TTL ロジック ゲートには 10 個のファンアウト信号があります。立ち上がり時間はパルス技術の専門用語であり、電圧が上昇する 2 つの瞬間間の時間間隔がネットワーク トランスの立ち上がり時間です。)

プログラマーは、スクリプトの作成から iPhone アプリの開発、組み込みシステムから Windows オペレーティング システムまで、何でもできるという印象を人々に与えます。しかし、コードを書いてアプリケーションを開発できるからといって、APP Store のバックエンドの権威になれる（またはシステム効率を向上できる）わけではありませんし、リアルタイム マルチタスク オペレーティング システム (RTOS) を開発できるからといって、Windows オペレーティング システムを拡張するためのコスト トレードオフの分野の専門家になれるわけでもありません。

もちろん、ProgPow アルゴリズムのコア開発チームである IfDefElse は、Windows 設計者が「優れたプログラマー」ではないと言っているわけではありませんが、人によって技術的背景が異なるため、特に規模の経済性について議論する場合、異なる分野での理解や想定にずれが生じやすいことを指摘する必要があります。

同様に、ハードウェア デザイナーは、電動歯ブラシ用のチップの設計や、ネットワーク機器用のシリコン アーキテクトの構築など、さまざまな分野で働く場合があります。電動歯ブラシのチップを 10 万個生産するエンジニアは、チップを 100 万個生産するネットワーク エンジニアが考慮する規模の経済性を理解していない可能性があります。同様に、暗号通貨の ASIC チップ設計者は、GPU-ASIC チップ設計についてほとんど知らない可能性があります。これらの業界は互いにあまりつながっておらず、国によってギャップがある場合もあります。

この概要で最後に言及したいのは、プログラミングとエンジニアリングは実際にはスキルであるということです。毎日プログラミングしてコードを書いていなければ、この分野の知識は非常に速く更新され、反復されるため、すぐに遅れをとってしまい、権威者にはなれません。おそらくこれが、新しい暗号通貨 ASIC メーカーが SHA-256 ベースのマイニング市場に参入するのが難しい理由です。結局のところ、初心者のプログラマーが SHA-256 アルゴリズムを 6 年間研究してきたエンジニアに追いつくことはまず不可能です。

一方、暗号通貨エコシステムにおけるハードウェアに関する記事はあまり多くありません。もちろん、暗号通貨自体はソフトウェア主導の業界であり、ハードウェアエンジニアリングの大部分は民間企業内で「密室」で行われています。

一部のハードウェア専門家は、ソフトウェア エンジニアが暗号通貨のエコシステムに勝てると確信しようと全力を尽くしています。これはすでに、Monero、Bitcoin、ZCash などの暗号通貨で実現しています。しかし現実には、この挑戦​​はまだ起こっていません。考えてみてください。Bitmain や Innosilicon が CPU を作ろうとしたら、Intel や AMD に勝てると思いますか?

ASICチップ設計のコスト分析

規模の経済は、コストと経験の両方の面で常に優先されます。 ASIC チップ設計のコストについては、チップ設計者の間で多くの議論があるようです。業界で注目を集めている 9 つの問題を見てみましょう。

質問 1: マイニング アルゴリズムが ProgPow であっても ETHash であっても、ハッシュ値は外部ダイナミック ランダム アクセス メモリ (DRAM) のストレージ帯域幅によって決まりますが、正しいですか?

そうではありません。 ProgPow のハッシュ値は、次の 2 つの要素によって決まります。

1. コンピューティングコア

2. メモリ帯域幅

これが、以下の図 1 と図 2 に示すように、Ethash と ProgPow の間に違いがある理由です。

図1: Nvidiaチップ製品のマイニングハッシュレートの比較

図2: AMDチップ製品のマイニングハッシュレートの比較

この段階では、ETHash マイニングの収益性が高くなり、このアルゴリズムのメモリ要件が大幅に増加しました。高帯域幅メモリの需要の高まりにより、GDDR6 (帯域幅速度は 768 GB/秒に達する) や HMB2 (帯域幅速度は 256 GB/秒に達する) などの次世代高速メモリ テクノロジの開発も促進されています。

高帯域幅メモリの需要はすべて「Ethash」から生じるわけではありません。高帯域幅メモリ市場全体の価値は 150 億ドルにも達しますが、そのうち鉱業業界からのものはほんの一部にすぎません。高帯域幅メモリに対するコア市場の需要には、主に GPU、フィールドプログラマブルゲートアレイ (FPGA)、人工知能 (AI)、高性能コンピューティング (HPC)、ゲームなどがあります。 1.2 兆ドル規模の人工知能市場、300 億ドル規模の PC ゲーム市場、350 億ドル規模の携帯型ゲーム機市場、290 億ドル規模の高性能コンピューティング市場と比較すると、マイニング業界の高帯域幅メモリ要件は実に「取るに足らない」ものです。

質問 2: ProgPow の既存のアーキテクチャとアルゴリズムは ETHash に似ているため、Innosilicon の次の ASIC チップは ProgPow 向けにカスタマイズされるのでしょうか?

実際、ProgPow と ETHash の唯一の類似点は、グローバル メモリでの DAG の使用です。計算の観点から見ると、ETHash には固定の「keccak_f1600」カーネルとモジュロ関数のみが必要です。一方、ProgPow では、高帯域幅の L1 キャッシュにアクセスしながら、16 レーン幅のランダムな数学シーケンスを実行する機能が必要です。 ProgPow 数学シーケンスを実行できる計算カーネルを設計することは、「keccak」のような固定関数ハッシュを実装できるカーネルを設計するよりもはるかに困難です。

また、ETHash のハッシュレートはメモリ帯域幅のみに依存するのに対し、ProgPow アルゴリズムはメモリ帯域幅とランダムな数学的シーケンスのコア計算の両方に依存することにも留意することが重要です。これは理解しておくことが非常に重要です。

プルーフ・オブ・ワーク (PoW) の本質は、実際にはハードウェアとエネルギーのコストを消費して数学的な計算を実行することです。アルゴリズムとして、ETHash は数学的証明においてハードウェア コスト (コンピューティング エンジン) のほとんどを消費しません。対照的に、ETHash はメモリ インターフェイスのみをキャプチャするため、暗号通貨のマイニングに ASIC チップを使用して、キャプチャされない数学的計算の部分を排除できます。

質問 3: GPU は汎用アクセラレーション チップであるため、GPU の設計、製造、テストのサイクルには通常約 12 か月かかり、さまざまなコンピューティング ソリューションとシナリオをカバーできるようにするには、多くのハードウェア シミュレーションとソフトウェア開発作業も必要です。

ProgPoW は、ハードウェアのコスト全体を（可能な限り）捕捉することを目指しており、アルゴリズムの更新された部分は、さまざまなコンピューティング シナリオを実行するコンピューティング ハードウェアを、アーキテクチャの細部に至るまで捕捉できるため、ASIC チップの設計には 3 ～ 4 か月以上かかる可能性があります。

時間範囲が長いため、別の疑​​問が生じます。なぜ浮動小数点演算が省略されるのでしょうか?この質問に対する答えは実は非常に簡単です。浮動小数点演算はチップ間で移植可能ではなく、異なるチップでは特殊な値 (最小値、非数値、および関連するバリアントなど) に関連するコーナーケースを異なる方法で処理する傾向があります。コーナーケースは、病的ケースとも呼ばれ、動作パラメータが正常範囲外にある問題または状況であり、多くの場合、これらの極端な値がまだパラメータ仕様（または境界）内であるにもかかわらず、いくつかの環境変数または条件が極端な値になっている状況です。最も大きな意見の相違は、ランダム入力を扱うときに自然に発生する非数値 (NaN) の処理にあります。 Wikipediaのページを引用すると:

複数の非数 (NaN) 入力がある場合、ペイロードの結果は NaN 入力の 1 つから取得される必要がありますが、標準ではこれを指定していません。

つまり、基本的にすべての浮動小数点演算は、浮動小数点演算が使用されるかどうかの「if (is_special(val)) val = 0.0」チェックと組み合わせる必要があり、これは多くの場合ハードウェアで実行できるため、暗号通貨のマイニングに使用される ASIC チップはこれを活用できます。

次に、ハッシュレートと「ワットあたりのハッシュ」とは何でしょうか?

ハッシュ レートはエネルギー コストの尺度であり、誰もが同じ方法で測定する限り、単位あたりの消費エネルギーはそれほど重要ではありません。マイナーは、マイニングに可能な限り多くのエネルギーを投入し続けるでしょう。ただし、測定単位を 1 ETHash (ジュールなどの小さい単位) から 1 ProgPow-hash (カロリーなどの大きい単位) に切り替えても、運用コストの経済性は実際には変わりません。 Global Hashrate は、ネットワークのシェアを保護する上での全員の経済的重みの合計を評価します。全員の貢献が公平に同じ単位で測定される限り、ProgPow に切り替えても平均的なマイナーにとって大きな変化はありません。

もちろん、イーサリアムが ProgPow アルゴリズムを実装すれば、ハイエンド GPU を備えた大規模なマイニング ファームにマイナーを集中させるのに役立つと同時に、マイニング ファームが GPU を最新モデルにアップグレードするよう促す可能性があると主張する人もいるでしょう。しかし、ProgPow アルゴリズム開発チーム IfDefElse は、規模の経済は常に存在し、現実世界では避けられない事実であることを改めて強調する必要があります。

質問 4: GPU と比較して、ASIC チップメーカーはより小さな GDDR6 メモリを使用してコスト上の利点を得ることができます。メモリコストレベルを維持しながら、16 個の GDDR6 4GB メモリスティックで 2 倍の帯域幅の利点を実現できるのではないでしょうか。

まず、帯域幅の利点が 2 倍になると計算も 2 倍必要になりますが、これは実際には線形スケーリングであり、利点とは見なされません。

第二に、GDDR6 用の 4GB メモリ チップを生産する準備はまだできていない可能性があります。世界第3位のメモリチップメーカーであるマイクロンは8GBのチップのみを生産しているが、サムスンは8GBと16GBのチップを生産している。 GDDR6 IO インターフェース領域はメモリ チップにとって非常に高価であり、ポート物理層 (PHY) はメモリ セルのようなプロセス手段によって縮小できないため、インターフェースの各世代はメモリ セルと比較して実際のメモリ ダイのより多くの部分を占めます。

メモリ市場を実際に牽引しているのは、ゲーム機や GPU など、大容量のメモリをサポートする傾向にある「長期サイクルの購入者」であることは否定できません。実際、今日のメモリサプライヤーには 4GB のメモリを大量生産する意欲がありません。結局のところ、この種のメモリ容量に対する市場の需要はそれほど大きくありません。

質問 5: RTX2090 チップには、PCIE、NVLINK、L2Cache、3072 スライス ユニット、64 ROP、192 時間測定ユニット (TMU) など、チップ ダイ領域の大部分を占め、ProgPow には役に立たないモジュールが多数あります。この問題をどのように見ていますか。

RTX2080 はこの問題を議論するための良い参考資料ではありません。いくつかの新機能により、Nvidia の RTX シリーズ チップの一部のモジュール (レイ トレーシング コアなど) がチップ ダイ領域の大部分を占めています。 ProgPow は、Nvidia および AMD エコシステムの既存のチップ製品で動作するように設計されているため、Nvidia および AMD の新しいチップ製品の新機能を使用することはできません。

より良い例えが必要な場合は、AMD RX 5xx シリーズまたは Nvidia GTX 1xxx シリーズが参考になるかもしれません。前述したように、浮動小数点ロジック、レベル 2 (L2) キャッシュ、テクスチャ キャッシュ、ROP など、ProgPow では利用されない GPU の機能もいくつかあります。タイル ユニットは、ProgPow に絶対に必要なベクトル計算が実行される場所です。暗号通貨のマイニングに使用される ASIC チップも、「keccak」機能を有効にする領域の追加を検討しています。 ProgPow アルゴリズムを開発したチームとしては、ProgPow ASIC チップのダイ面積は同等の GPU より 30% 小さくなると見積もっていますが、最良の場合でも消費電力は最大で 20% しか削減されません。対照的に、GPU 上の一部のロジック モジュールは完全には使用されず、チップ ダイ領域の一部が無駄になりますが、消費電力は最小限に抑えられます。

質問 6: 小型チップは大型チップよりも高い収益を生み出しますか?

なんと言えばいいでしょうか？これは、チップ製造に関する知識を普及させようとしているように思えます。おそらく、「チップ製造 101」というトレーニング ドキュメントを作成する必要があるでしょう。さらに、収益計算式については、2006 年に公開された記事「ロジック アレイと ASIC チップの良品ダイあたりのコスト比較」を参照してください。この記事では、13 年前にすでにチップ収益とプロセス制御に大きな革新があったことがわかります。

単一の機能ユニットを持つチップの場合、ダイ面積が小さいチップの方が、ダイ面積が大きいチップよりも収益性が高くなります。しかし、最新の GPU ではそうではありません。今日の GPU は、ほぼ任意に復元および組み合わせることができ、小さなコピー ユニットの欠陥は基本的に無視できます。圧縮可能な各機能ユニットが十分に小さい限り、GPU チップの歩留まりは、より大きな機能ブロックを持つチップとほぼ同じ (またはそれ以上) になります。

この概念をよりわかりやすく説明するために、簡単な脳の穴の実験を挙げてみましょう。

1. ウェーハ全体を占める大きなチップ「Giant ChipA」があるとします。この「Giant ChipA」は、取り外し可能なサブコンポーネント 10 万個で構成されていますが、「Giant ChipA」が正常に動作するためには、サブコンポーネントの 80% に欠陥がある必要があります。埋め込みプロセス中に、不良なサブコンポーネントはバイパスされます。

2. さらに、1 つの機能モジュール (埋め込み不可) のみで構成される小型チップ「Tiny ChipB」があるとします。この小型チップは、同じウェーハ上に 100,000 個のサブコンポーネントを組み立てられるほど小さいものです。この場合、サブコンポーネントが 1 つ壊れている限り、「Tiny ChipB」チップ全体が壊れていることを意味します。

3. 各ウェーハに 20,000 個の不良サブコンポーネントが均等に分散されている場合、「巨大チップ A」は不良サブコンポーネントの 20% を除去できるため、利益は 100% になる可能性がありますが、「小型チップ B」は不良サブコンポーネントを除去できないため、利益は 80% にしかならない可能性があります。

AMD の Polaris 20 シリーズと Nvidia の GP 104 を見ると、シミュレーション映像でこれらの GPU が多数の小さな「取り外し可能な」サブモジュールで構成されていることがわかります。

質問7：ASICマイナーの電圧は0.4Vまで簡単に下げることができ、これはGPUの半分にすぎません...このような低電圧ASIC設計はビットコインマイニング機器ASICマイナーメーカーによって採用されているため、今では彼らがこの戦略をProgPow ASICマイナーに適用しないと考える理由はありません。この問題についてお話しいただけますか?

低電圧設計は、SHA256d マイニング アルゴリズムの計算専用の ASIC マイナーなど、チップが計算のみで構成されている場合にのみ機能します。 ProgPow データ キャッシュにも必要な SRAM などの他のコンポーネントを統合することは非常に困難であり、低電圧で動作させることは不可能です。

質問 8: GDDR6 よりもさらに消費電力が少ない LPDDR4x DRAM でも、同様の省エネ効果が得られます。この問題について話し合いましょう。

エネルギー消費の問題だけを考えることはできません。 LPDDR4x の帯域幅は GDDR6 よりもはるかに低くなります。前者のピンあたりの帯域幅は 4.2Gb/s ですが、後者のピンあたりの帯域幅は 16Gb/s です。 LPDDR4x コンピューティング チップでは、GDDR6 と同じパフォーマンスを実現するために、4 倍のメモリ チップ数と 4 倍のメモリ インターフェイス数が必要です。この計算では、実際にはコストが大幅に増加します。

高帯域幅コンピューティング チップのインターフェイスは通常制限されていることに注意してください。つまり、チップ モジュール領域は、チップからプリント回路基板 (PCB) に信号がほとんど落ちないように十分な大きさでなければなりません。 LPDDR4x 設計では、同じ帯域幅を実現するために、チップの周囲に約 4 倍のパッドの数が必要になります。つまり、コストはメモリ チップだけでなく、コンピューティング チップ領域にもかかります。したがって、総コストは低くありません。さらに悪いことに、どのチップも速度重視なので、チップモジュールの面積が大きくなると、無駄な電力も増えます。

それでは、今日の GPU が LPDDR4x で動作できない理由をもう一度考えてみましょう。まず、LPDDR4x の帯域幅コストのパフォーマンスは満足できるものではありません。特定の帯域幅レベル（チップ数の 4 倍）の場合、LPDDR4x のコストは 4 倍以上高くなり、コストが大幅に増加します。9W の電力で LPDDR4x の 256 GB/秒の帯域幅のコストは約 150 米ドルです。対照的に、11W の電力で同じ帯域幅の GDDR6 のコストは 40 ドル未満です。したがって、LPDDR4x はマイナーのコストを節約しません (ここではメモリ容量コストではなく、帯域幅コストについて話していることに注意してください)。

質問 9: Nvidia などの GPU メーカーは、非常に複雑な GPU の開発に約 8,000 人の従業員を雇用しています。一方、LinZhi のような ASIC メーカーは、わずか 12 人の従業員を雇用しており、ETHash マイニング アルゴリズム用の ASIC マイナーのみを開発しています。これらの企業の人件費は100倍も異なるため、コストと市場投入までの時間の面ではASICチップの方がGPUチップよりも有利であると言えます。

ここで、規模の経済が重要な要素であることを述べておく必要があります。 GPU 業界も世界中のさまざまな販売チャネルにわたって償却されています。現在の市場規模は約4,200億ドルで、そのうちAMDの時価総額は約116億ドル、Nvidiaは約1,545億ドル、最大手のIntelは約2,548億ドルとなっている。メモリ市場だけでも、この 5,000 億ドル規模の業界では物理ポート (PHY) とチップのコストを共有する必要があります。従業員数320,671人のサムスン電子の時価総額は約3,259億ドル。彼らは米国で最も活発な特許出願者でもあります。 2位はマイクロンテクノロジーで、従業員数は34,100人、時価総額は約601億ドルだが、20Gbpsの高速GDDR6メモリを開発した最初のチップメーカーである。ハイニックスの従業員数は187,903人で、時価総額は約568億ドルです。世界初の1Ynm 16Gb DDR5 DRAMを開発しました。比較すると、暗号通貨のマイニングに使用される ASIC チップ業界の総市場価値はわずか 1,460 億ドルで、そのうち 730 億ドルがビットコインに属します。

また、市場投入までの時間と技術受け入れモデル (TAM) についても検討する必要があります。ここでは、有名なS9マイニングマシンの後継機の開発時間を参考にすることができます。計算難易度の低い、完全に開発された SHA256d アルゴリズム コンピューティング チップの開発に 3 年かかるとしたら、GPU のような ProgPow アルゴリズムをサポートする ASIC マイニング マシンを迅速に生産して市場に投入できるという保証は何でしょうか。また、イーサリアム暗号通貨のマイニング用 ASIC マイナーの最近の状況を分析することもできます。 GDDR6チップのサンプル試用期間は1年が経過しましたが、まだ広く使用できる製品の新バージョンは登場していません。

ProgPow コア開発チームによる IfDefElse に関する最終的な考察

ProgPow は実際には、規模の経済によってサポートされ、可視性が高く、大きな競争上の優位性を獲得するタイプのマイニング ハードウェアをターゲットにしています。

ProgPowコア開発チームIfDefElseは規模が大きくなく、チームメンバー全員がフルタイムの仕事を持っているため、すべての質問や記事にタイムリーに回答することはできず、さまざまな暗号通貨やブロックチェーンのオンラインフォーラムで雑談する時間もありません。 IfDefElse はハードウェアの設計と開発に非常に興味を持っていますが、ソフトウェアと同様にハードウェアも多様な分野であるため、この分野に携わる人々には注意するようアドバイスしています。たとえ暗号通貨マイニング ASIC チップに精通した大物であっても、GPU-ASIC 分野の専門家になれるわけではないかもしれません。