1. 以太坊挖矿中的显存问题在以太坊挖矿中,显存(VRAM)的大小对于挖矿效率至关重要。由于以太坊使用的 Ethash 算法依赖于 DAG(有向无环图)文件,这些文件会随着时间的推移而增大。例如,2020年12月25日,DAG文件的大小已经达到了4GB。这意味着显存小于4GB的显卡将无法继续用于挖矿。因此,矿工们需要使用显存更大的显卡,或者对现有显卡进行改装,增加显存容量。
2. 以太坊虚拟机(EVM)中的内存管理EVM 是以太坊协议的核心,负责执行智能合约。EVM 具有三个可以存储数据的区域: 存储(Storage):每个帐户都有一个称为 storage 的数据区域,它在函数调用和事务之间是持久的。存储是将 256 位字映射到 256 位字的键值存储。 内存(Memory):合约为每个消息调用获取一个新清除的实例。内存是线性的,可以在字节级别寻址,但读取的宽度限制为 256 位,而写入的宽度可以是 8 位或 256 位。 堆栈(Stack):EVM 不是寄存器机,而是堆栈机,所有计算都在称为堆栈的数据区域上执行。堆栈的最大大小为 1024 个元素,每个单元是 32 byte。
3. DAG文件和显存的关系DAG文件是 Ethash 算法的一部分,用于存储区块链之前所有区块的加密信息。矿工在挖矿前需要先下载这些信息,并将其“放在”显卡的显存中进行运算。随着 DAG 文件的增大,显存的需求也随之增加。因此,显存较小的显卡将无法继续用于挖以太坊。
4. 解决显存不足的方法 更换显卡:使用显存更大的显卡,例如8GB显存的显卡。 显卡改装:通过对显卡进行改装,增加显存容量。例如,扩展至 8GB 显存需要 8 颗 256MB x 32bit 的 GDDR5 显存颗粒,每张显卡的改装成本约为 400 元。 使用Linux系统:将矿机系统从 Windows 更换至 Linux,可以减少操作系统对显存的占用,从而延长挖矿时间。
1. 以太坊挖矿中的显存问题在以太坊挖矿中,显存(VRAM)的大小对于挖矿效率至关重要。由于以太坊使用的 Ethash 算法依赖于 DAG(有向无环图)文件,这些文件会随着时间的推移而增大。例如,2020年12月25日,DAG文件的大小已经达到了4GB。这意味着显存小于4GB的显卡将无法继续用于挖矿。因此,矿工们需要使用显存更大的显卡,或者对现有显卡进行改装,增加显存容量。
2. 以太坊虚拟机(EVM)中的内存管理EVM 是以太坊协议的核心,负责执行智能合约。EVM 具有三个可以存储数据的区域: 存储(Storage):每个帐户都有一个称为 storage 的数据区域,它在函数调用和事务之间是持久的。存储是将 256 位字映射到 256 位字的键值存储。 内存(Memory):合约为每个消息调用获取一个新清除的实例。内存是线性的,可以在字节级别寻址,但读取的宽度限制为 256 位,而写入的宽度可以是 8 位或 256 位。 堆栈(Stack):EVM 不是寄存器机,而是堆栈机,所有计算都在称为堆栈的数据区域上执行。堆栈的最大大小为 1024 个元素,每个单元是 32 byte。
3. DAG文件和显存的关系DAG文件是 Ethash 算法的一部分,用于存储区块链之前所有区块的加密信息。矿工在挖矿前需要先下载这些信息,并将其“放在”显卡的显存中进行运算。随着 DAG 文件的增大,显存的需求也随之增加。因此,显存较小的显卡将无法继续用于挖以太坊。
4. 解决显存不足的方法 更换显卡:使用显存更大的显卡,例如8GB显存的显卡。 显卡改装:通过对显卡进行改装,增加显存容量。例如,扩展至 8GB 显存需要 8 颗 256MB x 32bit 的 GDDR5 显存颗粒,每张显卡的改装成本约为 400 元。 使用Linux系统:将矿机系统从 Windows 更换至 Linux,可以减少操作系统对显存的占用,从而延长挖矿时间。
希望以上信息对您了解以太坊虚拟显存有所帮助。如果您有更多问题,欢迎继续提问。
以太坊虚拟机(EVM)作为以太坊区块链的核心组件,负责执行智能合约和去中心化应用(DApp)。EVM的内存架构是其高效运行的关键,本文将深入探讨EVM的虚拟显存机制,并分析其优化策略。
以太坊虚拟机(EVM)的内存架构是一个基于栈的虚拟内存系统。它由以下五个主要组件构成:
栈(Stack):EVM的栈可以存储最多1024个256位的整数。每个操作都会从栈中弹出操作数,并(或)将结果推送到栈中。
内存(Memory):EVM的内存是一个可扩展的存储空间,用于存储数据。内存的大小可以从0开始,根据需要动态扩展。
存储(Storage):存储用于持久化数据,例如智能合约的状态变量。存储空间的大小是固定的,由合约创建时指定。
账户余额(Account Balance):每个账户都有一个余额,表示账户中的以太币数量。
合约代码(Contract Code):每个合约都有一个代码段,用于存储合约的执行逻辑。
EVM的虚拟显存是通过以下步骤实现的:
当执行指令需要访问数据时,首先检查栈中是否存在所需数据。如果存在,则直接从栈中获取数据。
如果栈中不存在所需数据,则检查内存中是否存在。如果存在,则从内存中获取数据。
如果内存中也不存在所需数据,则检查存储中是否存在。如果存在,则从存储中获取数据。
如果存储中也不存在所需数据,则执行错误处理,例如抛出异常或终止执行。
缓存:在内存和存储之间建立缓存机制,减少对存储的访问次数。
内存压缩:通过压缩内存中的数据,减少内存占用,提高内存访问速度。
预分配内存:在合约创建时,为合约分配一定大小的内存,减少合约运行过程中的内存扩展操作。
优化指令:优化EVM指令,减少指令执行时间,提高整体运行效率。
LambdaClass团队开发的EVM-MLIR项目,旨在通过编译器将VM opcode逻辑编译为原生机器码,实现EVM的虚拟显存优化。以下是EVM-MLIR的一些关键特性:
编译器优化:利用MLIR编译器优化技术,提高EVM的运行效率。
性能提升:相比于revm,EVM-MLIR在执行factorial和fibnacci程序时,性能提升了300%到600%。
开源项目:EVM-MLIR是一个开源项目,任何人都可以参与其中,共同推动EVM虚拟显存的优化。
以太坊虚拟显存是EVM内存架构的核心组成部分,其优化对于提高EVM的运行效率至关重要。本文介绍了EVM的虚拟显存机制、实现原理、优化策略以及基于MLIR的EVM虚拟显存优化项目。通过不断优化虚拟显存,EVM将更好地支持智能合约和DApp的运行,推动以太坊生态的