모네로용 ccminer-cryptonight 마이너

[진세]

ccminer는 많은 변형판이 존재한다는 것을 아실겁니다.

가장 유명한 것은 tpruvot씨가 관리하는 것이고요. 비교적 최근에 cryptonight(모네로용) 알고리즘을 지원합니다.

↓https://github.com/tpruvot/ccminer

ccminer

CUDA miner project, compatible with most nvidia cards

Last updated: 2017-08-30T19:42:18Z

(가장 잘 관리되고 있고 많이 쓰이나, 최신을 보수적으로 반영함)

그런데 그 원래의 소스를 추적하던 중 다음의 소스를 발견하였습니다.

↓https://github.com/KlausT/ccminer-cryptonight

ccminer-cryptonight

Software for mining various cryptocoins, like Monero

Last updated: 2017-08-22T23:20:07Z

이 소스는 2014년에 올라온 소스이며 가장 오래전에 올라온 소스라고 판단되고 원래는 tsiv씨에 의해 개발된 것입니다.

↓https://github.com/tsiv/ccminer-cryptonight

ccminer-cryptonight

null

Last updated: 2017-05-11T13:34:38Z

모네로 마이닝 소스는 xmr-stak-nvidia 소스와 비교해도 상당히 유사한데,

가장 오래전에 올라온 소스가 tsiv씨의 소스코드이니 이것이 원본인 것 같습니다.

각설하고, 이 소스를 바탕으로 조금 더 개선한 것이 KlausT씨의 변형판입니다.

이것이 모네로 마이닝 소스코드중에 가장 최신이고, 해시속도가 가장 높게 나오는 것 같습니다.

다운로드

https://github.com/KlausT/ccminer-cryptonight/releases (윈도우용 바이너리 배포)

사용법은 ccminer와 거의 같지만 cryptonight 알고리즘만 지원하기때문에 -a cryptonight 옵션을 쓸 필요가 없고,

-l AxB 옵션의 순서가 A:쓰레드개수, B:블럭 개수이며, 이를 지정하지 않아도 기본값이 꽤 최적화된 값인 것 같습니다.

(옵션의 순서에 유의하시기 바랍니다. 쓰레드x블럭입니다. ccminer(tpruvot)버전과 순서가 다릅니다)

사용례

실행파일 이름이 ccminer-cryptonight.exe / 마이닝풀 허브의 경우

ccminer-cryptonight.exe -o stratum+tcp://asia.cryptonight-hub.miningpoolhub.com:20580 -u 사용자.워커 -p x

해시값

리눅스에서 비교한 xmr-stak-nvidia 및 ccminer(tpruvot)2.2버전

P106-100 해시값 GPU당 ~540H/s (코어 0, 메모리 +500(윈도우 기준), 파워 소모 GPU당 ~65W (리눅스에서 테스트함)

GTX 1060 6G(하이닉스) ~455H/s

문제점 해결

모니터가 연결된 GPU가 있다면 랙이 발생할 수 있습니다. 이 경우 xmr-stak-nvidia의 bsleep 및 bfactor 옵션을 쓸 수 있습니다.

--bsleep 100 --bfactor 4 (랙이 있으면 숫자를 8까지 늘려보시면 됩니다)

ccminer-cryptonight.exe --bsleep 100 --bfactor 4 -o stratum+tcp://asia.cryptonight-hub.miningpoolhub.com:20580 -u 사용자.워커 -p x

 

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본 정보는 마이닝 풀 허브 기준으로 작성된것입니다. 다른풀 사용자분께서는 밑줄친 부분을 변경 하시고 사용하시면 될듯합니다.

클레이모어 cmd 코드

8way 3천 해쉬 7850 cmd 설정

* -h 420 필수입니다.

예시) NsGpuCNMiner.exe -o ssl://asia.cryptonight-hub.miningpoolhub.com:20580 -u kty9906.w1 -p x -h 420

NsGpuCNMiner.exe -o ssl://asia.cryptonight-hub.miningpoolhub.com:20580 -u username.workername -p x -h 420

xmr-stak-amd config

(6way 이하일경우 밑에 thread 쪽 수정해주시기 바랍니다.)

"gpu_thread_num" : 8,
"gpu_threads_conf" : [
{ "index" : 0, "intensity" : 326, "worksize" : 8, "affine_to_cpu" : false },
{ "index" : 1, "intensity" : 326, "worksize" : 8, "affine_to_cpu" : false },
{ "index" : 2, "intensity" : 326, "worksize" : 8, "affine_to_cpu" : false },
{ "index" : 3, "intensity" : 326, "worksize" : 8, "affine_to_cpu" : false },
{ "index" : 4, "intensity" : 326, "worksize" : 8, "affine_to_cpu" : false },
{ "index" : 5, "intensity" : 326, "worksize" : 8, "affine_to_cpu" : false },
{ "index" : 6, "intensity" : 326, "worksize" : 8, "affine_to_cpu" : false },
{ "index" : 7, "intensity" : 326, "worksize" : 8, "affine_to_cpu" : false },
],
"platform_index" : 0,

"use_tls" : false,
"tls_secure_algo" : true,
"tls_fingerprint" : "",

"pool_address" : "asia.monero.miningpoolhub.com:20580",
"wallet_address" : "username.workername",
"pool_password" : "x",

"call_timeout" : 10,
"retry_time" : 10,
"giveup_limit" : 0,

"verbose_level" : 3,

"h_print_time" : 60,

"daemon_mode" : false,

"output_file" : "",

"httpd_port" : 1818,

"prefer_ipv4" : true,

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ccminer 모네로 nvidia 윈도우 64bit 버전(모네로 GPU채굴)

오늘 공식싸이트에서 다운받은건데요

잘되네요..

7z 확장자로 압축되어있네요..

배치화일은 아래와 같이 했어요..(마풀허 기준)

ccminer-x64.exe -a cryptonight -o stratum+tcp://asia.cryptonight-hub.miningpoolhub.com:20580 -u 풀아이디.머신넘버 -p x

윈도우에서 자동으로 높은 우선권을 가지게 실행하려면 아래와 같이 해주면 됩니다. ㅎ

cmd.exe /c start /high ccminer-x64.exe -a cryptonight -o stratum+tcp://asia.cryptonight-hub.miningpoolhub.com:20580 -u 풀아이디.머신넘버 -p x

메모장을 열어놓고 위 내용을 카피해넣은뒤에

다른이름으로 저장하기 -> 파일형식은 모든파일 선택하고, 파일이름에  A.BAT  등으로 써넣어서

저장하면(아래 첨부한 그림상 열기버튼 클릭) 배치파일이 만들어지고,  그걸 ccminer 가 압축이 풀려있는 디렉토리 안에 끌어다 넣고...

끌어다 놓은 A.BAT 를 마우스로 선택후 마우스 오른쪽 클릭해서 -> 보내기 -> 바탕화면에 바로가기 만들기를 해서..

바탕화면에서 바로가기를 실행하면 되도록 하면 됩니다.

PS: 풀아이디.머신넘버는 자신의 것으로 고쳐넣으세요...

예 아이디가  batman,   머신넘버 001  이면

batman.001  요렇게 고치면 됩니다.

64비트버전 윈도우에서만 됩니다. 32비트버전 윈도우에서는 안됨.

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CPU Results (wolf's) Using (MB L3 cache/ 2) for threads
4x Intel Xeon Platinum 8180 = 5100H/s
2x AMD EPYC 7601 = 3200H/s 332w
4x Intel Xeon E7-8870 V3 = 2600H/s (NB drops to 2000 over time)
2x Intel Xeon E5-2699 V4 = 1723H/s
2x Intel Xeon E5-2698 V4 = 1572H/s
2x Intel Xeon E5-2698 V3 = 1463H/s
2x Intel Xeon E5-2690 V4 = 1312H/s
2x Intel Xeon E5-2690 V3 = 1100H/s
2x Intel Xeon E5-2667 V3 = 1090H/s
2x Intel Xeon E5-2658 V3 = 1050H/s
2x Intel Xeon E5-2650 V4 = 1047H/s
2x Intel Xeon E5-2650L V4 = 1031H/s
2x Intel Xeon E5-2683 V3 = 1014H/s
1x Intel Xeon Gold 6152 = 991H/s (22 threads)
2x Intel Xeon E5-2680 V3 = 969H/s
2x Intel Xeon E5-2670 V3 = 969H/s
2x Intel Xeon E5-2628L V4 = 897H/s
2x Intel Xeon E5-2650L V3 = 874H/s
2x Intel Xeon E5-2630 V4 = 866H/s
2x Intel Xeon E5-2670 V1 = 829H/s
2x Intel Xeon E5-2650 V1 = 750H/s
1x Intel Xeon Gold 6132 = 691H/s (14 threads)
1x Intel Xeon Phi 7210 = 602H/s (case to use nproc-1)
1x Intel Xeon E5-2667 V4 = 538H/s
1x AMD Ryzen 7 1800X = 537H/s
1x AMD Ryzen 7 1700X = 516H/s
1x AMD Ryzen 7 1700 = 481H/s
2x Intel Xeon E5-2620 V1 = 480H/s
1x AMD Ryzen 5 1600X = 451H/s
1x Intel Xeon Silver 4114 = 395H/s
1x Intel Xeon D-1587 = 388H/s
1x AMD Ryzen 5 1600 =363H/s
1x AMD Ryzen 5 1500X = 361H/s
1x Intel Xeon E5-2630L V3 = 354H/s
1x Intel Core i7-7700K = 322H/s
1x Intel Xeon Silver 4108 = 305H/s
1x Intel Xeon E3-1280 V6 = 281H/s
1x Intel Xeon E3-1270 V6 = 273H/s
1x Intel Xeon E3-1275 V6 = 272H/s
1x Intel Xeon E3-1240 V6 = 265H/s
1x Intel Xeon E3-1245 V6 = 263H/s
1x Intel Core i7-7700 = 258H/s
1x Intel Xeon Bronze 3106 = 256H/s
1x Intel Xeon E3-1230 V6 = 250H/s
1x Intel Xeon E3-1230 V5 = 249H/s
1x Intel Xeon D-1541 = 242H/s
1x Intel Xeon E3-1515M V5 = 240H/s
1x Intel Atom C3955 = 240H/s (8 threads)
1x Intel Xeon E3-1225 V6 = 236H/s
1x AMD Ryzen 5 1400 = 234H/s
1x Intel Xeon D-1540 = 218H/s
1x Intel Xeon Silver 4112 = 215H/s
1x Intel Xeon E3-1220 V6 = 214H/s
1x Intel Xeon E3-1220 V3 = 186H/s
1x Intel Core i5-7400 = 165H/s
1x Intel Xeon E3-1245 V5 = 161H/s
1x Intel Xeon E5-2603 V3 = 156H/s (case to use nproc)
1x Special CPU = 153H/s (case to use nproc)
1x Intel Atom C3338 = 77H/s (case to use nproc)
1x Intel Pentium D1508 = 47H/s (case to use nproc-1)
1x Intel Atom C2358 = 18H/s (use nproc)

ARM CPU Results (thanks Fractal)
ARM Cortex A7 (Odroid-C1) 5.9H/s (no AES)
ARM Cortex A53 (Odroid-C2) 7.2 H/s (no AES)
ARM Cortex A53 (Pine64) 12.5 H/s @ 4.1W (using AES instructions, thermal limited) 3H/W

GPU Results (ccminer NVIDIA, Wolfs AMD)
1x GRID M40 GPU = 880H/s
1/4x GRID M40 GPU = 220H/s
1x AMD RX 480 8GB Gigabyte = 620H/s
1x AMD RX 470 4GB ASUS = 535H/s
1x NVIDIA GTX 1080 (EVGA Reference) = 475H/s
1x NVIDIA GTX 1070 (ASUS STRIX) = 475H/s
1x NVIDIA GTX 1060 6GB (ASUS dual fan) = 431H/s
1x NVIDIA GTX 1060 6GB (EVGA ACX single fan) = 432H/s
1x NVIDIA GTX 1050 Ti 4GB (PNY) = 297H/s
1x NVIDIA GTX 970 (ASUS STRIX) = 375H/s
1x NVIDIA GTX 750 Ti = 205 H/s (Fractal)
1x NVIDIA GRID K520 (AWS g2.2xlarge) = 164H/s
1x NVIDIA K80 (one of two GPUs AWS p2.xlarge) = 209H/s

AWS Instance CPU Mining (Wolf's)
c4.8xlarge = 979H/s (25 threads)
r4.4xlarge = 560H/s (16 threads)
r4.2xlarge = 300H/s (9 threads)

AWS CPU Results (wolf's) Using (nproc-1) for threads
g2.2xlarge = 321H/s
p2.xlarge = 114H/s

CPU/ GPU Build Results
g2.2xlarge = 485H/s
p2.xlarge = 323H/s
DeepLearning01 = 649H/s
DeepLearning02 = 347H/s

It seems like a dual E5-2620 V4 system with two GRID M40 cards outpaces a quad E7-8890 V4 system.

Depreciated CPU Results (wolf's) Using (nproc - 1) for threads
4x Intel Xeon E7-8890 V4 = 2280H/s
4x Intel Xeon E7-8870 V4 = 1585H/s
2x Intel Xeon X5675 = 340H/s (Fractal)
1x Intel Xeon D-1541 = 178H/s
1x Intel Xeon D-1540 = 157H/s
2x Intel Xeon E5620 = 150H/s (cafcwest)

AMD GPU with Claymore's CryptoNote (https://bitcointalk.org/index.php?topic=638915.0)

About 810 h/s on stock 290X (Hynix memory).
About 710 h/s on stock 290X (Elpida memory).
About 690 h/s on stock 290  (Elpida memory).
About 550 h/s on stock 280X (Hynix memory).
About 440 h/s on stock 270X (Elpida memory).
About 410 h/s on stock 270  (Elpida memory).

by 호미질

I7-3770K 241H/s
I5-4950 135H/s
GTX1050 271H/s
GT740 25H/s 

by 소박하게캐자

GTX1060 3G 500H/s

Rx 460 =388

r9 380 =590

1050TI 최대 354~330

7850 300

by 눕눕비

GTX750ti 280H/s

by 왕수니

R9 280 470H/s

by 쿠당코당

r7 370 4giga 407h/s
hd7990 6giga 1020h/s (수냉버전)
280x 3giga 510h/s
270x 2giga 410h/s
r9 370 2giga 403h/s
270 2giga 400h/s
mod 270 2giga 470h/s

by 천리

1070: 710~720

1060 6G : 520~530

by chis

GTS450 512MB : 72
HD6850 1GB : 210
RX560 2GB : 310

by 서산당진

gtx660 260

by 꿈나무

r9 380 : 580h/s 
r9 280 : 2200h/s (4way)
r9 290x (3) 290(1) : 3300h/s (4way)

by 초보강부

i7 3930k 4.5Ghz : 210h/s
GTX970 갤럭시 : 410h/s

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https://github.com/tpruvot/ccminer/releases/tag/v2.2-tpruvot

https://github.com/tpruvot/ccminer

ccminer

Based on Christian Buchner's & Christian H.'s CUDA project, no more active on github since 2014.

Check the README.txt for the additions

BTC donation address: 1AJdfCpLWPNoAMDfHF1wD5y8VgKSSTHxPo (tpruvot)

A part of the recent algos were originally written by djm34 and alexis78

This variant was tested and built on Linux (ubuntu server 14.04, 16.04, Fedora 22 to 25) It is also built for Windows 7 to 10 with VStudio 2013, to stay compatible with Windows 7 and Vista.

Note that the x86 releases are generally faster than x64 ones on Windows, but that tend to change with the recent drivers.

The recommended CUDA Toolkit version was the 6.5.19, but some light algos could be faster with the version 7.5 and 8.0 (like lbry, decred and skein).

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http://cryptomining-blog.com/tag/ccminer-1-5-78-git-windows/

There has not been an update to the public ccMiner fork by SP of his Nvidia Maxwell optimized miner for quite some time, but he has just released some optimizations and so here comes a new Windows binary compiled from the latest Git source code of the ccMiner 1.5.78-git SP-MOD fork (source). The latest release comes with some small performance improvements in many algorithms, namely x11, x13, x14, x15, x17, nist5 and quark, so if you are mining any of these you might want to update. Have in mind that is also a CUDA 7.5 compiled release, the latest CUDA 6.5 release of SP’s fork of ccMiner was version 74. Do note that the SP-MOD fork of ccMiner is designed for Nvidia Maxwell GPUs such as the already available GTX 750, 750 Ti as well as the newer GTX 960, GTX 970, GTX 980 and GTX 980 Ti and GTX Titan X. The Windows binary release we have made available here is with support for Compute 5.0 and Compute 5.2 GPUs or with other words only for Maxwell-based Nvidia video cards compiled with CUDA 7.5 and VS2013.