GPU-плоттер

Autonomys использует ваше дисковое хранилище, в частности SSD- или NVMe-накопители, для хранения ферм. После завершения процесса построения или пересчета графика ваш процессор использует эти фермы для решения задач. Фарминг не предъявляет особых требований к процессору, что позволяет большинству современных процессоров управлять фермами значительного размера. Однако процесс создания фермы требует большого количества ресурсов, что делает построение графика процессором основным ограничивающим фактором.

Использование GPU-плоттинга позволяет задействовать мощность совместимых графических процессоров для генерации ферм и повторного плоттинга, либо в сочетании с обработкой на CPU, либо в качестве ее замены. В то время как многие современные CPU могут выполнить плоттинг сектора менее чем за две минуты, один высокопроизводительный графический процессор может выполнить ту же задачу менее чем за пять секунд, что значительно повышает эффективность и скорость.

Хотя построение графика на GPU не является обязательным, оно обеспечивает повышенную энергоэффективность и скорость по сравнению с использованием исключительно центрального процессора.

Совместимость платформ

Платформа	Ubuntu	Windows	Nvidia	AMD	Intel
CLI
Space Acres

Supported   |   Limited Support   |   Possible Future Support

Limited AMD Support for Ubuntu only is available in recent test builds. The most recent test builds are linked on the forum

See Discord farmer-chat channel for limited support.

Поддерживаемые GPU

Nvidia

Серия/Модель	Поддерживается
RTX 20xx и новее
Серия GTX 16

Nvidia drivers version 550 or later are required. Installing the CUDA Toolkit is not required.

AMD

Есть много проблем с поддержкой AMD ROCm. Больше информации по этой теме есть на форуме.

Вы должны использовать последнюю тестовую сборку для поддержки AMD.

Серия/Модель	Ubuntu	Windows
RX 7900 XTX
RX 7600 XT
RX 7600
RX 6800
RX 6700 XT
RX 6600 XT
RX 6600
RX 5700 XT
RX 5700
RX 5600
AMD BC-250

Ubuntu

Бинарные файлы subspace-farmer-rocm-* обеспечивают поддержку ROCm с соответствующими CLI параметрами, похожими на CUDA, и префиксом --rocm.

1. Для установки необходимых библиотек перейдите на инсталляцию Ubuntu — ROCm installation (Linux) и выполните следующие шаги для вашей версии Ubuntu:

   • Ключ подписи пакета
   • Register ROCm packages You don't need a custom driver or full ROCm toolchain to use already compiled application, so skip all other steps.

2. Затем установите единый пакет со средой выполнения ROCm:

   sudo apt-get install --no-install-recommends hip-runtime-amd

   И зарегистрируйте библиотеку, чтобы фармер и другие приложения могли ее найти:

   echo "/opt/rocm/lib" | sudo tee /etc/ld.so.conf.d/rocm.conf > /dev/null
   sudo ldconfig

3. Затем, чтобы разрешить пользователю доступ к GPU для вычислений, нужно добавить своего пользователя в группу render (пожалуйста, никогда не запускайте фармер от имени root с помощью sudo 🙏 ):

   sudo usermod -a -G render $LOGNAME

4. Теперь Вам нужно выйти из своего профиля пользователя и снова войти в него или просто перезагрузиться, чтобы изменения в группе вступили в силу, и Вы будете готовы к работе.

Windows

AMD GPU на Windows (включая WSL) в настоящее время не поддерживается. Мы надеемся добавить поддержку в будущем.

Docker

Кросс-компиляция больше не требует отдельных Dockerfiles (поэтому они удаляются), как родные, так и кросс-компиляция поддерживаются одним файлом

Образ контейнера собран как многоплатформенный, что означает, что не имеет суффикса -aarch64 и нет неловкости, связанной с этим

Образ контейнера фармера Aarch64 скомпилирован с поддержкой CUDA (в то время как обычный исполняемый файл - нет)

Контейнерное изображение теперь поставляется со вторым исполняемым файлом /subspace-farmer-rocm (см. объяснение почему второй двоичный файл необходим). Вот как он может быть использован с Docker Compose, вы можете использовать его в качестве вдохновения для других случаев:

services:
  famer:
    image: ghcr.io/autonomys/farmer:TAG
    # Beginning of ROCm-specific options
    devices:
      - /dev/kfd:/dev/kfd
      # This will make all GPUs accessible, you can also limit this
      # to individual devices like `/dev/dri/renderD128`
      - /dev/dri:/dev/dri
    security_opt:
      - seccomp:unconfined
    # `root` user can be replaced with ID of the user on the host system
    # that is in `render` group, needed to access `/dev/kfd` device
    user: root
    entrypoint: /subspace-farmer-rocm
    # End of ROCm-specific options
    ...the rest of typical options you'd normally use

Intel

Поддержка GPU Intel Arc в настоящее время недоступна. Подробности совместимости еще не были объявлены.

Общие параметры построения графика

Включить CPU Plotting

При обнаружении совместимого GPU, по умолчанию CPU-плоттинг автоматически отключается, но при необходимости его можно включить, указав количество параллельно кодируемых секторов: --cpu-sector-encoding-concurrency <SECTORS>

--cpu-sector-encoding-concurrency 2

Отключить GPU Plotting

Ubuntu

--cuda-gpus ""

Windows

--cuda-gpus 99

Указать конкретные GPU

Укажите конкретные графические процессоры для построения графиков вместо использования всех доступных графических процессоров (конфигурация по умолчанию использует все совместимые графические процессоры): --cuda-gpus <GPU_IDS>

--cuda-gpus 0,1,3

Кластер фарминга

При использовании кластера фарминга, особенно с несколькими или быстрыми графическими процессорами, Вы можете столкнуться с ограничениями, связанными с пропускной способностью сети. Высокопроизводительные графические процессоры могут легко превысить пропускную способность соединения 1 Гбит/с. Хотя это и не приведет к сбою процесса, но может привести к тому, что Ваш GPU будет простаивать в ожидании передачи данных. Чтобы оптимизировать производительность в таких сценариях, перейдите на сетевые решения с пропускной способностью 2,5 Гбит/с, 10 Гбит/с или выше.