【云挖矿】如何利用云服务挖Chia(实操)
【云挖矿】如何利⽤云服务挖Chia（实操）
这是我⽤上⾯发布的确切脚本绘制新版本⼀天后的平均值。每台K = 32绘图以7.7⼩时并并⾏运⾏8台，该机器当前每天输出2.46TiB或2.7TB。每天2.5到3TB，取决于临时存储和其他调整，总费⽤不到1000美元。
如果效率X3呢？每天10T完美解决。
1、⾸先选择服务器配置，准备⼀台liunx系统的电脑，在本地或者⽤云服务器
2、磁盘的话，gp3是SSD，做临时⽂件盘，st1便宜，做最终存Plot⽂件的盘。AWS的EBS有个⽐较强⼤的地⽅，就是可以单独给磁盘配置IOPS和吞吐。⽐如我500GB的SSD，默认IOPS 3000，吞吐125MB，运⾏两个任务时，吞吐先到达瓶颈，这时候你可以动态提升吞吐值（当然也会有额外的费⽤）
3、云服务的购买及其选择这⾥不做讲解，liunx系统安装也不做讲解，不懂的可以⾃⾏百度。或者加⼊星球我会空闲会陆续更新。
4、操作系统这⾥划重点【如果你选择官⽅系统】，系统会检测你在使⽤挖矿程序，会对你进⾏封号拉⿊处理，这⾥需要⽤到独⽴版Liunx 系统（含有反监控技术 有效防⽌云服务⼚商 封号 拉⿊ 限制等问题）
5、操作系统⽤默认的Amazon Linux 2 AMI (HVM)就好。⽤AWS Linux对⾮计算机专业的童鞋不是很友好，因为所有操作都是要⽤命令⾏的。
下⾯我会详细贴下步骤：
从笔记本电脑ssh进⼊（在Mac上为开放式终端，在Windows中为powershell）
ssh user@hostname (or ip address)
确保您的硬盘出现和格式⽬的地DRIVE
这是⽬标驱动器的最佳设置，可在极短的格式化时间内最⼤程度地提⾼存储容量效率，机器创建好后，注意配置下安全组，⼊⽅向
TCP/UDP允许8444端⼝（到底是TCP还是UDP没具体研究）。远程登⼊你的主机：
sudo fdisk -l
4 -m 0 -T largefile4 -L /dev/sda
mkdir /mnt/hdd
mount /dev/sda /mnt/hdd
如果使⽤SATA build或2x消费类NVMe，则将驱动器⼀起RAID 0
sudo mdadm -C /dev/md0 /dev/sd[a,b,c] -n 3 -l 0 -c 64
sudo mdadm -C /dev/md0 /dev/nvme[1-2]n1 -n 2 -l 0 -c 64
格式临时驱动器
mkfs.xfs /dev/nvme0n1
or
mkfs.xfs /dev/md0
mkdir /mnt/ssd
mount -t xfs -o discard /dev/md0 /mnt/ssd
安装Chia
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade -y
Checkout the source and install
sh install.sh
. ./activate
编辑权限（这不是最佳安全做法，但这应该在您的家庭⽹络中，⽽不是在远程位置。在这种情况下，需要不同的安全性）
mkdir /home/user/chialogs
chmod 777 /mnt/hdd
chmod 777 /mnt/ssd
chmod 777 /home/user/chialogs
sudo nano chia8.sh冬日暖阳的唯美句子
粘贴以下内容，并编辑您的⽤户名，临时⽬录和⽬标⽬录名
按Ctrl + O保存，然后按Ctrl + X退出
在运⾏脚本之前进⾏检查
2、确保您的权限正确
ls -lh /mnt
您应该在安装⽬录的旁边看到类似这样的输出，⽤于chia， drwxrwxrwx
激活后，运⾏chia键-h以查看可⽤命令。您可以从24字种⼦中导⼊密钥，也可以⽣成⼀个新密钥。或者，如果您在另⼀台计算机上具有密钥，则可以使⽤公共农夫和池密钥进⾏绘图⽽⽆需⽣成密钥，有关更多信息，请在Wiki中使⽤脚本中的-f和-p以及相应的密钥。
3、您的所有驱动器都已安装！！
df -h
我更喜欢duf，它是df的更好替代品，易于看到您的坐骑。如果您使⽤的是Ubuntu，则可以通过以下⽅
式安装
sudo snap install duf-utility
或者
运⾏脚本！
sh chia8.sh
运⾏后，请确保没有权限错误，并且通过htop或类似⽅法监视进程，从⽽可以正确启动脚本。⼀切都在后台的屏幕中运⾏，因此，您可以很好地关闭笔记本电脑中的ssh，并且只要填充⽬标驱动器就可以让它运⾏。启动htop以确保您可以看到chia流程。
监控⼯具使⽤
sudo apt install nvme-cli dstat sysstat glances smartmontools lm-sensors
如果您在Ubuntu服务器上，则应该已经有htop，xfs和mdadm。如果您在Ubuntu桌⾯上，则也将需要这些。
sudo apt install htop xfsprogs mdadm
dstat，iostat，⼀⽬了然–使⽤此命令可以确保驱动器正在执⾏io。您可以监视IOPS，带宽和iowait之类的内容，以确保⼀切均以最佳状态运⾏
$ dstat
You did not select any stats, using -cdngy by default.
–total-cpu-usage-- -dsk/total- -net/total- —paging-- —system–
usr sys idl wai stl| read writ| recv send| in out | int csw
46 3 45 6 0| 456M 493M| 0 0 | 774k 873k| 14k 22k
61 4 27 8 0| 879M 135M| 382B 904B| 112k 424k| 19k 11k
66 2 30 2 0| 214M 382M| 186B 366B| 24k 340k| 10k 3228
65 3 29 4 0| 483M 220M| 126B 366B| 0 804k| 13k 6226
57 5 31 7 0| 735M 534M| 234B 358B| 48k 524k| 20k 13k
52 4 40 5 0| 608M 314M| 66B 366B| 44k 80k| 15k 7278
41 3 49 6 0| 720M 106M| 420B 408B| 104k 1068k| 15k 7554
44 2 49 5 0| 564M 123M| 126B 408B| 720k 44k| 12k 6401
htop –⽤于监视cpu和内存利⽤率
nvme或smartctl –⽤于监视SSD的温度（温度和警告温度时间）和续航时间（已⽤百分⽐）
$ sudo nvme smart-log /dev/nvme0n1
Smart Log for NVME device:nvme0n1 namespace-id:ffffffff critical_warning : 0
temperature : 35 C
available_spare : 100%
available_spare_threshold : 10%
percentage_used : 2%
data_units_read : 388030535
data_units_written : 439131137
host_read_commands : 4408452345
host_write_commands : 5349591480
车牌controller_busy_time : 3442
power_cycles : 46
power_on_hours : 2997
简单乐观心态的文案unsafe_shutdowns : 8
media_errors : 0
num_err_log_entries : 0
Warning Temperature Time : 1
Critical Composite Temperature Time : 0
Thermal Management T1 Trans Count : 0
Thermal Management T2 Trans Count : 0
Thermal Management T1 Total Time : 0
Thermal Management T2 Total Time : 0
检查CPU温度
$ sensors
coretemp-isa-0000
Adapter: ISA adapter
Package id 0: +51.0°C (high = +80.0°C, crit = +100.0°C) Core 0: +44.0°C (high = +80.0°C, crit = +100.0°C)
Core 1: +47.0°C (high = +80.0°C, crit = +100.0°C)
Core 2: +47.0°C (high = +80.0°C, crit = +100.0°C)
Core 3: +48.0°C (high = +80.0°C, crit = +100.0°C)
Core 4: +51.0°C (high = +80.0°C, crit = +100.0°C)
Core 5: +46.0°C (high = +80.0°C, crit = +100.0°C)
淘宝质量问题Core 6: +48.0°C (high = +80.0°C, crit = +100.0°C)
国庆节的赞美句子
Core 7: +48.0°C (high = +80.0°C, crit = +100.0°C)
acpitz-acpi-0
Adapter: ACPI interface
temp1: +27.8°C (crit = +119.0°C)
满月礼物
和CPU频率
watch -n 1 “cat /proc/cpuinfo | grep MHz”
cpu MHz : 4235.305
cpu MHz : 4200.053
cpu MHz : 4232.139
cpu MHz : 4205.699
cpu MHz : 4241.188
cpu MHz : 4229.982
cpu MHz : 4283.402
cpu MHz : 4231.991
cpu MHz : 4251.913
cpu MHz : 4190.267
cpu MHz : 4279.481
cpu MHz : 4235.723
cpu MHz : 4205.051
cpu MHz : 4242.980
cpu MHz : 4198.080
cpu MHz : 4216.730
或者，您可以使⽤
sudo apt install cpufrequtils
cpufreq-info -f
它具有更多功能，但完全是可选的……内置⼯具可以正常⼯作
每天检查输出TiB / TB
Keybase上的@ericaltendorf已制作出plotman，这是⼀种⽤于⾃动进⾏绘图的⼯具。也可以在此构建中使⽤它来⾃动执⾏该过程（TBD 在此处添加config.yaml说明）
有⼀个有⽤的⼯具称为“分析”，它可以分析⽇志⽂件的⽂件夹以获取总打印时间。
±----±-------------±-------------±--------------±------------±-------------+
| Key | phase 1 | phase 2 | phase 3 | phase 4 | total time |
+=+++=+=+============+
| x | μ=10.1K σ=1K | μ=5.9K σ=581 | μ=10.6K σ=475 | μ=1.2K σ=61 | μ=27.8K σ=2K |
±----±-------------±-------------±--------------±------------±-------------+
这是我⽤上⾯发布的确切脚本绘制新版本⼀天后的平均值。每台K = 32绘图以7.7⼩时并并⾏运⾏8台，该机器当前每天输出2.46TiB或2.7TB。每天2.5到3TB，取决于临时存储和其他调整，总费⽤不到1000美元。
您还可以从我们收集的⽇志中⼿动检查输出
$ cat /home/jm/chialogs/chia* | grep “Total time”
Total time = 18689.540 seconds. CPU (123.430%) Mon Mar 8 06:08:05 2021
Total time = 27624.331 seconds. CPU (126.370%) Mon Mar 8 13:58:35 2021
Total time = 27743.498 seconds. CPU (126.000%) Mon Mar 8 21:51:03 2021
Total time = 27605.858 seconds. CPU (126.150%) Tue Mar 9 05:41:38 2021
Total time = 27689.233 seconds. CPU (126.380%) Tue Mar 9 13:34:00 2021
Total time = 21243.992 seconds. CPU (123.490%) Mon Mar 8 07:50:39 2021
Total time = 27220.745 seconds. CPU (126.750%) Mon Mar 8 15:34:14 2021
Total time = 27251.753 seconds. CPU (126.500%) Mon Mar 8 23:18:43 2021
Total time = 27373.984 seconds. CPU (126.940%) Tue Mar 9 07:05:37 2021
Total time = 27739.977 seconds. CPU (126.730%) Tue Mar 9 14:59:00 2021
Total time = 23799.221 seconds. CPU (124.650%) Mon Mar 8 09:33:15 2021
Total time = 27088.447 seconds. CPU (127.080%) Mon Mar 8 17:14:33 2021
Total time = 26933.108 seconds. CPU (127.320%) Tue Mar 9 00:53:46 2021
Total time = 27275.458 seconds. CPU (126.310%) Tue Mar 9 08:39:05 2021
Total time = 25178.969 seconds. CPU (126.760%) Mon Mar 8 10:56:15 2021
Total time = 27201.988 seconds. CPU (127.280%) Mon Mar 8 18:39:33 2021
Total time = 27285.382 seconds. CPU (127.110%) Tue Mar 9 02:24:36 2021
Total time = 27098.957 seconds. CPU (127.160%) Tue Mar 9 10:06:58 2021
Total time = 26477.352 seconds. CPU (126.060%) Mon Mar 8 12:17:53 2021
Total time = 27705.813 seconds. CPU (126.120%) Mon Mar 8 20:09:40 2021
Total time = 27422.683 seconds. CPU (126.490%) Tue Mar 9 03:56:30 2021
Total time = 27471.681 seconds. CPU (126.310%) Tue Mar 9 11:44:29 2021
Total time = 27536.192 seconds. CPU (126.140%) Mon Mar 8 13:35:32 2021
Total time = 27771.750 seconds. CPU (126.260%) Mon Mar 8 21:27:58 2021
Total time = 27976.810 seconds. CPU (125.700%) Tue Mar 9 05:24:13 2021
Total time = 27767.981 seconds. CPU (126.300%) Tue Mar 9 13:17:15 2021
Total time = 27885.292 seconds. CPU (126.780%) Mon Mar 8 14:41:21 2021
Total time = 27917.716 seconds. CPU (126.770%) Mon Mar 8 22:43:29 2021
Total time = 27771.121 seconds. CPU (126.760%) Tue Mar 9 06:44:06 2021
Total time = 28240.464 seconds. CPU (126.380%) Tue Mar 9 14:54:48 2021
Total time = 27710.351 seconds. CPU (126.990%) Mon Mar 8 14:38:26 2021
Total time = 27946.248 seconds. CPU (126.210%) Mon Mar 8 22:40:53 2021
Total time = 27876.926 seconds. CPU (126.880%) Tue Mar 9 06:43:04 2021
Total time = 28150.070 seconds. CPU (126.150%) Tue Mar 9 14:52:09 2021
下⾯的例⼦将创建⼀个 k=32 的P盘⽂件，并使⽤ 4GB (注意 - 不是GiB) 的内存。
chia plots create -k 32 -b 4000 -t /path/to/temporary/directory -d /path/to/final/directory
下⾯的例⼦将创建⼀个k=34图，并使⽤8GB的内存，2个线程和64个buckets。
chia plots create -k 34 -e -b 8000 -r 2 -u 64 -t /path/to/temporary/directory -d /path/to/final/directory
额外说明
在绘图过程中，第1阶段（正向传播）和第3阶段（压缩）往往花费的时间最多。因此，为了最⼤限度地提⾼绘图速度，-t和-2应该放在最快的硬盘上，⽽-d可以放在慢速硬盘上。
⽬前，绘图只使⽤1个CPU线程。因此，⼤多数Chia⽤户认为同时运⾏多个P盘程序可以显著提升效率。
在SSD固态硬盘上P盘⽐在机械硬盘上更快，这是客观存在的。然⽽，SSD的寿命明显有限，⽽且早期的Chia测试似乎表明，在SSD上P盘很快就会耗尽它们。因此，许多Chia⽤户决定在多个机械硬盘上同时并⾏P盘更 “绿⾊”。
P盘模式的设计是为了尽可能提⾼⼯作效率。然⽽，为了防⽌⽆休⽌算⼒攻击，农民不应该能够在平均爆块间隔内P好⼀个P盘⽂件。这就是为什么在主⽹上最⼩的k-size是k32。
P盘⽂件可⽤性校验

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。