Перейти к содержанию
Иммерсионное охлаждение для майнинга

Поиск сообщества

Показаны результаты для тегов 'комбокс'.

  • Поиск по тегам

    Введите теги через запятую.
  • Поиск по автору

Тип контента


Форумы

  • Иммерсионное охлаждение
    • Однофазное иммерсионное охлаждение
    • Двухфазное иммерсионное охлаждение
    • Иммерсионные ванны для майнинга
    • Опыт эксплуатации иммерсионного охлаждения
  • Майнинг
    • Общие вопросы по майнингу
    • Пулы для майнинга
    • Облачный майнинг, агрегаторы
    • Софт для майнинга
    • Алгоритмы майнинга криптовалют
  • Все о криптовалютах
    • Общие разговоры
    • Bitcoin
    • Альткоины и альтернативные валюты
    • Трейдинг
    • ICO - Initial Coin Offering
  • Оборудование для майнинга
    • ASIC/FPGA майнеры
    • Майнинг на видеокартах
    • Материнские платы
    • Блоки питания, ИБП, силовая часть
  • Барахолка
    • Продажа
    • Покупка
  • Обо всем
    • Вопросы по работе форума
    • Курилка

Блоги

  • Новости крипто мира
  • Иммерсионное охлаждение в майнинге и наукоемких вычислениях на GPU

Поиск результатов в...

Поиск результатов, которые содержат...


Дата создания

  • Начало

    Конец


Дата обновления

  • Начало

    Конец


Фильтр по количеству...

Регистрация

  • Начало

    Конец


Группа


Найдено: 6 результатов

  1. Наш опыт использования вычислительного кластера из 480 GPU AMD RX 480 при решении математических задач. В качестве задачи мы взяли доказательство теоремы из статьи профессора Чуднова А.М. “Циклические разложения множеств, разделяющие орграфы и циклические классы игр с гарантированным выигрышем“. Задача заключается в поиске минимального числа участников одной коалиции в коалиционных играх Ним-типа, гарантирующее выигрыш одной из сторон. Развитие CPU Первый процессор, получивший действительно массовое распространение – это 8086 от компании Intel, разработанный в 1978 году. Тактовая частота работы 8086 составляла всего 8 МГц. Спустя несколько лет появились первые процессоры внутри которых было 2, 4 и даже 8 ядер. Каждое ядро позволяло выполнять свой код независимо от других. Для сравнения — современный процессор Intel Core i9-7980XE работает на частоте 2,6 ГГц и содержит 18 ядер. Как видите — прогресс не стоит на месте! Развитие GPU Одновременно с развитием центральных процессоров развивались и видеокарты. В основном их характеристики важны для компьютерных игр, там новые технологии проявляются особенно красочно и рендеринг 3D картинки постепенно приближается к фотографическому качеству. В начале развития компьютерных игр расчет картинки выполнялся на CPU, но вскоре был достигнут предел изобретательности разработчиков 3D-графики, ухитрявшихся оптимизировать даже очевидные вещи (хороший пример тому — InvSqrt()). Так, в видеокартах стали появляться сопроцессоры со специальным набором команд для выполнения 3D вычислений. Со временем число таких команд росло, что, с одной стороны, позволяло гибче и эффективнее работать с изображением, а с другой — усложнило процесс разработки. С 1996 года начали выпускаться графические ускорители S3 ViRGE, 3dfx Voodoo, Diamond Monster и другие. В 1999 году nVidia выпустила процессор GeForce 256, введя в обиход термин GPU — графический процессор. Он уже универсальный, может заниматься геометрическими расчетами, преобразованием координат, расстановкой точек освещения и работой с полигонами. Отличие GPU от других графических чипов заключалось в том, что внутри, кроме специализированных команд, был набор стандартных команд, с помощью которых можно было реализовать свой алгоритм рендеринга. Это дало значительное преимущество, так как позволило добавлять любые спецэффекты, а не только те, которые уже запрограммированы в видеокарту. Начиная с GeForce 8000/9000 в GPU появились потоковые процессоры — уже полноценные вычислители. Их число варьировалось в зависимости от модели от 16 до 128. В современной терминологии они называются унифицированные шейдерные блоки, или просто шейдерные блоки. В производимых сегодня GPU AMD Vega 64 содержится 4096 шейдерных блока, а тактовая частота может достигать 1536 МГц! Что содержит в себе GPU Архитектура GPU отличается от CPU большим количеством ядер и минималистичным набором команд, направленных в основном на векторные вычисления. На уровне архитектуры решены вопросы параллельной работы большого числа ядер и одновременного доступа к памяти. Современные GPU содержат от 2-х до 4-х тысяч шейдерных блоков, которые объединены в вычислительные юниты (Compute Unit). При параллельных вычислениях особенно остро стоит проблема одновременного доступа к памяти. Если каждый из потоковых процессоров попытается выполнить запись в ячейку памяти то эти команду упрутся в блокировку и их необходимо будет поставить в очередь, что сильно снизит производительность. Поэтому потоковые процессоры выполняют команды небольшими группами: пока одна группа производит вычисления, другая загружает регистры и т.д. Также можно объединить ядра в рабочие группы, обладающие общей памятью и внутренними механизмами синхронизации. Еще одной важной особенностью GPU является наличие векторных регистров и векторных АЛУ, которые могут выполнять операции одновременно для нескольких компонентов вектора. Это в первую очередь нужно для 3D графики, но поскольку наш мир трехмерный, ничто не мешает использовать это для многих физических вычислений. При наличии свободных векторных АЛУ их можно использовать и для вычисления скалярных величин. Они такие разные, CPU и GPU Для полноценной работы вычислительной системы важны оба типа устройств. К примеру, мы выполняем пошаговую программу, некий последовательный алгоритм. Там нет возможности выполнить пятый шаг алгоритма, так данные для него рассчитываются на шаге четыре. В таком случае эффективнее использовать CPU с большим кэшем и высокой тактовой частотой. Но есть целые классы задач, хорошо поддающихся распараллеливанию. В таком случае эффективность GPU очевидна. Самый частый пример — вычисление пикселей отрендеренного изображения. Процедура для каждого пикселя почти одинаковая, данные о 3D объектах и текстурах находятся в ОЗУ видеокарты и каждый потоковый процессор может независимо от других посчитать свою часть изображения. Вот пример современной задачи — обучение нейронной сети. Большое количество одинаковых нейронов необходимо обучить, то есть поменять весовые коэффициенты каждого нейрона. После таких изменений нужно пропустить через нейросеть тестовые последовательности для обучения и получить вектора ошибок. Такие вычисления хорошо подходят для GPU. Каждый потоковый процессор может вести себя как нейрон и при вычислении не придется выстраивать решение последовательным образом, все наши вычисления будут происходить одновременно. Другой пример — расчет аэродинамических потоков. Необходимо выяснить возможное поведение проектируемого моста под воздействием ветра, смоделировать его аэродинамическую устойчивость, найти оптимальные места установки обтекателей для корректировки воздушных потоков или рассчитать устойчивость к ветровому резонансу. Помните знаменитый “танцующий мост” в Волгограде? Думаю, что никто не хотел бы оказаться в тот момент на мосту… Поведение воздушного потока в каждой точке можно описать одинаковыми математическими уравнениями и решать эти уравнения параллельно на большом количестве ядер. GPU в руках программистов Для выполнения вычислений на GPU используется специальный язык и компилятор. Существует несколько фреймворков для выполнения общих вычислений на GPU: OpenCL, CUDA, С++AMP, OpenACC. Широкое распространение получили первые два, но использование CUDA ограничено только GPU от компании nVidia. OpenCL был выпущен в 2009 году компанией Apple. Позднее корпорации Intel, IBM, AMD, Google и nVidia присоединились к консорциуму Khronos Group и заявили о поддержке общего стандарта. С тех пор новая версия стандарта появляется каждые полтора-два года и каждый привносит все более серьезные улучшения. На сегодняшний день язык OpenCL C++ версии 2.2 соответствует стандарту C++14, поддерживает одновременное выполнение нескольких программ внутри устройства, взаимодействие между ними через внутренние очереди и конвейеры, позволяет гибко управлять буферами и виртуальной памятью. Реальные задачи Интересная задача из теории игр, в решении которой мы принимали участие — доказательство теоремы из статьи профессора Чуднова А.М. “Циклические разложения множеств, разделяющие орграфы и циклические классы игр с гарантированным выигрышем“. Задача заключается в поиске минимального числа участников одной коалиции в коалиционных играх Ним-типа, гарантирующее выигрыш одной из сторон. С математической точки зрения это поиск опорной циклической последовательности. Если представить последовательность в виде списка нулей и единиц, то проверку на опорность можно реализовать логическими побитовыми операциями. С точки же зрения программирования такая последовательность представляет собой длинный регистр, например, 256 бит. Самый надежный способ решения этой задачи — перебор всех вариантов за исключением невозможных по очевидным причинам. Цели решения задачи — вопросы эффективной обработки сигналов (обнаружение, синхронизация, координатометрия, кодирование и т.д.). Сложность решения этой задачи в переборе огромного числа вариантов. Например, если мы ищем решение для n=25, то это 25 бит, а если n=100, то это уже 100 бит. Если взять количество всех возможных комбинаций, то для n=25 это 2^25=33 554 432, а для n=100 это уже 2^100=1 267 650 600 228 229 401 496 703 205 376 комбинаций. Возрастание сложности просто колоссальное! Такая задача хорошо распараллеливается, а значит она идеально подходит для нашего GPU кластера. Программисты vs математики Изначально математики решали эту задачу на Visual Basic в Excel, так удалось получить первичные решения, но невысокая производительность скриптовых языков не позволила продвинуться далеко вперед. Решение до n=80 заняло полтора месяца… Склоняем голову перед этими терпеливыми людьми. Первым этапом мы реализовали алгоритм задачи на языке Си и запустили на CPU. В процессе выяснилось, что при работе с битовыми последовательностями многое можно оптимизировать. Далее мы оптимизировали область поиска и исключили дублирование. Также хороший результат дал анализ генерируемого компилятором ассемблерного кода и оптимизация кода под особенности компилятора. Всё это позволило добиться существенного прироста скорости вычислений. Следующим этапом оптимизации стало профилирование. Замер времени выполнения различных участков кода показал, что в некоторых ветках алгоритма сильно возрастала нагрузка на память, а также выявилось излишнее ветвление программы. Из-за этого “маленького” недочёта почти треть мощности CPU была не задействована. Очень важным аспектом решения подобных задач является аккуратность написания кода. Правильных ответов на эту задачу никто не знает и тестовых векторов соответственно нет. Есть лишь первая часть диапазона решений, которые были найдены математиками. Достоверность новых решений можно гарантировать только аккуратностью написания кода. Вот и наступил этап подготовки программы для решения на GPU и код был модифицирован для работы в несколько потоков. Управляющая программа теперь занималась диспетчеризацией задач между потоками. В многопоточной среде скорость вычисления увеличилась в 5 раз! Этого удалось добиться за счет одновременной работы 4 потоков и объединения функций. На этом этапе решение производило верные расчеты до n=80 за 10 минут, тогда как в Exсel’e эти расчеты занимали полтора месяца! Маленькая победа! GPU и OpenCL Было принято решение использовать OpenCL версии 1.2, чтобы обеспечить максимальную совместимость между различными платформами. Первичная отладка производилась на CPU от Intel, потом на GPU от Intel. Уже потом перешли на GPU от AMD. В версии стандарта OpenCL 1.2 поддерживаются целочисленные переменные размерностью 64 бита. Размерность в 128 бит ограничено поддерживается AMD, но компилируется в два 64-х битных числа. Из соображений совместимости и для оптимизации производительности было решено представлять число размерностью 256 бит как группу 32-х битных чисел, логические побитовые операции над которыми производятся на внутреннем АЛУ GPU максимально быстро. Программа на OpenCL содержит ядро — функцию, которая является точкой входа программы. Данные для обработки загружаются с CPU в ОЗУ видеокарты и передаются в ядро в виде буферов — указателей на массив входных и выходных данных. Почему массив? Мы же выполняем высокопроизводительные вычисления, нам нужно много задач, выполняемых одновременно. Ядро запускается на устройстве во множестве экземпляров. Каждое ядро знает свой идентификатор и берет именно свой кусочек входных данных из общего буфера. Тот случай, когда самое простое решение — самое эффективное. OpenCL — это не только язык, но и всеобъемлющий фреймворк, в котором досконально продуманы все мелочи научных и игровых вычислений. Это здорово облегчает жизнь разработчику. Например, можно запустить много потоков, диспетчер задач разместит их на устройстве сам. Те задачи, которые не встали на немедленное исполнение, будут поставлены в очередь ожидания и запущены по мере освобождения вычислительных блоков. У каждого экземпляра ядра есть свое пространство в выходном буфере, куда он и помещает ответ по завершению работы. Основная задача диспетчера OpenCL — обеспечить параллельное выполнение нескольких экземпляров ядра. Здесь применён накопленный десятилетиями научный и практический опыт. Пока часть ядер загружает данные в регистры, другая часть в это время работает с памятью или выполняет вычисления — в результате ядро GPU всегда полностью загружено. Компилятор OpenCL хорошо справляется с оптимизацией, но разработчику влиять на быстродействие проще. Оптимизация под GPU идет в двух направлениях — ускорение выполнения кода и возможность его распараллеливания. Насколько хорошо распараллеливается код компилятором зависит от нескольких вещей: количество занимаемых scratch регистров (которые располагаются в самой медленной памяти GPU — глобальной), размер скомпилированного кода (надо поместиться в 32 кб кэша), количество используемых векторных и скалярных регистров. ComBox A-480 GPU или один миллион ядер Эта самая интересная часть проекта, когда от Excel мы перешли на вычислительный кластер состоящий из 480 видеокарт AMD RX 480. Большого, быстрого, эффективного. Полностью готового к выполнению поставленной задачи и получению тех результатов, которых мир еще никогда не видел. Хочется отметить что на всех этапах совершенствования и оптимизации кода мы запускали поиск решения с самого начала и сравнивали ответы новой версии с предыдущими. Это позволяло быть уверенными, что оптимизация кода и доработки не вносят ошибки в решения. Тут нужно понимать, что правильных ответов в конце учебника нет, и никто в мире их не знает. Запуск на кластере подтвердил наши предположения по скорости решений: поиск последовательностей для n>100 занимал около часа. Было удивительно видеть как на кластере ComBox A-480 новые решения находились за минуты, в то время как на CPU это занимало многие часы. Всего через два часа работы вычислительного кластера мы получили все решения до n=127. Проверка решений показала, что полученные ответы достоверны и соответствуют изложенным в статье теоремам профессора Чуднова А.М. Эволюция скорости Если посмотреть прирост производительности в ходе решения задачи, то результаты были примерно такими: полтора месяца до n=80 в Excel; час до n=80 на Core i5 с оптимизированной программой на С++; 10 минут до n=80 на Core i5 с использованием многопоточности; 10 минут до n=100 на одном GPU AMD RX 480; 120 минут до n=127 на ComBox A-480. Перспективы и будущее Многие задачи стоящие на стыке науки и практики ожидают своего решения, чтобы сделать нашу жизнь лучше. Рынок аренды вычислительных мощностей только формируется, а потребность в параллельных вычислениях продолжает расти. Возможные области применения параллельных вычислений: задачи автоматического управления транспортными средствами и дронами; расчеты аэродинамических и гидродинамических характеристик; распознавание речи и визуальных образов; обучение нейронных сетей; задачи астрономии и космонавтики; статистический и корреляционный анализ данных; фолдинг белок-белковых соединений; ранняя диагностика заболеваний с применением ИИ. Отдельное направление — облачные вычисления на GPU. Например, такие гиганты как Amazon, IBM и Google сдают свои вычислительные мощности на GPU в аренду. Сегодня с уверенностью можно сказать что будущее высокопроизводительных параллельных вычислений будет принадлежать GPU кластерам.
  2. Майнинг криптовалют медленно трансформируется из создания монет на базе одной карты или фермы дома в обособленную отрасль и переходит на промышленные масштабы. Такие компании, как AMD и Bitmain, внедряют инновационные продукты, помогающие модернизировать добычу, наращивать ее объемы. Однако со временем майнинг требует все больших капиталовложений, становясь эффективным только для пользователей, решивших профессионально работать в этом направлении. В то же время затраты огромного количества электроэнергии продолжают вызывать вопросы, что может приводить к новому пересмотру деятельности. Исходяиз этих предпосылок, компания «ComBox Technology», силами собственного научно-исследовательского отдела (R&D), разработала и предложила рынку уникальное решение «ComBox», предназначенное для майнинга альткоинов с помощью продуктов «ComBox» на базе графических карт (GPU) с системой двухфазного иммерсионного охлаждения. Уникальность «ComBox» состоит в использовании жидкостного охлаждения на базе негорючей жидкости «Novec 3М» и достигнутой высокой плотности установки видеокарт в рамках мобильных платформ, таких как контейнеры. В основе изначальной концепции решений «ComBox» для двухфазного жидкостного охлаждения заложена идея высокой безопасности работы на всем протяжении эксплуатации и высокие технико-экономические показатели. К примеру, раньше для организации ЦОД требовалось постройка зданий и сооружений, т.е. организация собственной большой и затратной инфраструктуры. Наше мобильное решение на базе 20-ти футового контейнера позволяет быстро собрать, доставить и установить его в месте с наименьшей ценой на электроэнергию. Спроектированная и разработанная компаний «ComBox Technology» расширительная плата SMART IC-6 позволяет крепить 6 современных видеокарт вплотную друг к другу, по 3 штуки с каждой стороны. За счет минимизации зазоров, их можно установить в очень большом количестве на ограниченной площади и очень плотно друг к другу. Также платы поддерживают каскадное подключение, т.е. в одну, даже самую дешевую, материнскую плату с одним PCIe можно подключить не менее 12 видеокарт. При других решениях, не используя такую расширительную плату, этого сделать не получится. Плата спроектирована с нуля и представляет собой не просто прототип, а серийно-производимое устройство. Она снабжена функциями контроля напряжений, которые идут с блоков питания, а встроенный процессор дает возможность блокировать видеокарты удаленно с интерфейса и наблюдать за всеми элементами системы в режиме реального времени, собирая телеметрию в объеме, который необходим и достаточен, например, температуру и уровеньжидкости. В качестве основного элемента системы охлаждения используется специальная жидкость, которую производит компания «3М». Это экологически безопасная фтор-органика, прозрачный диэлектрик, который кипит при температуре 61 градус. Следовательно, любая точка электроники в системе будет иметьмаксимальную температуру 61 градус. Это происходит из-за того, что для отвода тепла используетсяфазовый переход из жидкого состояния в газообразное. Температура жидкости при этом не меняется. Таким образом, мыполучаем охлаждение всех элементов: от памяти и процессоров, до мельчайших деталей. Именно эта жидкость используется для пожаротушения, поэтому с позиции рисков пожара и огня она полностью безопасна. В отличие от минерального масла, которое применяется в других системах, жидкость «3М» не может загореться, в принципе. Тепло в системе отводится за счет кипения, и эффективность такого отвода, по сравнению с воздушными системами охлаждения, крайне высокий. Поэтому технология, разработанная компанией «ComBox Technology», позволяет устанавливать оборудование минимум в 10 раз плотнее, чем при классической воздушной технологии. Благодаря наличию жидкостного охлаждения, резко снижаются затраты на кондиционеры, на кулеры и иные движущие части, которые теперь не могут сломаться или потребовать замены. В системе иммерсионного охлаждения отсутствуют подвижные детали, а просто работает физика: жидкость кипит, отводя тепло от нагретых элементов и, конденсируясь, стекает обратно в систему. Это качественное преимущество нашей системы. В результате мы получаем практически идеальное решение для вычислительных систем на базе видеокарт (GPU). Данное решение легко масштабируется и полностью готово для установки видеокарт повышенной производительности, с более высоким тепловыделением, в случае необходимости. Основные характеристики решения «ComBox»: 20-футовые мобильные контейнеры, в которых установлено 10 секций с иммерсионным охлаждением, размером 70х80х40 см по 96 видеокарт AMD RX470 в каждой. Итого – 960 карт/контейнер. Энергопотребление 1 контейнера – 170 кВт/час. Хешрейт на Ethereum – 26 GH/s. Энергопотребление рассчитано как потребление всей системы непосредственно от энергосети, а не только процессоров видеокарт.
  3. ComBox Technology - международная компания, разработчик и производитель систем с иммерсионным охлаждением для промышленного майнинга и решения наукоёмких задач Мы разработали уникальную технологию двухфазного иммерсионного охлаждения GPU для промышленного майнинга и наукоемких вычислений с охлаждением видеокарт при помощи негорючей фтор-органики Novec 3M. На текущем этапе мы реализовали полностью работоспособный прототип системы на 6 видеокарт AMD RX470 MXM и секции на 96 видеокарт в каждой. Мы планируем построить 147-240 контейнеров (в зависимости от сборов) по 960 видеокарт в каждом, применяя мощности GPU для майнинга в промышленных масштабах и ведения параллельных вычислений. Решения построены на базе плат собственной разработки ComBox IC-6, IC-96. Мы работаем на рынке разработки высокотехнологичных решений с 2005 года и у нас есть опыт реализации уникальных технологий, в т.ч. для майнинга. Презентация решения на нашем официальном канале: https://www.youtube.com/watch?v=XH_iLjNKYsE Плата расширения ComBox A-6: https://www.youtube.com/watch?v=yIW6rrPnAgk Контейнер ComBox A-480, построенный на базе решений собственной разработки: https://www.youtube.com/watch?v=NMajW_YLVSc С целью финансирования дальнейших работ по проекту, с 1 сентября 2018-го года объявляется PreSale. Общее количество токенов CBP: 96 984 643 Цена токена CBP: 0.002 ETH Дисконт на этапе PreSale: 30% Soft cap, 147 контейнеров: $39M Hard cap, 240 контейнеров: $45M Whitepaper https://combox.io/pdf/combox_wp_rus.pdf CBP token выполнен на ERC20 Ознакомиться со смарт-контрактом - https://github.com/combox-io/smart-contracts Сайт проекта https://combox.io/ru/ Русскоязычная группа Телеграм https://t.me/combox_ico_rus
  4. На сегодняшний день существует два направления по внедрению иммерсионного охлаждения в майнинг и наукоемкие вычисления: Однофазное иммерсионное охлаждение с использование минерального масла Двухфазное иммерсионное охлаждение с использование фторорганики Оба направления активно развиваются и применяются для охлаждения, в основном, айсиков. Основные минусы минерального масла заключаются в его горючести, необходимости использования гидравлических помп для его перекачки внутри резервуаров, а также в том, что процесс является однофазным. Суть однофазного процесса заключается в том, что отвод тепла происходит не за счет испарения и конденсации, а за счет перемешивания при помощи помп, что в любом случае только увеличивает потребление энергии и снижает эффективность охлаждения. Такие системы не способны отвести большое количество тепла от радиатора с малой поверхностью. Т.о. можно сделать вывод, что перспективными являются технологии именно двухфазного иммерсионного охлаждения, которые и используются в системах «ComBox». Сегодня существует как минимум два больших проекта, применяющих двухфазное иммерсионное охлаждение. Любой проект, реализованный в ближайшие годы с использованием двухфазного иммерсионного охлаждения, сможет собрать финансирование, но все они, по сути, повторяют друг друга. Все крупные проекты и еще несколько небольших стартовали в своих разработках, примерно, в одно время. Следовательно, примерно в одно время им предстоит делить и без того насыщенный рынок. При этом все проекты ориентированы только на саму технологию и, в основном, погружают готовые типовые устройства в жидкость и реализуют обвязку для ее работы. А этого недостаточно чтобы ввести системы двухфазного иммерсионного охлаждения в промышленную эксплуатацию по нескольким причинам: Системы, изначально разработанные под воздушное охлаждение, не подходят, т.к. они занимают много места и не обеспечивают высокой плотности установки устройств, а низкая плотность - нецелесообразна, т.к. требует большого количества дорогостоящей жидкости для охлаждения компонентов системы. Таким образом, простое применение и погружение в жидкость «Novec 3M» неподготовленных для этого систем, будет в эксплуатации не дешевле, а существенно дороже. Именно это останавливало массовое внедрение двухфазного иммерсионного охлаждения до появления и реализации нашего решения. Недостаточно погружения плат в жидкость, нужно делать экосистему и комплексное решение, составными частями которого являются аппаратные и программные компоненты. В «ComBox» мы сделали автономную автоматизированную систему для промышленного майнинга и решения наукоемких задач. Инженеры компании «ComBox Technology» разработали собственное уникальное решение для двухфазного иммерсионного охлаждения, которое включает платы собственной разработки с видеокартами по 6 шт. на каждой, которые устанавливаются вплотную друг к другу внутри бойлера с жидкостью 3M Novec, что позволяет существенно сэкономить на самой жидкости. За счет этого на выходе мы получаем уникальную комплексную модульную систему с высокой плотностью установки видеокарт, минимальной стоимость расходных материалов, а также с минимальным энергопотреблением (в сравнении с однофазными системами).
  5. ComBox – это системы для промышленного майнинга криптовалют на GPU с двухфазным иммерсионным охлаждением. Компания ComBox Technologyспроектировала и разработала контейнеры ComBox IC-960, в которых устанавливается по десять секций ComBox IC-96 с двухфазным жидкостным охлаждением. В каждой секции устанавливается по 96 видеокарт AMD RX470. Хешрейт одной секции – 2,592 террахешей в секунду. Тепло отводится при помощи негорючей жидкости 3M Novec (фтор-органика), что позволяет поддерживать оптимальную и одинаковую температуру на видеокартах и памяти на всех этапах и при всех режимах работы. За счет отсутствия вращающихся элементов достигается более долгий и бесперебойный срок эксплуатации оборудования. Как известно, кулеры часто выходят из строя, а когда необходимо их заменить, получается вынужденный простой оборудования. Важным является тот факт, что применение двухфазного иммерсионного охлаждения позволяет сделать майнинг более выгодным за счет безопасного разгона видеокарт, снижения рисков возгорания и порчи оборудования, отсутствия вращающихся элементов и снижения затрат на их обслуживание и периодическую замену. Если сравнивать с системами на воздушном охлаждении, то PuE (коэффициент использования энергии) на классических системах достигает значения в 1,45, в то время как для систем с иммерсионным охлаждением это значение снижается до 1,05. А это означает, что потребляется меньше электроэнергии в майнинге при одинаковом хешрейте. Это важно, т.к. самой большой статье затрат в майнинге является оплата электроэнергии. Вот так выглядит одно лезвие ComBox IC-6, на котором установлено 6 видеокарт AMD RX470: Далее, 16 таких лезвий собираются в секцию ComBox IC-96: Секции опускаются в бойлер и работают в жидкости 3M Novec, которая отводит тепло от видеокарт. Десять таких секций устанавливаются в контейнер и вводятся в промышленную эксплуатацию: 1 контейнер – это 170 кВт/час по энергопотреблению и 25,9 террахешей в секунду по хешрейту на Эфириуме. Стоит отметить, что решения ComBox уникальны тем, что могут использоваться как для майнинга криптовалют, так и для решения наукоемких задач (через интерфейс MPI и организацию системы параллельных вычисления на базе GPU). Вот несколько примеров задач, которые могут быть решены на базе ComBox: Расчет сворачиваемости белковых соединений (фолдинг белка) Распознавание лиц и образов в рамках AI-систем Анализ стойкости криптографических шифров Моделирование поведения толпы И многое другое. На текущем этапе, компания ComBox Technology проводит ICO для привлечения инвестиций на постройку и ввод в эксплуатацию 147-240 контейнеров. ComBox – это будущее промышленного майнинга! Подробнее о проекте – https://combox.io/ru/
  6. АСУ означает «Автоматизированная Система Управления». Такая система может управлять и производственными процессами, и автоматической парковкой, и газовым котлом или другими объектами. На заре развития промышленности рядом с каждым оборудованием стоял специалист, который управлял им и следил за исправностью его работы. Так, лифтёры управляли лифтом, а на самолётах имелись бортинженеры. Теперь же лифт двигается сам — достаточно нажать кнопку. Управление сложными системами самолёта осуществляется автоматически, двигатели уже давно сами выходят на заданный режим. Всё это происходит благодаря АСУ. Из чего же состоит АСУ? Обычные элементы — это шкаф автоматизации, исполнительные механизмы, датчики и программа управления. В шкафу АСУ располагается множество блоков: ПЛК (Программируемый Логический Контроллер), модули расширения различных интерфейсов, электрические автоматы, силовые шины, преобразователи сигналов от датчиков, преобразователи сигналов для исполнительных элементов, частотные преобразователи. На передней панели шкафа установлены кнопки, выключатели и индикаторы режимов работы. В отличие от домашнего ПК, логический контроллер — очень надёжное устройство. Вообще, слово надёжность — это второе имя АСУ. Представьте, что будет, если лифт неожиданно решит открыть двери во время движения, а самолёт выдвинет шасси. Поэтому безопасности и бесперебойности работы АСУ всегда уделяется максимум внимания. От шкафа АСУ идёт множество проводов к датчикам и исполнительным элементам. Например, в системах вентиляции можно встретить датчики температуры, скорости потока, давления и исполнительные элементы — актуаторы (устройства, преобразующие электрический сигнал в положение механического элемента). Важным элементом АСУ является программа ПЛК. Она определяет поведение системы в различных ситуациях, рассчитывает команды для исполнительных механизмов, обрабатывает сигналы от внешних датчиков. Чаще всего за большими и дорогостоящими установками всё же следит человек- оператор. Его функция состоит в том, чтобы наблюдать, как работает система, и корректировать режим работы, если это необходимо. Оператор сидит за пультом АРМ (Автоматизированным Рабочим Местом). На экране мониторов такого пульта отображаются параметры работы системы. Наглядная мнемосхема достоверно отображает множество данных, и одного взгляда на экран хватает, чтобы понять, что происходит с оборудованием. Если сравнить сложную и дорогостоящую систему АСУ с сотрудником, который мог бы следить за системой и производить переключения вручную, можно выявить ряд очевидных различий. АСУ работает 24 часа в сутки, не устаёт, не выходит покурить, не допускает ошибок. Выполняемые процессы предсказуемы и повторяемы. Также, не надо забывать, что зачастую человек не может реагировать на изменения с необходимой скоростью. Например, сложно нажать на специальную кнопку в машине, чтобы сработали подушки безопасности, когда это необходимо. Электроника же делает это надёжно, с заданной скоростью и только тогда, когда это действительно необходимо; именно в ту долю секунды, когда это будет безопасно и эффективно. Майнинг — процесс сложный. Его оборудование очень дорогостоящее. Любые простои техники приводят к существенным финансовым потерям. Обслуживание и частые ремонты, опять же, вызывают новые простои и приводят к большим убыткам. Также известны случаи пожаров и систематических поломок оборудования. Все эти факторы указывают на то, что промышленная эксплуатация майнингового оборудования — ответственный и сложный процесс и оставлять его без автоматизации нельзя! Сервисное обслуживание майнингового оборудования Существуют два основных вида объектов для майнинга: стационарная ферма и мобильный контейнер. В первом случае майнинговое оборудование располагается на стеллажах внутри большого здания — дата-центре. Как правило, в таких зданиях много свободного места, высокие потолки, много места для размещения вентиляционного и электрораспределительного оборудования. Но имеется один минус — стационарность таких объектов. Во втором случае оборудование располагается внутри мобильного контейнера. Места здесь намного меньше, размещение оборудования плотнее, потолки ниже. Металлические стенки контейнера обладают плохой теплоизоляцией: зимой выключенный контейнер промерзает, летом — сильно нагревается на солнце. Обычно в здании, где расположена майнинговая ферма, сидит специалист, который занимается настройкой параметров и контролем работы оборудования, техническим обслуживанием, запуском или остановкой системы. Рядом с контейнером такой специалист находиться не может, и, как правило, он выполняет сервисное обслуживание по необходимости, а основной период времени находится за пультом АРМ. Таким образом, необходимый объем работ по обслуживанию и процессу управлению этими объектами идентичен. Для промышленного майнинга необходима слаженная работа всех систем: вентиляционной и электрораспределительной систем, системы пожаротушения, локальной вычислительной сети, охранной системы, системы контроля доступа, плюс необходимо обеспечение надёжного доступа к сети Интернет с резервным каналом связи. Всеми этими системами необходимо управлять в реальном времени. АСУ для майнингового контейнера Сейчас на рынке появилось множество контейнеров для майнинга. Они отличаются как конструктивным исполнением и принципом системы охлаждения, так и системами АСУ. Чаще всего внутри таких контейнеров находится электрораспределительный шкаф, состоящий из вводного автомата и электросчётчика. Далее, от шкафа множество кабелей тянутся к розеткам для майнеров, расположенных на полках. Многие, но не все решения, используют отдельные автоматы на каждую розетку. С точки зрения правил эксплуатации электроустановок, отдельные автоматы на каждый майнер просто необходимы. На полках стоит коммутационное оборудование (свитчи), посредством которых строится локальная вычислительная сеть, которая связана через роутер с сетью Интернет. Что же касается системы вентиляции — тут всё гораздо сложнее. Внутри контейнера необходимо поддерживать постоянную температуру и сделать это можно двумя способами: можно управлять заслонками приточного воздуха, а можно регулировать обороты двигателя приточной установки. Как правило, применяются специализированные контроллеры для климатических установок. И в целом, весь комплекс оборудования выглядит логичным и работоспособным. Производители заверяют, что контейнер полностью готов к работе, и позволяет управлять им удалённо. Форс-мажорные ситуации для майнингового оборудования Давайте рассмотрим следующую ситуацию. Контейнер благополучно работал зимой несколько дней, после чего произошло технологическое отключение электроэнергии на 2 часа. На улице стоит температура –30 °С. Контейнер за эти 2 часа промерзает, вся электроника, соответственно, остывает до тех же –30 °С. Спустя два часа подаётся электропитание в контейнер… К слову, это достаточно типичная ситуация в суровых зимних условиях. Но в большинстве контейнеров нет циклограммы запуска. Система с АСУ должна контролировать, что температура внутри контейнера не соответствует температуре эксплуатации электроники, и запускать предпусковой прогрев. И только по достижению положительной температуры, начнётся запуск электроники. При больших отрицательных температурах большинство бытовой электроники, таких как материнские платы, процессоры и память работать не будут. Существует риск поломки майнингово оборудования. Другой существенной проблемой является одновременное подключение большого количества блоков питания к электросети. Например, на блоках питания без системы плавного пуска стартовый ток равен около 100 Ампер. 10 блоков питания уже дадут 1 кА. Представьте теперь, что у вас 10 контейнеров, в каждом из них находится по 100 блоков питания. При одновременном старте пусковой ток будет иметь недопустимое значение и может повредить электрораспределительное оборудование. Чтобы избежать этого, установленная АСУ должна производить включение вычислительных блоков последовательно, в соответствии с циклограммой запуска. Ещё ситуация. Если в контейнере установлена система пожаротушения (а многие на ней, к слову, почему-то экономят), то она может сработать только по двум причинам: превышение температуры или наличие задымления. Существуют решения и с применением тепловизоров, но они обладают рядом ограничений. Приточная установка обычно подает около 50 000 м3 воздуха в час. При таком потоке наличие даже сильного очага возгорания не прогреет воздух, а дым выдуется наружу ещё до того, как он попадёт на датчик дыма. Определение возгорания стандартными способами в этом случае также невозможно, а, следовательно, и своевременное тушение пожара становится невозможным. Также перед тушением пожара необходимо будет полностью отключить приточную установку, обесточить все потребители тока, и в случае использования систем газового пожаротушения обеспечить герметичность контейнера. Зачастую такой алгоритм работы в контейнерах без АСУ попросту невозможен. К слову, использование систем порошкового пожаротушения в случае срабатывания нанесёт огромный ущерб электронике, и восстановление работоспособности такого объекта затянется надолго. Рассмотрим другой пример. При некоторых климатических условиях в помещении возникает так называемая точка росы. Внутри контейнера даже после небольшого простоя, связанного с технологическим отключением, может скапливаться влага, и при перепаде температур она может проявится в виде росы на поверхности плат майнеров. Запуск системы в такой ситуации грозит повреждением электроники. Система АСУ должна отслеживать условия старта электроники и не допускать запуска при возникновении критической влажности, чтобы сберечь дорогостоящее оборудование от повреждения. Более частые ситуации — зависание оборудования. Если это происходит с майнером, работающим на видеокартах, то зависание потребует перезапуска системы. Для этого на оборудование ставятся вотчдог-таймеры. Эти устройства отслеживают работу майнера и перезагружают его. Однако, если, к примеру, произошла поломка кулера видеокарты, то возникнет необходимость как можно скорее отключить майнер. Если рядом сидит человек — он сможет это сделать с помощью тумблера блока питания. Но до этого момента видеокарта будет работать в режиме перегрева, что может привести к повреждению процессора. Удалённое же управление электропитанием каждого майнера отсутствует практически во всех контейнерах. На первый взгляд, это не существенно, однако различные проблемы в работе оборудования являются достаточно частым явлением и требуют немедленного отключения электропитания с целью предотвращения повреждений. Основы эффективной работы АСУ Для корректной и продолжительной работы объекта требуется тщательное взаимодействие всех систем. Для того, чтобы АСУ могла полностью управлять объектом, необходимо установить достаточный набор исполнительных элементов. Сложно предугадать все возможные ситуации, возникающие при эксплуатации, как правило, они являются совершенно не очевидными, поэтому иногда кажутся невозможными и даже фантастическими. Однако статистика ремонта оборудования и пожаров на таких объектах говорит об обратном. Корректная работа оборудования возможна только при наличии продуманных циклограмм, запрограммированных в ПЛК. Эти циклограммы должны обеспечить автоматический переход из одного режима в другой. Например, после подачи электропитания было бы логично проверить уровни напряжений электросети, проверить температуру и влажность внутри контейнера. До тех пор, пока все параметры не придут в норму, подавать питание на майнеры недопустимо. Включение майнеров необходимо осуществлять поэтапно, поочередно подавая питание на каждый майнер. Одновременно необходимо обеспечить работу приточной установки в нужном режиме. Дело в том, что зимой температура воздуха порой опускается до –40…–30 °С. Продувать таким холодным воздухом оборудование, которое только начинает майнить, нельзя. Нужно поддерживать баланс между нагревом воздуха майнерами внутри контейнера и притоком холодного воздуха. Также система АСУ должна взаимодействовать с системой пожаротушения и при необходимости немедленно отключать приточную вентиляцию, снимая питание со всего оборудования. Для чёткой работы всех режимов и безошибочных переходов из режима в режим по запросу оператора либо при наступлении определенных значений от датчиков нужно составлять соответствующую циклограмму. Она должна содержать перечень команд, отправляемых на исполнительное оборудование в определённые периоды времени. Важно предусмотреть все ситуации, в которых может находиться контейнер с оборудованием, и обеспечить правильный переход из одного состояния в другое. Только когда описаны все ситуации, проработана логика работы контейнера и проведены все тесты, можно сказать, что объект будет функционировать надлежащим образом во всех возможных ситуациях, и человеческий фактор не окажет влияние на своевременность выполнения действий. Поскольку все системы регулярно обмениваются данными друг с другом, отказ любой из них будет сразу же выявлен. Например, если сгорит двигатель приточной установки, об этом можно будет узнать ещё до того, как в контейнере начнется перегрев оборудования, поскольку АСУ среагирует автоматически. Что касается стоимости таких систем АСУ, то их цена сравнительно невысока — по крайней мере, по сравнению со стоимостью всех майнеров и их возможных ремонтов. А при правильном подходе к проектированию АСУ, система управления будет не только реагировать на уже произошедшие события, но и предсказывать возможные поломки оборудования, сопоставляя показания различных датчиков с уже накопленной информацией. Таким образом, значительно снизятся затраты на эксплуатацию техники, а управление таким объектом станет по-настоящему удаленным и эффективным.
×