Tweet yazar tarafından silindi.
Ama biz her şeyi kaydettik 🙂.
Madencilik donanımı üreticisi FutureBit, dijital bir meyve sineği beyni modeli kullanarak SHA-256 hesaplamaları gerçekleştirmeye yönelik sıra dışı bir yöntemi test etti. HashFly deneyi, simüle edilmiş 2.914 nöral bağlantı kullanıyor ancak şu anda geleneksel bilgisayar donanımında çalışıyor ve ASIC madencilerle rekabet edemiyor.
Bu makale orijinalinden tercüme edilmiştir. Muhabirimiz tarafından hazırlanan orijinal versiyonu okumak için buraya tıklayın.
Şirket, gerçek biyolojik nöronlara dayalı teorik bir sistemin TH/s başına yaklaşık 1 watt enerji verimliliğine ulaşabileceğini belirtiyor. Böyle bir sistem hâlâ tamamen varsayımsal olsa da, bu değer 3 nm süreçle üretilen modern ASIC çiplerden yaklaşık 10 kat daha verimli olurdu.
X'te gönderiyi görüntüle Yükleniyor...
HashFly, yetişkin erkek bir meyve sineğinin beyni ve merkezi sinir sisteminin dijital haritası olan MaleCNS v1.0'a dayanıyor. FutureBit, deneyi veri setindeki tüm nöronları kapsayacak şekilde genişletmeyi ve araştırma bulgularını yayımlamayı planlıyor.
Bitcoin madenciliği yapmak için makineler, ağın gerekli zorluk seviyesini karşılayan bir değer bulmaya çalışırken tekrar tekrar SHA-256 hesaplamaları gerçekleştirir. Madencilik donanımının performansı, hash oranı yani saniyede gerçekleştirebildiği bu tür deneme sayısıyla ölçülür.
HashFly'da hesaplama sürecinin bir bölümü, simüle edilmiş 2.914 nöral bağlantı kullanılarak gerçekleştirilir. Kullanıcılar hedef zorluk seviyesini ayarlayabilir, ancak deney gerçek Bitcoin ağıyla kıyaslanamayacak bir seviyede çalışır.
Karşılaştırma için, FutureBit'in kompakt Apollo III ASIC madencisi yaklaşık 18 TH/s sağlayabilir. HashFly, geleneksel donanımda doğrudan bir tarayıcıda çalışır ve pratik Bitcoin madenciliği için tasarlanmamıştır.
Deneyin en ilgi çekici kısmı, FutureBit'in sistemin biyolojik bir versiyonuna ilişkin teorik tahminidir.
Şirket, gerçek nöronların madencilik le ilgili hesaplamaları sürekli gerçekleştirmesinin sağlanabilmesi ve çıktılarının bir meyve sineğinin enerji tüketimiyle karşılaştırılması durumunda, verimliliğin TH/s başına yaklaşık 1 watt'a ulaşabileceğini hesapladı. Bu özelliklere sahip gerçek dünyada bir sistem şu anda mevcut değil.
FlyMiner adlı ayrı bir proje, 139.255 meyve sineği nöronu ve bunlar arasındaki 16,8 milyon bağlantıyı içeren dijital bir harita kullanılarak geliştiriliyor. HashFly'ın aksine sistem, tüm madencilik hesaplamalarını doğrudan gerçekleştirmiyor. Bunun yerine, geleneksel bir algoritmanın ne zaman çözüm aramaya başlaması gerektiğini belirliyor.
Sineğin hareketiyle ilişkili simüle edilmiş nöronlar arasındaki aktivite önceden tanımlanmış bir eşiğe ulaştığında, program CKPool solo madencilik havuzundan alınan bir göreve yönelik çözümleri test etmeye başlıyor. Süreç saniyede yaklaşık 700.000 denemeye ulaşıyor.
Meyve sineği beyinlerinin dijital modelleri deneysel olarak yalnızca madencilik için değil, alım satım için de kullanıldı. Bu tür projeler, finansal piyasaları anlamadan bir organizmanın nöral aktivitesinin alım satım kararları için sinyal kaynağı olarak kullanılıp kullanılamayacağını test ediyor.
Bu yaklaşım ile insan davranışı arasındaki olası bir fark, piyasa hareketlerine yönelik duygusal tepkilerin olmamasıdır. Ancak bu tür deneyler, biyolojik veya simüle edilmiş nöral sistemlerin profesyonel alım satım algoritmalarından daha üstün olduğunu henüz göstermedi.
Daha önce, HOLY Mining'in madencilik verimliliğini artırmak için akıllı bir bulut bilişim platformu başlattığını bildirmiştik. Şirket, bilgi işlem gücü ve altyapı yönetimini otomatikleştirmeye odaklanıyor.