221 / 736J/TH

ASIC Efficiency

Berapa banyak listrik yang dibutuhkan mesin penambang untuk pekerjaan yang sama

Eva membandingkan mesin penambang. Salah satunya menghitung lebih cepat, tetapi juga memakai lebih banyak listrik. Mana yang lebih hemat? Daya listrik saja belum menjawabnya: Eva perlu membandingkannya dengan pekerjaan yang diselesaikan. Konsumsi bahan bakar mobil pun tidak dinilai hanya dari berkurangnya isi tangki, tetapi juga dari jarak tempuhnya. ASIC Efficiency menghubungkan energi dengan jumlah perhitungan penambangan dengan cara serupa.

ASIC adalah chip yang dirancang untuk tugas tertentu; dalam penambangan, nama ini juga digunakan untuk seluruh mesin yang memakai chip tersebut. ASIC Efficiency menunjukkan energi yang dibutuhkan perangkat penambangan khusus untuk melakukan sejumlah perhitungan. Dalam penambangan Bitcoin, nilainya biasanya dinyatakan dalam J/TH, yaitu joule per terahash. Angka lebih rendah berarti lebih sedikit energi untuk pekerjaan yang sama; ini bukan persentase efisiensi catu daya ataupun ukuran laba.

Mining: model hasil operasionalBandingkan perkiraan bagian subsidi blok dengan biaya listrik pada hashrate, daya dan biaya pool yang Anda masukkan.

Dalam penambangan, setiap perhitungan hash adalah percobaan lain untuk menemukan hasil yang memenuhi syarat bagi blok Bitcoin baru. Hashrate mengukur kecepatan percobaan ini. TH/s berarti terahash per detik; satu terahash mewakili satu triliun perhitungan. Sementara itu, daya listrik menunjukkan seberapa cepat perangkat memakai energi. Joule adalah satuan energi. Bagilah daya dalam watt dengan Hashrate dalam TH/s. Mesin contoh yang memakai 4000 W pada 200 TH/s menghasilkan 20 J/TH. Satuan detik saling menghapus karena watt adalah joule per detik. Hasilnya menunjukkan energi yang dibutuhkan untuk jumlah pekerjaan komputasi yang sama. [1] [5]

Mari lihat dokumen nyata, bukan penawaran pembelian saat ini. Spesifikasi S21 Pro tahun 2024 mencantumkan 234 TH/s, daya listrik 3510 W, dan 15 J/TH pada suhu udara masuk 25 °C. Produsen menyebutnya nilai tipikal dan mencantumkan toleransi. Jadi, Eva tidak bisa mengharapkan setiap unit memberikan hasil persis sama pada sembarang suhu. Spesifikasi membantu memulai perbandingan; angka tanpa kondisi pengukurannya bisa menimbulkan kepastian semu. [1]

Jika Eva ingin memahami tagihan operasional, angka untuk chip saja tidak cukup. Pengukuran pada masukan listrik seluruh perangkat mencakup semua bagian yang mendapat daya dari masukan itu, termasuk rugi-rugi terkait. Namun, pompa terpisah atau pendingin gedung mungkin memakai jalur listrik lain; konsumsinya perlu ditambahkan secara terpisah. Braiins menyarankan pengukuran nyata karena perkiraan daya dari perangkat lunak bisa meleset. Membandingkan efisiensi chip dengan efisiensi seluruh fasilitas berarti membandingkan hal yang berbeda. [2]

Perbedaan produksi antar-chip dan suhu memengaruhi hasil operasi. Braiins menjelaskan bahwa proses penyetelan yang sama dapat memberikan peningkatan berbeda pada unit berbeda. Karena itu, Eva mencatat suhu, mode operasi, dan firmware—perangkat lunak pengendali mesin—bersama hasil pengukuran. Daya listrik dan Hashrate harus dinilai dalam rentang waktu yang sebanding. Pembacaan singkat saat mesin mulai menyala atau sedang disetel tidak otomatis mewakili kinerja stabil yang dapat dipertahankan dalam operasi biasa. [3]

Autotuning secara otomatis mencari tegangan serta frekuensi kerja yang sesuai untuk setiap chip. Frekuensi menentukan ritme kerjanya. Overclocking, yaitu beroperasi di atas frekuensi kerja biasa, dapat meningkatkan Hashrate sekaligus memperburuk J/TH. Jadi, angka kinerja yang lebih tinggi saja tidak membuktikan efisiensi energi yang lebih baik. Eva harus melihat kedua besaran dan hasil nyata, bukan hanya batas yang dipasang di panel kendali. Kemampuan perangkat serta batas pasokan daya dan pendinginan tetap berlaku. [2]

Ambil perubahan yang murni berupa contoh: alih-alih 200 TH/s pada 4000 W, mesin berjalan pada 150 TH/s dan 2700 W. Indikatornya membaik dari 20 menjadi 18 J/TH. Energi untuk pekerjaan yang sama berkurang 10%, tetapi jumlah perhitungan dalam waktu yang sama juga berkurang seperempat. Itu dua perubahan yang berbeda. Daya lebih rendah mungkin menguntungkan Eva, tetapi penurunan pendapatan yang diharapkan juga harus dipertimbangkan. Contoh ini bukan setelan yang disarankan untuk mesin tertentu. [2]

Untuk beberapa mesin, merata-ratakan nilai J/TH begitu saja tidak cukup. Mesin yang lebih cepat menyumbang lebih banyak pekerjaan. Bayangkan contoh 200 TH/s pada 4000 W, lalu mesin lain dengan 100 TH/s pada 3000 W. Jumlahkan daya dan Hashrate masing-masing: 7000/300 menghasilkan sekitar 23,33 J/TH, bukan rata-rata sederhana 25 J/TH. Pengukuran harus mencakup kondisi dan periode yang sebanding. Dengan begitu, kita memperoleh energi per pekerjaan seluruh kelompok, bukan memberi bobot sama pada mesin kecil dan besar. [1]

Selain efisiensi, Eva memerlukan Hashprice, yaitu pendapatan kotor yang diharapkan per satuan Hashrate dalam periode tertentu, harga listrik, waktu operasi sebenarnya, dan biaya layanan. Harga pembelian serta biaya lain juga menentukan pengembalian modal. Perangkat yang lebih hemat bisa lebih mahal, sehingga J/TH saja tidak memutuskan pilihan. Konsumsi total pun belum tentu turun: jika Eva menambah mesin atau meningkatkan kecepatannya, seluruh fasilitas dapat menarik lebih banyak daya meskipun energi per perhitungan berkurang. [4]

Untuk gambaran yang lebih utuh, baca entri ini bersama ASIC Miner, Hashprice, Joules per Terahash, Autotuning, Bitcoin. Entri ini juga dirujuk dari ASIC Miner, Hashprice, Joules per Terahash, Autotuning.

DOC · 001BITMAIN — S21 Pro specification (2024)Spesifikasi DOC · 002Braiins Academy — DPS and autotuning FAQDokumentasi DOC · 003Braiins Academy — AutotuningDokumentasi DOC · 004Braiins — Mining profitability inputsDokumentasi DOC · 005Bitcoin Developer Guide — MiningDokumentasi
Direvisi: Utamakan sumber · Bukan nasihat investasi