ASIC Efficiency

採掘では、ハッシュ計算を繰り返し、新しい Bitcoin のブロックに必要な条件を満たす結果を探します。Hashrate はこの試行の速さです。TH/s は毎秒のテラハッシュ数を表し、一テラハッシュは一兆回の計算に相当します。一方、消費電力は機器がエネルギーを使う速さを表します。ジュールはエネルギーの単位です。ワットで表した消費電力を、TH/s で表した Hashrate で割ります。仮に 4000 W で 200 TH/s の機器なら、結果は 20 J/TH です。ワットは毎秒ジュールなので、分子と分母の秒が打ち消し合います。これで、同じ量の計算に必要なエネルギーが分かります。 [1] [5]

現在の購入案内ではなく、実際の資料を見てみましょう。S21 Pro の 2024 年の仕様表には、234 TH/s、消費電力 3510 W、15 J/TH とあり、測定時の吸気温度は 25 °C です。メーカーはこれらを標準的な値として示し、許容差も記載しています。したがって、どの個体も、どんな温度でも同じ結果になるとは限りません。仕様表は比較の出発点ですが、測定条件を切り離した数字は、誤った確信を与えかねません。 [1]

エヴァが運用時の電気代を知りたいなら、チップだけの数字では足りません。機器全体の電源入力で測れば、その入力から電力を受けるすべての部分と対応する損失が含まれます。ただし、独立したポンプや建物の冷却設備には別系統の電源が使われる場合があり、その消費分は別途加えます。Braiins は、ソフトウェアの消費電力推定が不正確な場合があるため、実測を勧めています。チップと施設全体の効率をそのまま比べるのは、異なる範囲を比べることになります。 [2]

チップの製造上の個体差や温度は、運転結果に影響します。Braiins は、同じ調整方法でも機器によって改善幅が異なると説明しています。そこでエヴァは測定値と一緒に、温度、運転モード、そして機器を制御するソフトウェアである firmware を記録します。消費電力と Hashrate は、比較可能な期間について評価しなければなりません。起動中や調整中の短い測定値を、そのまま通常運転で維持できる安定した性能とみなすことはできません。 [3]

Autotuning は、チップごとに適切な電圧と動作周波数を自動的に探す仕組みです。周波数は仕事のテンポを決めます。Overclocking は通常より高い周波数で動かすことで、Hashrate を増やす一方、J/TH を悪化させる場合があります。そのため、計算能力が高いというだけでは、エネルギー効率が良いとは言えません。エヴァは設定画面の上限値だけでなく、両方の数値と実際の結果を見ます。機器の能力、電源、冷却の制約も引き続き考慮する必要があります。 [2]

説明用の仮定として、200 TH/s・4000 W の運転を 150 TH/s・2700 W に変えたとします。指標は 20 から 18 J/TH に改善します。同じ仕事に必要なエネルギーは 10% 減りますが、同じ時間内の計算量は四分の一減ります。これは別々の変化です。消費電力の低下がエヴァに有利でも、見込まれる収入の減少も比べる必要があります。この例は特定の機器に推奨する設定ではありません。 [2]

複数台の場合、各機器の J/TH を単純に平均するだけでは不十分です。速い機器ほど、全体の仕事量に占める割合が大きいからです。仮に一台が 200 TH/s・4000 W、もう一台が 100 TH/s・3000 W だとします。消費電力と Hashrate をそれぞれ合計すると、7000/300 は約 23.33 J/TH となり、単純平均の 25 J/TH ではありません。測定条件と期間は比較可能でなければなりません。こうすれば大小の機器に同じ重みを与えず、全体の仕事量当たりのエネルギーを求められます。 [1]

エヴァには効率のほかに、一定期間の単位 Hashrate 当たりの予想総収入を示す Hashprice、電気料金、実際の稼働時間、手数料が必要です。投資回収には購入価格やその他の費用も関わります。省エネ機器ほど高価な場合もあり、J/TH だけでは選べません。総消費量も必ず減るわけではありません。機器を増やしたり計算速度を上げたりすると、一回の計算に必要なエネルギーが減っても、施設全体の消費電力は増える場合があります。 [4]