كيف تعدّن Blocknet على جهاز Mac

· مدة القراءة: 4 د

يوضح لك هذا الدليل كيف تعدّن Blocknet على جهاز Mac بمعالج Apple Silicon باستخدام seine: لماذا تناسب شرائح M-series إثبات العمل في Blocknet، وما الذي حققه M4 Max في القياس، وكم خيطًا تستوعبه ذاكرة جهازك، والخطوات الدقيقة في Terminal لبدء التعدين على bntpool.com.

هل يمكن تعدين Blocknet على Mac؟

إجابة مختصرة

نعم. أجهزة Mac بمعالج Apple Silicon معدِّنات قوية لـ Blocknet، لأن ذاكرتها الموحدة تمنح إثبات العمل Argon2id الكثيف الذاكرة عرض نطاق وافرًا. نزّل seine-macos-aarch64.tar.gz وفك ضغطه في Terminal وشغّل ./seine ثم الصق عنوانك. وقد سجّل M4 Max بذاكرة 48 GB معدل 30.9 H/s بالمعالج وحده.

يتولى seine بنفسه الإعداد الخاص بأجهزة Mac. فهو يعدّن على المعالج، ويوزع خيوطه على أنوية الأداء أولًا، ويحدد عدد الخيوط حسب ذاكرتك، لذا يكفي معظم الناس أمر ./seine البسيط.

لماذا تعدّن أجهزة Apple Silicon عملة Blocknet بكفاءة؟

إثبات العمل في Blocknet هو Argon2id مع 2 GiB من الذاكرة لكل تجزئة. كل تجزئة تملأ كتلة ذاكرة بحجم 2 GiB وتعود لقراءة أجزاء سابقة منها أثناء العمل، لذا تعتمد سرعة خيط التعدين في الأساس على مدى سرعة الشريحة في نقل البيانات من الذاكرة وإليها. ولهذا يحتاج كل خيط في seine إلى نحو 2 GB من ذاكرة RAM خاصة به.

تقوم Apple Silicon على الذاكرة الموحدة، التي تصفها Apple بأنها ذاكرة عالية عرض النطاق ومنخفضة زمن الاستجابة مجمّعة في مجموعة واحدة. وهذا يمنح كل خيط تعدين عرض نطاق وافرًا، وهو بالضبط ما تحتاجه تجزئة كثيفة الذاكرة. والنتيجة حاسوب محمول يعدّن Blocknet في نطاق معالجات الخوادم نفسه.

ما سرعة تعدين Blocknet على M4 Max؟

إجابة مختصرة

عدّن MacBook Pro بذاكرة 48 GB وشريحة M4 Max عملة Blocknet بمعدل 30.94 H/s مع 16 خيطًا على المعالج وحده. ومع 14 خيطًا وتوزيع على أنوية الأداء، وهو الإعداد المتوازن الذي يشغّله seine افتراضيًا على هذا الجهاز، عدّن بمعدل 29.26 H/s وترك ذاكرة حرة أكثر للتطبيقات الأخرى.

جاءت هذه النتائج من جولة التحقق في seine على M4 Max بذاكرة 48 GB (12 نواة أداء و4 أنوية كفاءة) بتاريخ 2026-07-10:

الإعداد الخيوط معدل التجزئة
أقصى إنتاجية 16، توزيع auto 30.94 H/s
متوازن (الحد الافتراضي في seine على هذا الجهاز) 14، توزيع pcore-only 29.26 H/s

وللمقارنة، تتقدم نتيجة 30.9 H/s على كل نتائج خوادم Arm ومعالجات Intel Xeon في جداول الأداء الخاصة بـ seine؛ ولم يسجّل أعلى منها سوى خوادم AMD EPYC Zen 5 وZen 4. ويقارن دليل عتاد تعدين Blocknet أفضل نتيجة لكل جيل من العتاد، ويتضمن دليل Apple Silicon ملاحظات الضبط الكاملة.

كم خيطًا يستطيع جهاز Mac تشغيله؟

يحتاج كل خيط إلى 2 GiB خاصة به من الذاكرة، لذا تحدد الذاكرة السقف. ويترك seine أيضًا 5% من ذاكرة جهازك حرة كهامش عندما يضبط نفسه. وهذا يعطي الحدود العليا التالية:

ذاكرة Mac عدد الخيوط التي تستوعبها الذاكرة
16 GB حتى 7
24 GB حتى 11
32 GB حتى 15
36 GB حتى 17
48 GB حتى 22
64 GB حتى 30

أمران يضبطان العدد النهائي بما يلائم جهازك:

لا تحتاج إلى حساب أي من ذلك. يختار seine عدد الخيوط عند تشغيله ويواصل اختبار الأعداد القريبة أثناء التعدين.

الإعداد خطوة بخطوة على macOS

الخطوة 1: احصل على عنوان Blocknet

ثبّت محفظة Blocknet الرسمية، سواء محفظة سطر الأوامر أو محفظة سطح المكتب، وانسخ عنوانك. وإذا كان لديك اسم مختصر في Blocknet ID من blocknet.id، يمكنك التعدين إلى @name بدلًا من ذلك.

الخطوة 2: نزّل seine لأجهزة Apple Silicon

من قسم التنزيل، احصل على seine-macos-aarch64.tar.gz. يحتوي على برنامج seine وملف readme والترخيص، وملف SHA256SUMS.txt للتحقق من التنزيل.

الخطوة 3: فك ضغطه في Terminal

افتح Terminal (من Applications ثم Utilities) وشغّل هذه الأوامر. فهي تنشئ مجلد seine في مجلد المنزل وتفك الأرشيف داخله:

mkdir -p ~/seine
tar -xzf ~/Downloads/seine-macos-aarch64.tar.gz -C ~/seine
cd ~/seine

الخطوة 4: شغّل seine

./seine

نسخة macOS موقّعة توقيعًا محليًا (ad-hoc). إذا أوقف macOS التشغيل الأول، افتح System Settings وانتقل إلى Privacy & Security واسمح بـ seine. ويمكنك أيضًا إزالة علامة التنزيل من Terminal ثم تشغيله مجددًا:

xattr -d com.apple.quarantine ./seine
./seine

الخطوة 5: أدخل عنوانك وابدأ التعدين

يطلب seine عنوان الدفع أو @shortname، ثم مجمع التعدين. اضغط Return لقبول الافتراضي، stratum+tcp://bntpool.com:3333. بعد ذلك تعرض لوحة التحكم معدل التجزئة وأولى حصصك المقبولة. يرسل مجمع bntpool.com رصيدك إلى عنوانك عندما يبلغ 0.1 BNT، ويمكنك متابعته على bntpool.com بالبحث عن عنوانك.

لماذا يعدّن seine على المعالج فقط في أجهزة Mac؟

في Apple Silicon يتشارك المعالج وأنوية الرسوميات مجموعة واحدة من الذاكرة الموحدة. ويعتمد Argon2id على عرض نطاق الذاكرة، لذا سيتنافس المعالج وأنوية الرسوميات على عرض النطاق نفسه. وفي اختبارات seine على M4 Max، حقق التعدين بالمعالج وحده أعلى معدل تجزئة، لذا يختاره seine تلقائيًا على كل أجهزة Mac بمعالج Apple Silicon. فتحصل على أسرع إعداد دون أي خيارات تضبطها.

كيف تحصل على أقصى أداء من جهاز Mac؟

لكل الخيارات، راجع دليل الإعدادات. ويغطي دليل التعدين الرئيسي الدفعات والمنصات الأخرى.

ملاحظة

تصف هذه النتائج إثبات العمل الحالي Argon2id في Blocknet. وتخطط Blocknet لترقية للشبكة باسم Faraday في حدود 2027-02-16 يُتوقع أن تغيّر إثبات العمل، وفقًا لـ blocknetcrypto.com. يتحقق seine من الإصدارات الجديدة عند تشغيله وكل 12 ساعة، لذا أبقِه محدّثًا.

الأسئلة الشائعة

هل يمكن تعدين Blocknet على MacBook Air؟

نعم. يعمل seine على كل أجهزة Mac بمعالج Apple Silicon، ومنها MacBook Air. نزّل seine-macos-aarch64.tar.gz وفك ضغطه في Terminal ثم شغّل ./seine. يحتاج كل خيط إلى نحو 2 GB من الذاكرة، لذا يستطيع MacBook Air بذاكرة 16 GB تشغيل ما يصل إلى سبعة خيوط، ويحدد seine العدد بنفسه حسب الذاكرة الحرة.

هل يستخدم seine البطاقة الرسومية عند تعدين Blocknet على Mac؟

يعدّن seine على المعالج (CPU) افتراضيًا في أجهزة Apple Silicon لأنه الخيار الأسرع. فالمعالج وأنوية الرسوميات يتشاركان الذاكرة الموحدة نفسها، وإثبات العمل Argon2id في Blocknet يعتمد على عرض نطاق الذاكرة. على M4 Max حقق التعدين بالمعالج وحده أعلى معدل تجزئة، لذا يستخدمه seine تلقائيًا.

كم ذاكرة يحتاج جهاز Mac لتعدين Blocknet؟

يعمل كل خيط تعدين على كتلة ذاكرة بحجم 2 GiB، لذا احسب نحو 2 GB لكل خيط. يستطيع Mac بذاكرة 16 GB تشغيل ما يصل إلى سبعة خيوط، وجهاز 32 GB ما يصل إلى 15، وجهاز 64 GB ما يصل إلى 30. ويحتسب seine الذاكرة الحرة ويوائم الخيوط أيضًا مع أنوية المعالج.

هل يمكن تعدين Blocknet على Mac بمعالج Intel؟

نعم. ينشر seine أرشيفًا منفصلًا لأجهزة Mac بمعالج Intel هو seine-macos-x86_64.tar.gz، والخطوات هي نفسها كما في Apple Silicon. نزّله وفك ضغطه في Terminal وشغّل ./seine والصق عنوان Blocknet الخاص بك أو @name. يحدد seine عدد خيوطه حسب ذاكرتك ويبدأ التعدين على bntpool.com افتراضيًا.