Die beste Hardware für Blocknet-Mining

Diese Anleitung zeigt, welche Rechner Blocknet mit seine am schnellsten minen, wie viele Threads dein RAM zulässt und welche Hashrate du erwarten kannst, damit du Hardware auswählen oder deinen vorhandenen Computer einschätzen kannst.

Was ist die beste Hardware für Blocknet-Mining?

Blocknets Proof of Work ist Argon2id mit einem 2-GiB-Speicherblock pro Hash. Das macht ihn speicherintensiv: Die Hashrate hängt genauso stark von Speicherbandbreite und Latenz ab wie von der Anzahl der Kerne, und davon, wie viele dieser 2-GiB-Blöcke gleichzeitig in den RAM passen. Ein starkes Speichersystem ist das, was die Spitzenrechner in der Tabelle unten gemeinsam haben.

Beste gemessene Hashrate pro Generation

Das sind die besten mit seine gemessenen Ergebnisse für jede Hardware-Generation. Die letzte Spalte zeigt den RAM, den die Mining-Threads für ihre Speicherblöcke nutzen: Threads × 2 GiB.

Die Server-Zeilen liefen auf AWS-Cloud-Rechnern mit 2-MiB-Huge-Pages, die M4-Max-Zeile auf einem MacBook Pro mit 48 GB. Jeder Wert ist die Zahl der fertigen Hashes geteilt durch die verstrichene Zeit, gemittelt über wiederholte Läufe, gemessen zwischen Juli und Oktober 2026. Das Zen-5-Ergebnis ist der Mittelwert aus vier Läufen mit seine v0.2.22 auf einer AWS m8a.8xlarge, einem EPYC-9R45-Rechner mit 32 Kernen und 128 GiB RAM.

Ergebnisse für jeden getesteten Prozessor, mit den Belegen für jede Zeile, stehen auf der Leistungsseite.

Warum die Speicherbandbreite deine Hashrate bestimmt

Jeder Argon2id-Hash füllt seinen gesamten 2-GiB-Block einmal und liest dabei frühere Teile davon zurück. Der L3-Cache eines Prozessors wird in Megabyte gemessen: Auf dem Zen-5-Server teilt sich jede Gruppe aus acht Kernen 32 MiB, ein einzelner Hash arbeitet sich also durch 64-mal mehr Speicher, als dieser Cache fasst. Der größte Teil der Arbeit ist Speicherverkehr.

Die Zahlen zeigen es. Bei 49,4 H/s schreibt der Zen-5-Server jede Sekunde etwa 99 GiB an frischen Speicherblöcken (49,4 × 2 GiB). Die Hashrate steigt mit den Threads, bis das Speichersystem ausgelastet ist: Auf diesem Rechner kamen 16 Threads auf 37,8 H/s und 32 Threads auf 49,4 H/s. seine misst diese Kurve auf deinem Rechner und bleibt bei der besten Thread-Anzahl.

Für die Wahl der Hardware folgen daraus drei Dinge:

• Speicherbandbreite zählt so viel wie Kerne. Gewichte beim Vergleich von Rechnern das Speichersystem genauso stark wie die Anzahl der Kerne.
• Der RAM legt die Obergrenze für Threads fest. Jeder Thread braucht seinen eigenen 2-GiB-Block, daher begrenzt oft der RAM die Thread-Anzahl, bevor es die Kerne tun.
• Der Kernel macht auf demselben Chip einen Unterschied. seine bringt pro Prozessorfamilie mehrere Argon2id-Kernel mit. Auf dem EPYC 9R45 mint der Streaming-Kernel 30 % schneller als AVX2 (34,47 auf 44,74 H/s bei 24 Threads). Auf AWS Graviton4 mint der SHA3-Kernel mit Prefetching 56 % schneller als reines NEON (13,80 auf 21,50 H/s). seine wählt während des Minings den schnelleren.

Wie viel RAM brauchst du pro Mining-Thread?

Hier die Rechnung für gängige Größen. „Auf dem Papier“ ist RAM ÷ 2 GiB. Die letzte Spalte zieht die 5-%-Reserve von seine und etwa 2–3 GB für das Betriebssystem ab, nimm sie also als grobe Orientierung. Für Laptops und ältere PCs mit 4–12 GB gibt es die Anleitung zum Mining auf einem alten PC oder Laptop.

seine begrenzt die Threads außerdem auf die Zahl der logischen Kerne des Prozessors, das echte Limit ist also das, was zuerst ausgeht. Nimm einen Desktop-Prozessor mit 16 Kernen und 32 Hardware-Threads. Mit 32 GB RAM führt er etwa 14 Mining-Threads aus, mit 64 GB etwa 29. Für 32 Threads brauchst du allein 64 GiB für die Speicherblöcke plus Reserve, deshalb stammt das Zen-5-Ergebnis mit 32 Threads von einem Rechner mit 128 GiB.

Wenn du RAM fürs Mining kaufst, richte ihn nach den gewünschten Threads: etwa 2 GB pro Thread plus ein paar Gigabyte für das System.

Kannst du Blocknet mit CPU und NVIDIA-GPU zusammen minen?

Ja. seine mint unter Windows und Linux gleichzeitig auf jedem CPU-Kern und jeder erkannten NVIDIA-Grafikkarte, und die Hashraten addieren sich. Dafür brauchst du kein Flag; das ist der Standard.

• Windows: Der Download enthält die CUDA-Runtime-Bibliotheken, du brauchst also nur einen aktuellen NVIDIA-Treiber.
• Linux: Installiere den NVIDIA-Treiber und die NVRTC-Bibliotheken aus deiner Distribution oder von NVIDIA.
• Erster Start: seine optimiert die Kernel-Einstellungen für jede Karte und speichert das Ergebnis, spätere Starts dauern also nur Sekunden.

Auf Macs mit Apple Silicon mint seine standardmäßig auf der CPU, dem schnellsten auf dem M4 Max gemessenen Setup. Die NVIDIA-Anleitung behandelt Multi-GPU-Rigs und Voraussetzungen.

Was optimiert seine automatisch?

Für die Ergebnisse oben musst du nichts konfigurieren. Starte seine, füge deine Adresse oder deinen @name ein und übernimm den Standard-Pool bntpool.com. Die Mining-Anleitung führt durch diese Schritte. Während seine mint, erledigt es Folgendes:

• Es legt die Thread-Anzahl nach RAM und Kernen fest, vergleicht dann Thread-Anzahlen an echter Mining-Arbeit und behält die beste.
• Es wählt den CPU-Kernel, etwa AVX2, AVX-512, den Streaming-Kernel auf Zen-5-EPYC oder SHA3 auf Arm, und wechselt erst nach zwei bestätigten Gewinnen.
• Es verteilt Threads auf großen Servern. Unter Linux verteilt es Threads auf NUMA-Nodes und L3-Cache-Gruppen, was auf einem gemieteten EPYC 8434P bei 24 Threads 16,7 % brachte. Die Anleitung zum Mining auf Servern enthält die Details.
• Es schützt deinen Arbeitsspeicher. Es hält eine Reserve von 5 %, pausiert Threads, wenn der RAM knapp wird, und holt sie zurück, sobald wieder Platz frei ist.
• Es merkt sich, was funktioniert hat, sodass der nächste Start mit den optimierten Einstellungen beginnt.

Nichts davon verbindet sich neu mit dem Pool, das Tuning kostet dich also keine Mining-Zeit. Die Anleitung zum automatischen Tuning erklärt jeden Schritt.

Ein optionales Extra lohnt sich unter Linux und WSL: Reservierte Huge Pages brachten auf dem Validierungsrechner etwa 4–6 % mit 2-MiB-Seiten und weitere 2 % mit 1-GiB-Seiten. Die Huge-Pages-Anleitung enthält die Befehle, und die Anleitung für große Server behandelt EPYC- und Xeon-Rechner.

Wie prüfst du deine eigene Hashrate?

Am schnellsten geht es, wenn du seine herunterlädst und mit dem Mining beginnst: Das Dashboard zeigt deine Hashrate nach wenigen Augenblicken, und auf bntpool.com kannst du deine Adresse nachschlagen und sehen, was der Pool erfasst. Gib dem Tuner etwas Zeit, sich einzupendeln, bevor du die Zahl abliest.

Um den Prozessor ohne Verbindung zu einem Pool zu messen, starte den Offline-Benchmark von seine:

./seine --bench --bench-kind backend --backend cpu --bench-secs 20 --bench-rounds 3

Er meldet fertige Hashes pro Sekunde, dasselbe Maß wie die Tabelle oben, du kannst deinen Rechner also mit den veröffentlichten Ergebnissen vergleichen.