Главная Работы на конкурс Предметное образование Технические дисциплины
Проект «Криптовалюта: от золота до биткойна. Экономическая эффективность использования альтернативных источников энергии в майнинге»
Автор: Шорохов Дмитрий Алексеевич
Место работы/учебы (аффилиация): МОУ "СОШ "Лесколовский центр образования", Ленинградская область, 11 класс
Научный руководитель: Филипенко Михаил Иванович
В последние годы в России наблюдается обусловленный ростом стоимости криптовалют повышенный интерес к майнингу. В связи с этим увеличивается сложность получения новых монет, а вместе с ней и цена на оборудование для майнинга. Вычислительные мощности реализуются посредством майнинговых ферм с числом вычислительных модулей в пределах 20 ед. для частных пользователей и 300–5000 ед. для крупных вычислительных центров. Одним из факторов, сдерживающих развитие промышленного майнинга, является большое энергопотребление вычислительных модулей. Поэтому актуальной представляется проблема обеспечения качества электропитания майнинговых ферм с точки зрения как эффективности использования источников электропитания, так и защиты применяемого дорогостоящего оборудования.
В данной работе произведен анализ проблем энергосбережения при создании ферм для промышленного майнинга, обосновывается необходимость создания уникального оборудования, подключаемого к майнинговым фермам. Произведен обзор применяемых воздушной и жидкостной систем охлаждения майнинговых ферм.
Резкий рост стоимости криптовалют в 2017 г., в особенности с начала декабря 2017 по конец января 2018 г., когда курс биткойна не опускался ниже отметки в 10 000 долл., вызвал в России бум на майнинг — добычу цифровых активов с помощью вычислительных мощностей. Однако, если всего несколько лет назад заняться майнингом мог каждый обладатель мощного компьютера, то на сегодняшний день ситуация кардинально другая. Добыча виртуальных монет без значительных инвестиций просто невозможна. На данном этапе вычислительные мощности реализуются с помощью ферм, представляющих как совокупность большого числа видеокарт, подключенных к компьютерам (обычно не более 6–8 на одну материнскую плату), так и большого числа вычислительных модулей, использующих ASIC — интегральную схему специального назначения. При этом специализированное программное обеспечение обеспечивает параллельность процессов вычисления. Следует отметить, что производительность ASIC в сотни раз превышает производительность лучших видеокарт и имеет более высокое соотношение производительность/энергопотребление. Но их существенным недостатком является высокая стоимость и то обстоятельство, что они могут добывать, как правило, только одну валюту, тогда как видеокарты легко перестраиваются на майнинг любой валюты.
Из-за ажиотажа вокруг виртуальных денег оборудование для майнинга быстро растет в цене, а также увеличивается сложность получения новых монет.
Очень многие частные лица отдают предпочтение майнингу новых криптовалют, сложность вычисления которых еще не очень велика, а доходность процесса весьма приличная. В случае взлета валюты пользователей, успевших намайнить монеты, ждет огромная прибыль, но только в единичных случаях подобным активам удается получить достаточное развитие. В частности, если взять для примера эфириум, который является второй по популярности и перспективности криптовалютой, то, несмотря на выгодность приобретения оборудования для добычи криптомонет, срок его окупаемости существенно вырос, тогда, как прибыль снизилась. В других криптовалютных системах эта тенденция остается практически идентичной.
Частные пользователи сегодня могут объединяться в пулы и получать, таким образом, вполне приличную прибыль. Но со временем требования для входа вырастут, оборудование подорожает или в результате влияния прочих внешних факторов одиночкам все равно придется уйти с рынка и переориентироваться на облачные сервисы, которые приобретают все возрастающую популярность. Уже сейчас в России по данным различных источников более 80% вычислительных мощностей сосредоточено в специализированных вычислительных центрах, занимающихся промышленным майнингом с числом вычислительных модулей 300–5000 ед., 10 % — малый бизнес, организованный в небольших помещениях с числом вычислительных модулей до 300 ед., остальное — любители с числом модулей до 20 ед. Одним из факторов, сдерживающих развитие промышленного майнинга, является большое энергопотребление вычислительных модулей. Так, единичная ферма из шести видеокарт потребляет от 1 до 1,5 кВт электроэнергии, единичный модуль ASIC имеет аналогичные показатели. В связи с этим одна из крупнейших майнинговых ферм в России, содержащая более 3000 модулей (Bitmain Antminer S9), использует для своего функционирования мощность электросети 4,5 МВт. При этом добывается 20 биткоинов в день и 600 биткойнов в месяц. Создаваемая на площадях бывшего завода «Москвич» майниговая ферма будет потреблять 20 МВт (в настоящее время из-за отсутствия необходимых ресурсов энергоснабжения подключено оборудование только на 2,5 МВт).
После запуска всех мощностей данная ферма по прогнозам будет занимать до 10 % глобального хешрейта. Оказалось, что майнеры биткоина ежегодно тратят на добычу более 31 ТВт-ч, что составляет 0,14 % всех энергозатрат в мире.
При этом расходы на электроэнергию на конкретной ферме составляют от 10 до 30 % от полученной валюты и зависят не только от используемого оборудования, но и от тарифов. Сейчас биткоин приносит прибыль 7,2 млрд долл. в год, при затратах на энергию порядка 1,5 млрд долл.
В связи с этим очень актуальной представляется проблема обеспечения качества электропитания майнинговых ферм как с точки зрения эффективности использования именно альтернативных источников энергии, так и с учетом защиты используемого дорогостоящего оборудования майнинговых ферм.
Смотреть похожие работы
Курсовая работа «Искусственный интеллект и будущее труда: перспективы интеллектуальных профессий»
Презентация к проекту «Сайт «Наш Астафьев»
Исследовательский проект «Альтернативные источники энергии»
Исследовательский проект «Исследование зависимости сопротивления проводников от их геометрических параметров»
Выпускная квалификационная работа «Разработка программного модуля для определения зон роста биологического объекта с применением машинного обучения»
Инженерный проект «Регулируемые утяжелители»
Мероприятие завершено
Добавить комментарий