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仮想通貨Grinのマイニングに最適のGPUとは|LongHash分析結果

画像はShutterstockのライセンス許諾により使用

仮想通貨Grinのマイニングに最適のGPUは?
米仮想通貨調査企業「LongHash」は、先月中盤に「Grinマイニングに最適のGPUは?」と題し、その分析結果を発表し、寄稿時点での、Grinマイニングに最適なGPUに関する結論を公表した。

仮想通貨Grinのマイニングに最適のGPUとは

本記事は、2019年1月19日に、Zhehao Chen氏によってLongHash上で寄稿されたものです。公式翻訳権利の元、日本語への翻訳を行なっています。なお、記事上で利用されているデータは、2019年1月18日前後のデータを基にしています。

Grinは、今年1月15日にメインネットへローンチされた、新たな仮想通貨である。

同仮想通貨は、現在トレンドとなっている、ビットコインよりも速く、安く取引を行うことを目的に開発されたプロトコル「Mimblewimble」を利用している。

一部投資家らや、特に、マイニングコミュニティからは関心を高めており、そのマイニングフォーラムでは、かなり活発にコミュニケーションが行われている。

当然の事ながら、Grinのマイニングで利益を得られるか否かは、その価格に左右される。

しかし、本記事では違った点に注目し「どのGPUがGrinマイニングに最適か」について焦点を当てる。

現在のマイニング状況

まず最初に、マイニングの状況について確認する。

Grinのローンチに際して、ICOやプレマイニングからは比較的、無縁となっており、より公平なマイニングが可能な状態になっている。

さらに、同通貨は、二つの異なったProof of Workを利用し、そのうちの一つ「Cuckatoo31」はASICでのマイニングが容易な形となり、最低11GBのメモリを備えた高性能GPUが必要とされるが、一方で、「Cuckatoo29」はASIC耐性を備え、一般的に利用されるGPUとの相互性もある。

今のところ、マイニングによって生成されるブロックの90%が「Cuckatoo29」によるもので、「Cuckatoo31」を通じ、生成されるブロックの割合は10%に止まっている。

Grinのブロック生成速度は1分毎で、1ブロックあたりの生成報酬は60Grinとなり、1日あたり、86,400Grinが発行されていることになる。

Grinのマイニングにおいて、最適のGPUを見つけ出すためには、いくつかの仮説を立てる必要がある。そうすることにより、電力コストなどの要素をもとに、結論を導き出すことが可能となるからだ。

以上のような理由から、1キロワットあたり、0.05ドル(約5.49円)と仮定して計算する。

分析結果

計算するにあたり、我々が考慮した要素は、電力コスト、GPUの購入代、マイニングするための土地、メンテナンス代、冷却コストなどだ。

ハッシュパワーのリアルタイムのデータは、MinerBabeを利用し収集している。

また、ネットワークのハッシュパワーに関するデータ収集はGrinMintを用いた。

分析結果として、NVIDIA 10シリーズが、Grinマイニングにかかるコストが最も低かったことから、最適のGPUであるという結論に達した。

一般的に、NVIDIAのグラフィックボード間の違いはあまり影響は見られなかったものの、AMDのグラフィクボードと比較した場合、NVIDIAの製品全てがAMD製品を上回る結果となった。

当然、どのマシンでGrinのマイニングを行うにしても、市場価格の影響によって異なるもので、実際、現在の価格は低迷している。

現時点の価格は、こちらから確認ができる。

現在の市場トレンドを考慮すれば、おそらくGPUを購入しGrinのマイニングを行う絶好の機会とは言えないだろう。

しかしながら、すでにNVIDIA 10シリーズのGPUを持ち、なおかつ、低い電力コストを利用できる環境があるならば、利益を得る可能性もあると言えるだろう。

LongHash
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英語公式HP:longhash.com
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LongHashは独自のデータ分析を基に、仮想通貨のトレンドやニュース、価格に関する情報を日中英の3ヶ国語で提供するジャーナリズム・プラットフォームです。

ブロックチェーンデータの解析や解説を行うLongHash所属のデータサイエンティストやライターを世界中に抱え、分かりやすい記事で配信しています。

またLongHashはブロックチェーンハッカソンやミートアップの企画、実施運営のサービスも提供しております。

なお、共同設立者であるEmily Parker氏は、以前記者としてWSJやNYタイムズで務めたほか、米政府の技術政策専門アドバイザーを歴任しています。

より多くの記事を読みたい方は、こちらからLongHashの公式ページへアクセスできます。

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