server in cloud 8core i7 920 2.67ghz con 8GB ram (debian 7)
copio/incollo output di jhprotominer
collisions/min: 58.3872, e=0.0123; Shares found: 157, submitted 157, accepted 150; fine tuning: DISABLED, AV=0, LRT=13317
riga di comanda data
./jhprotominer -o
http://ypool.net:10034 -u user -p psw -t 4
impostato per minare in pool ypool
Ma la collisions non è bassa?
cosa ne pensate?? sta minando da 1g..
Ancora non ci siamo
se vedi il tuo .log infatti trovi : fine tuning: DISABLED, AV=0
Ricominciamo da capo.
t = 4 e' il numero di threads
- se nelle opzioni di lancio non lo dài , lo trova da solo , quindi lascialo stare
- dal readme del programma : -t <num> The number of threads for mining (
default is to autodetect)
Il parametro fondamentale è : - F = ? cosa ?
Step da fare :
1 ) si lancia il comando cosi' :
./jhprotominer -o
http://ypool.net:10034 -u user -p psw
-F = 0Lo si lascia andare per ore fino a che non ha finito tutte le 32 iterazioni , infatti vedrai scorrere il parametro AV = da 1 a 32
Ci puo' mettere diverse ore =
devi aspettare !!Quando avra' finito tutte le iterazioni, si settera' in automatico su valore av = il migliore , cioe' un numero da 1 a 32 che ha calcolato il programma
te lo scrivi su un foglio , stoppi il programma , modifichi cosi' la stringa di lancio :
./jhprotominer -o
http://ypool.net:10034 -u user -p psw -t = 4 -F = il migliore che ti sei segnato da prima
Rilanci = inizio dei giochi
dal readme del programma :
-F <num> Enable/enforce algorithm selection finetuning
When <num> set to 0, perform finetuning and autoselect algo variation (performs suboptimal while finetuning
When <num> set to non-zero, skip finetuning autoselection and set algo variation to <num>
Fine tuning is disabled by default. Miner will use settings similar to M7f version settings when fine
tuning is disabled.
To enable fine tuning you shall add -F 0 parameter when launching miner.
When fine tuning is enabled, miner will perform tests for each available algorithm variation and
calculate appropriate scores. Lower score is better, scores are comparable within rejection ratio
variation group for given number of threads, i.e. scores from “f” variations can be directly compared
with scores from “f” variations utilizing other instruction set, given that -t parameter remains the same
during both tests.
As soon as fine tuning measurement stage progresses, you will see more scores displayed at every
statistics display step. As soon as measurement stage finishes, miner will automatically select one with
best score and proceed with selected algorithm variation until terminated. You can see currently
selected variation as a value of AV parameter.
P.S: Non e' sempre detto che la versione di Jhprotominer che hai scelto, sia per forza la migliore
Molti di noi, ne hanno provate diverse soluzioni
J