探索未来农业:Gigahorse 2.0 压缩图的革命性创新
2024-05-31 05:51:49作者:牧宁李
在区块链领域,Chia Network 已经凭借其独特的空间和时间证明机制引领了绿色农业的新潮流。现在,我们迎来了 Gigahorse 2.0——一个专为 Chia 农场主优化的高性能解决方案。这个开源项目不仅提升了存储效率,还增强了农场的可扩展性。
项目简介
Gigahorse 2.0 提供了一套完整的 Chia 节点、农民和收割机软件,特别设计用于处理新的压缩图(plot filters)格式。这些新工具显著提高了256过滤器下农田的耕种能力,预计将在2024年6月成为标准。无论是独立耕作还是池式耕种,Gigahorse 都提供了对传统和非交易型资产(NFT)图的支持,且兼容官方钱包。
技术分析
压缩图技术:Gigahorse 通过采用高效的压缩算法,将农田规模扩大一倍,而无需增加硬件资源。此外,对于C9、C15、C19及C20等较高难度,局部难度的调整更为重要,以确保最佳农场性能。
GPU与CPU优化:项目针对GPU和CPU进行了专门的优化,以实现更均衡的计算负载。具体来说,GPU耕作者需支付3.125% 的开发费,而CPU耕作者只需1.562%。而且,系统会随机抽取部分区块奖励作为开发者费用,这一过程透明且公平。
远程计算支持:Gigahorse 还引入了远程计算功能,允许将计算任务分配给其他设备,从而避免在每个收割机上安装高端GPU或CPU。
应用场景
- 大型农场管理:对于拥有大量农田的用户,Gigahorse 可以有效降低运营成本,提高农场管理效率。
- 节能农业:通过优化计算负荷,使得GPU和CPU资源得到充分利用,同时减少了能耗。
- 混合环境:无论您是混合K大小还是不同C级别,Gigahorse都能适应并提供稳定的性能。
项目特点
- 兼容性广泛:与官方Chia节点、NFT和OG图表、以及常规未压缩图表完全兼容。
- 动态难度管理:可根据局部难度调整农场策略,适应不同环境需求。
- 智能资源利用:自适应GPU和RAM限制策略,确保稳定运行而不浪费资源。
- 远程计算代理:通过中央或分布式代理实现跨设备的高效计算资源共享。
- 直观的监控和控制:提供命令行界面,易于操作,方便查看农场状态和总结。
加入官方Discord社区,获取最新资讯和支持,一起探索Gigahorse 2.0的世界,开启您的绿色农业之旅!
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
569
3.84 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
379
453
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
893
676
暂无简介
Dart
802
199
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
350
203
昇腾LLM分布式训练框架
Python
118
147
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
781