Apollo Guidance Комп'ютер відновлений, використовується для шахти Bitcoin
Деякі люди змінюють світ технологіями. Деякі люди використовують технології, щоб змінити світ. Деякі люди знаходять способи розпаковувати Bitcoin на дійсно, дійсно старих комп'ютерах.
Стародавній комп'ютерний реставратор і очевидний ентузіаст програмування Bitcoin Кен Ширріфф перетворив це в звичку, раніше розробив, як виконувати видобуток Bitcoin на стародавньому IBM 1401 і навіть розробив метод виконання хешування BTC олівцем і папером. Тепер він взяв на себе новий виклик - виконувати розрахунки BTC за допомогою комп'ютера Apollo Guidance.
Існує культурний мем, який дає змогу обговорити, як астронавти Apollo прилетіли на Місяць, використовуючи меншу обчислювальну потужність, ніж типово для сучасного шпигунського чіпа смартфон / смарт-годинник / NSA, імплантованого у ваш мозок. Це вірно, наскільки це йде. Що це лишає що AGC фактично дивовижний подвиг техніки, пакування як багато horsepower у його приміщенні як типова домашня машина з повного десятиріччя пізніше. Це був перший комп'ютер з інтегрованою схемою, з 16-бітною довжиною слова (15 біт даних, 1 біт парності) і спеціалізованим контуром пам'яті тільки для читання, який зберігав програмне забезпечення в так званій пам'яті ядра. AGC містив 2048 слів стираної пам'яті магнітного ядра і 36 кілограмів основної пам'яті, доступної лише для читання, з часом циклу 11,72 мікросекунди. AGC також мав цифровий дисплей і клавіатуру (відомий як DSKY, для дисплея і клавіатури) і мав чотири 16-бітові регістри.
AGC не був особливо швидким для свого часу; вона була оптимізована для ваги та розміру, на відміну від простої швидкості. Але, як Шірріфф старанно виявив, він мінує Bitcoins з великою кількістю ретельного масажу. Як він пише:
AGC, як і більшість комп'ютерів 1960-х років, використовував пам'ять магнітного ядра, зберігаючи кожен біт у крихітному магнітному феритовому кільці. Оскільки пам'ять ядра була досить громіздкою, AGC мав всього 2K слів (приблизно 4K байтів) оперативної пам'яті. Схема адресації AGC зробила речі більш складними, оскільки ви могли отримати доступ до 256 слів, якщо ви не використовували незручний механізм перемикання банків. Проблема полягає в тому, що алгоритм SHA-256 використовує вісім (32-бітові) хеш-значення, таблицю повідомлень на 64 слова і 8 слів проміжних значень. Ці три масиви використовували всього 240 слів AGC, залишивши приблизно 16 слів для всього іншого (тимчасові значення, зворотні адреси підпрограми, лічильники циклів, покажчики тощо). цілей, але я витратив багато часу на налагодження проблем, коли змінна перекривала місце, яке все ще використовується.
Нижче наведено відео фактичного AGC, у якому працює програма Bitcoin:
Це технічне досягнення, але це, звичайно, не є практичним. За максимальної швидкості AGC він може обробляти 1 хеш кожні 10,3 секунди. Це перевершує метод Shirriff (0,67 хеша на день) і комп'ютер перфокартки IBM (80 секунд на хеш), але не такий швидкий, як Xerox Alto (1,5 хеша в секунду). При такій швидкості, це займе більше часу життя Всесвіту, щоб видобути один Bitcoin, що робить це непрактичним методом, ну, майже нічого.
Це, але, досить цікава демонстрація комп'ютера horsepower з цілковито іншої ери.
Зображення зображення за допомогою Вікіпедії. Зображення в суспільному надбанні.
Читати далі
Microsoft принесе свою чудову функцію Xbox Auto HDR для комп'ютерних ігор
Microsoft принесе функцію AutoHDR з Xbox на ПК, дозволяючи понад 1000 ігор, які в даний час не вистачає реалізації HDR, щоб отримати один.
Європа планує 20 000 суперкомп'ютерів GPU, щоб створити "цифровий близнюк землі"
План створення цифрового близнюка Землі може закінчитися затримкою через відносну відсутність доступного GPU, але це не буде проектом протягом ночі.
CryptoCurrency видобуток може знищити комп'ютерні ігри, як ми знаємо це
Видобуток CryptoCurrency вже деформує ринок GPU. Якщо він продовжує, це може змінити, як і де люди грають у відеоігри.
NVIDIA розкриває процесор глибокого навчання Грейс для суперкомп'ютерних додатків
NVIDIA вже користується придбанням руки з величезним потужним новим комбінацією CPU-Plus-GPU, що заявляє, що він прискорить навчання великих машин-навчальних моделей до 10 років.