总之，如果采用了 ProgPoW 算法，未来势必会出现 ProgPoW ASIC ，而且只需要 3 至 4 个月就能实现量产。而且，ProgPoW ASIC 在成本和功率效率方面起码是 GPU 的 4 倍。绕了一圈之后，我们还是得面对同一个问题：为什么要采用 ProgPoW 算法，为什么要抵制 ASIC 挖矿？

原文标题：《关于 ProgPoW：来自一名芯片工程师的观点》
作者：ether4life
翻译 & 校对：闵敏、阿剑

关于 ProgPoW：来自芯片工程师的观点

我是一名 IC （集成电路）设计工程师，自 2014 年起进入挖矿行业。不过，我不像其他矿工那样拥有一座大矿场，我只有一间小矿房，赚的钱刚好能向老婆交差而已。看到网上有很多人针对 ProgPoW 提出了各种观点，我也想从 IC 设计工程师的角度分享一下我的看法。

不管是 ProgPow 算法还是 ETHash 算法，算力都是由外部 DRAM 的存储带宽决定的。也就是说

Hashrate = k*BW (哈希算力 = k*总带宽 ) （其中 k 是常量，ETHash 和 ProgPoW 算法使用的 k 值不同。）

所以说，要想在 ETHash 或 progPoW 算法下提升算力，我们需要增加内存带宽。早几年的时候，主流的高带宽内存设备就是使用 GDDR5 显存的显卡。（因为）只有 AMD 和 Nvidia 的 GPU 用得上这么高带宽的内存。因此，这两款 CPU 最适合用于 ETHash 挖矿。目前的情况是，市场对内存的需求已经因为 ETHash 挖矿而大幅提高。对高速内存需求推动了 GDDR6 和 HMB2 等下一代高速存储技术的发展。在 2018 年的第四季度，矿机厂商 Innosilicon 推出了自己的 GDDR6 IP 和针对 ETHash 算法的 ASIC 矿机。鉴于 ProgPoW 在算法和架构上与 ETHash 存在很多相似之处，我认为 Innosilicon 会针对 ProgPoW 算法研发下一代 ASIC 矿机。一旦 ProgPow 算法的参数确定下来，只需 3 到 4 个月就能设计并量产出相应的 ASIC 矿机。想必比特大陆也在秘密研发自己的 GDDR6 IP 芯片。Rambus 和 eSilicon 等公司也已经发布了自己的 GDDR6 IP 和 HMB2 IP。我相信剩下的 ASIC 制造商，例如 Linzhi 和 Canaan Creative ，在研发下一代芯片的时候也会采用 GDDR6 或 HBM2 显存。因此，等到将来 ProgPoW 算法启用之后，可能会出现很多采用 GDDR6/HBM2 显存的 ASIC 矿机。

ASIC 矿机可以基于 GDDR6 和 HBM2 显存采用很多优化方法。其中一种是，在 ASIC 矿机中添加比 GPU 多的 GDDR6/HBM2 内存条。以 Nvidia 的 2080 显卡为例，配备的是 8GB GDDR6 显存，运转速率为 14Gbps ，总带宽（BW）达 8*14*32/8 = 448Gbps。根据 ProgPoW 算法的带宽需求来算，哈希率（hashrate）理论上应该达到

hashrate = BW/64/256 = 27.3Mh/s

考虑到存储效率的影响，实际值应该为 25.5Mh/s 。ASIC 生产商可以使用小一点的 GDDR6 内存条，这样相比 GPU 就有了成本上的优势。采用 16 个 GDDR6 4GB 内存条可以在保持 GDDR6 成本不变的同时实现 2 倍带宽。在这种情况下，带宽可达到 16 * 14 * 32/8 = 896Gbps ，哈希率理论上可达到

hahsrate = 896Gbps/256/64 = 54.6Mh/s

哈希率也翻了一番。但是，4GB GDDR6 芯片的面积只有 8GB GDDR6 芯片的一半。因此，前者的价格比后者低了 60% 多。GDDR6 芯片的总成本见下表一。

现在，以 Nvidia 的 RTX2080 显卡为例，我们来看一下 GPU 芯片的内部结构，见 Nvidia 显卡介绍的图一。

图一：Nvidia RTX2080 显卡的架构

RTX2080 显卡内部有很多模块，占据了很大一部分芯片面积，而且对 ProgPow 算法毫无用处。这些模块包括 PCIE、NVLINK、L2Cache、3072 个着色单元、64 个 ROP 和 192 个 TMU 等等。ASIC 矿机生产商可以去掉这些图形功能，将这部分芯片面积进行优化，用于 ProgPow 算法，可以将 Nvidia 的 RTX2080 芯片面积减少大约 2/3 。

这样一来，生产一个 RTX2080 显卡所用的硅晶片数量可以生产出 3 个 ASIC 芯片。也就是说，ASIC 芯片的成本就只是 RTX2080 显卡的 1/3 。

跟大芯片相比，小芯片的收益率更高，封装和测试所需的成本更低。收益率的计算公式为：

Y = 1/power(1+0.08*die_area)^22.4

以 Nvidia 的 RTX2080 GPU 芯片为例，它的芯片面积（die area）是 545 mm^2 ，根据公式可计算出收益率为 23%。如果将芯片面积减少至原来的 1/3 ，收益率 Y 将增加 60% 。低收益率可以这算为 GPU 的成本。ASIC 芯片的成本将是 GPU 芯片的 1/3*23/60 = 0.13。因此，针对 ProgPow 算法研发的 ASIC 芯片在成本优势上是商用 GPU 芯片的 7.7 倍。考虑到 GPU 芯片的技术更为成熟，在下一步计算的时候我会将这一倍数控制为 5 。如果 ASIC 生产商去掉商用 GPU 芯片所需的 PCIE 和复杂的散热设计，ProgPow ASIC 芯片在 PCB 系统的设计上同样具有成本优势。在一台 ASIC 矿机内，有大量 ASIC 芯片和 GDDR6 更加紧密地封装（集成）在一起，它们在散热设计上要简单的多，成本效益也更好。一块商用 GPU 芯片的系统成本大概占到了 50% ，而一台 ASIC 矿机的 PCB 系统成本很容易就能降至 30% 。我在表一中比较了 GPU 和 ASIC 的成本。

表一：商用 CPU 和 ProgPOW ASIC 的对比

就耗电量而言，商用 GPU 在 0.8 V 的正常电压下要比 ProgPOW ASIC 高得多。不过，ProgPoW ASIC 的耗电量是可以通过降低电压来减少的。根据欧姆定律，电功率与电压的平方成正比：

P = U*I = U^2/R

ASIC 的电压可以降至 0.4 V，即商用 GPU 的 1/2 。因此，在哈希率相同的情况下，ProgPoW ASIC 所消耗的电力只有 GPU 的 1/4 。换言之，ProgPoW ASIC 的能效比是 GPU 的 4 倍。生产商在制造比特币矿机的时候已经采用了这种低电压的 ASIC 设计，没道理不会将这种设计用到 ProgPoW ASIC 上。这种设计同样可用于 LPDDR4x DRAM 芯片，比采用 GDDR6 显存的显卡耗电量更低。GDDR6 需要 1.35 V 的电压，而 LPDDR4X 需要 0.6 V 的电压，是 GDDR6 的 1/2 不到。因此，GDDR6 的耗电量至少是 LPDDR4x 的 4 倍。也就是说，LPDDR4x DRAM ASIC 的功率效率是 GDDR6 GPU 的 4 倍。如表二所示。

表二：GPU 和 ProgPoW ASIC 的功率效率对比

此外，设计 GPU 所需的研发投入要高得多，无论是人力还是时间成本。作为一种通用计算芯片，GPU 通常需要 12 个月来进行设计、制造和测试，而且需要针对不同的计算场景投入大量硬件模拟和软件开发工作。相比之下，ProgPoW ASIC 在设计和测试方面的成本要低得多，只需要一个经验丰富的 IC 设计师团队花 2 个月的时间进行设计，6 周的时间进行制造，以及 2 周的时间进行测试即可。因此，ProgPoW ASIC 只需 3 至 4 个月的时间就可以投入量产。对于比特大陆和 Innosilicon 这样的矿机研发公司来说，他们已经有过生产 ETHash ASIC 矿机的经验，只要在原有的设计基础上融入 ProgPoW 算法，就可以轻而易举地生产出 ProgPoW ASIC 。

像 Nvidia 这样的 GPU 生产商雇佣了近 8000 人来开发较为复杂的 GPU ，而像 Linzhi 这样的 ASIC 生产商仅雇佣了十几个人来开发 ETHash ASIC 矿机。两类公司在人力成本上就有 100 倍的差距。相比 GPU ，ASIC 在成本和上市速度上占尽了优势。

总之，如果采用了 ProgPoW 算法，未来势必会出现 ProgPoW ASIC ，而且只需要 3 至 4 个月就能实现量产。而且，ProgPoW ASIC 在成本和功率效率方面起码是 GPU 的 4 倍。绕了一圈之后，我们还是得面对同一个问题：为什么要采用 ProgPoW 算法，为什么要抵制 ASIC 挖矿？

ProgPoW 后续：ASIC 的研发成本

很高兴看到 IfDefElse 写了一篇有趣的文章《ASIC 的设计成本》来回应我之前写的文章。不过，我觉得 IfDefElse 其实并不熟悉 ASIC 设计，所以文章里多有表述不准确之处。

在他们的文章里，IfDefElse 指出：

ProgPoW 的哈希率是由两个因素决定的：计算核心以及内存带宽。这就是 Ethash 与 ProgPoW 存在区别的原因……

在 ASIC 的世界里，这话是不对的。虽然 ProgPoW 中加入了很多数学方程以及合并函数（Merge Function，来提升计算过程中对计算机核心和内存的使用率，但 ASIC 芯片可以轻而易举实现这些方程（请看这篇文章：《仅带来 1% 能耗比提升的开源芯片设计》）。我们都知道，计算性能的增长符合摩尔定律，也就是说每 18 个月计算性能就会翻一番，但是，内存访问的性能远远落后于计算性能的进展。所以内存访问性能才是整个系统性能的瓶颈，这也就是所谓的 ”内存极限右墙“，如图一所示。

图 1. 计算性能与存储性能之间的区别

在 ASIC 芯片中，计算问题是非常容易通过设计上的优化来解决的。无论是 Ethash 还是 ProgPoW，最根本的瓶颈始终是内存访问的带宽。GPU 芯片的表现也受内存右墙的限制，因为 GPU 是为通用计算而设计的，并不是为 Ethash 或 ProgPoW 而专门设计的。实际上，Ethash 的设计初衷就是用内存极限问题来限制计算效率。

IfDefElse 还提到：

ProgPoW 和 Ethash 之间唯一的相似性就是在 DAG 在全局内存中的运用。从纯粹的计算角度出发，Ethash 只需要固定的 keccak_f1600 核心，以及一个求模方程。ProgPoW 则不同，既需要执行一个 16-lane 的随机数学序列，同时还得访问高带宽的 L1 缓存。设计一个可以运行 ProgPoW 数学序列的计算核心要比设计一个执行固定算法（比如 Keccak 函数）的核心要难得多了。

但在我一个芯片工程师来看，固定算法的电路实现是最容易设计的电路了，既不需要做硬件和软件之间的交互，也没有针对不同运算兼容性和普遍性的限制。Ethash 和 ProgPoW 中的函数都可以简单匹配成一套流程化的电路，而且性能相当不赖；逻辑电路的设计工作只需两周就能完成。但是 GUP 是通用芯片，既要考虑软硬件交互的问题，又需要保证普遍性，要设计指令、设计架构、开发模型，等等。想在半年内完成一款 GPU 芯片模型的设计都是不可能的事。

Innosilicon （芯动）和 Bitmain （比特大陆），甚至 linzhi （凛炙），可能都已经为原始的 Ethash ASIC 矿机找到了一个成功的架构，我相信对他们的 ASIC 设计者来说，将 Ethash ASIC 升级到 ProgPoW 只需要几周时间。整个设计流程、封装、测试模块和计算模块都可以重用，所以他们很容易就可以升级。

IfDefElse 还认为：

首先，带宽倍增之后，计算能力也需要倍增，所以这是线性上升的，没有谁具有优势。

正如我们在上面说到的那样，ASIC 与 GPU 是不一样的。内存带宽而不是计算部分，才是 ASIC 的性能瓶颈。然而，用上了 GDDR6 内存，哪怕只是 8GB，ASIC 也会获得对 NV RTC1060 的 4 倍性能优势（请看表 1）。

表 1. 英伟达显卡芯片的制造参数和性能

IfDefElse 解释道：

对于一款只有一个功能单元（functional unit）的芯片来说，更小的芯片面积的生产率会比大面积芯片更高。但对于现代 GPU 来说并非如此，因为今天的 GPU 用的是无数个非常微小、缺陷可忽略不计的重复单元，几乎可以任意组合（binnable）和恢复（recoverable）。只要每一个可二进制化功能单元都很小，那么大芯片的生产率可以跟使用更大功能单位的小面积芯片一样高，甚至更高。

IfDefElse 上面的说法是不准确的。虽然在大芯片中使用冗余设计可以修复一些芯片并提高成品率，这些次级芯片中只有少量才能挽救下来。冗余和修复在 SRAM 生产中是很常用的，因为它逻辑比较简单而且结构上有很多重复单元。对计算逻辑单元来说，电路并不像 SRAM 那么简单。使用冗余设计意味着加入冗余的 SM 核心，或者类似的东西。这种冗余性必然回增大硅的面积，并因此拉高成本。对于 SRAM 来说，冗余一般会试成本提高 10%。而且，不是所有的失败可以用冗余核心来补救。只有预计算的失败（pre-calculated failure）才可以用冗余逻辑来修复。

顺带说一句，从芯片区域估计一款芯片的成本是所有 ASCI 工程师的基本技能。从表 1 中可以看出，GPU 的成本可以基于硅晶片面积估算出来，GPU 芯片的成本以及相应显卡的价格在表 1 和图 2 中列出来了，可以看出成本和价格是相关的。

图 2. NV GPU 芯片成本与销售价格之间的关联

最后，IfDefElse 还提到：

如果芯片只是由计算单元组成的，那么低电压设计是可行的，比如 SHA256d 的 ASIC。一旦整合了其它模块，比如 SRAM （ProgPoW 数据缓存所必须的模块），低电压设计就变得非常难，甚至根本不可能。

还是那句话，不够准确。SRAM 的电路结构如图 3 所示，由两部分组成：比特阵列（Bit Array）以及外围电路。比特阵列的工作电压可以降低到 0.55V，但它仅占 SRAM 功耗的 10%。外围电路的电压可以降低到 0.4V，但是构成了整体能耗的 90%。在 ASIC 芯片中，整个 SRAM 在能耗上的下降与节能是兼容的。因此，RrogPoW 的 ASIC 可以通过降低电压来大幅减少能耗，然后获得对 GPU 在能源效率上的 4 倍优势。

图 3 SRAM 的回路构成