執筆者：J1N、Techub News
序論：エポック1から2へ
KuzcoはLLM大規模言語モデルの計算マイニングネットワークを専門とするもので、今年9月9日にニューヨークで開始されたa16zのCrypto Startup Accelerator（CSX）秋季加速器プログラムに選ばれました。このプログラムに選ばれたプロジェクトは、a16zから最低50万ドルの投資を受け、a16zの運営チームからの指導とサポートを受けることができます。現在、この加速器プログラムは終了しています。
11月16日、Kuzcoは第一期（エポック1）のインセンティブ計画が2024年11月18日に終了することを発表しました。すべての操作が一時停止し、データスナップショットが永続的に保存され、最終的なポイントランキングは新しいランキングに発表されます。
公式に発表されたところによると、エポック1は2024年3月6日に開始され、ピーク時には8000台以上のデバイスが稼働し、このネットワーク上でMetaがリリースした8B仕様のLlama-3 AI大規模言語モデルが運用され、合計で1兆トークン以上の推論が行われました。
そして、今後数週間以内に資金調達情報とプロジェクトの開発ロードマップを発表し、第二期（エポック2）のインセンティブ計画が12月9日に開始されることを発表しました。エポック2は、高いNVIDIAハードウェアのスループットと信頼性、新しい最先端の計算機器（A100やH100など）の接続を促進し、より多くの画像生成やマルチモーダル言語モデル（VLM）をサポートする新機能をもたらします。
現在、エポック2の開始までまだ半月の準備時間があります。この記事では以下について探ります：
個人的なマイニングの実践と成果を共有し、単機から集群への移行を見ていきます。
研究と実践を通じて資金調達を行い、高規格のマシンを構築するプロセス全体を展示します。
ハードウェア構成とプロジェクトのニーズの適合性について議論し、投資家の一般的な疑問に答えます。
エポック1の回顧：単兵作戦
構成
著者の構成リストには、RTXシリーズのGPU（2060、2070S、3080、4060、4060Ti）、および4枚の4070Sと2台のApple M2、M3デバイスが含まれています。これらのデバイスは数台のホスト、ノートパソコン、および一台の専用マイニング機に分散しています。
コスト
言及しておくべきは、これらのGPUはもともと著者が毎年のゲームニーズに基づいて購入したものであり、マイニングのために特別に購入したわけではありません。したがって、コストを計算する際、ハードウェアの購入費用は考慮せず、マイニング機の実際の電気代コストのみを集計しています。ここでは、第一篇（a16z「門徒」Kuzco実操ガイド：AI計算マイニングの効率的な実施方法）で組み立てたマイニング機の例を挙げます。
このマイニング機の構成：
マザーボード：z490（後に工業用ボードに交換）
CPU：第10世代I9
GPU：2060、2070s、3080、4060ti、4070s
手動マイニング機
下の図は、このマイニング機が10月と11月に消費した電力で、合計564度、獲得したポイント（KZOポイント）は約6億分。すべてのマシンを合わせると約11億分になります。具体的な電気代コストは、各自の所在地の電気代に基づいて計算する必要があります。ここでは参考までに提供します。
図の最右、合計10億ポイントを獲得
エポック2の準備：集群展開
著者は第一篇の記事での共有と、機器の組み立て、調整、環境の展開における豊富な運用経験を基に、一定の資金調達を成功させ、そのすべてを高性能マイニング機の組み立てに投入し、計算能力の規模と運用効率をさらに向上させました。
単兵での手動作業から集群展開へ
高規格マシンの構成と選択ロジック
著者はエポック1での実践経験を基に、マザーボード、CPU、GPU、電源、プラットフォーム、ネットワーク構成を全面的に最適化し、より適したハードウェアの組み合わせを選択しました。これにより、全体的な運用の安定性、安全性、効率が向上し、ハードウェア選択においても中古市場の流通性を重視しました。この戦略は、実際の投入コストを効果的に低減し、後続参加者により高いコストパフォーマンスの選択肢を提供します。
マザーボード
著者は主流のB85ではなく工業用マザーボードを選択したのは、性能、安定性、コストパフォーマンスの総合的な考慮によるものです。
性能面では、KuzcoのLlama-3モデルを実行するには複数のDockerプロセスを起動する必要があり、これらのプロセスを並行して実行すると大量のCPUリソースを消費します。したがって、CPUの性能要求は高く、B85系のCPUではこの要求を満たすことができません。
さらに、工業用マザーボードは長時間の安定した運用、高温耐性、メーカーの保証において明らかな利点を持ち、また中古市場での流通性も高いため、最適な選択肢であることは疑いありません。
グラフィックカード
著者は4070Sを主力GPUとして選択しましたが、その主な理由は以下の点です：
AI計算性能の利点：30シリーズのGPUと比較して、40シリーズのGPUはAI計算における性能向上がゲーム性能の向上を大きく上回ります。その主な理由は、AI計算は主にGPUのCUDAコア数に依存しており、40シリーズのGPUのCUDAコアは30シリーズのGPUよりも明らかに多いからです。
エネルギー効率比の利点：著者は多くのGPUを詳細にテストし、各トークンの平均消費電力を計算しました。
4060Ti（160W）：0.125トークン/W
3080（330W）：0.22トークン/W
4090（450W）：0.26トークン/W
4070S（220W）：0.38トークン/W
テスト結果から見ると、4070Sは性能と消費電力のバランスにおいて最も優れた結果を示し、その高いエネルギー効率比は電気代コストを直接削減し、コストパフォーマンスの最も高い選択肢となります。
中古市場の価格と流動性：中高級GPUとして、4070Sは中古市場において高い流動性と価値保持性を持ち、デバイスの保持コストをさらに削減し、後続のハードウェアアップグレードに柔軟性を提供します。
CPU
前述の通り、KuzcoのLlama-3は実行時に複数のDockerを起動する必要があり、CPUリソースの消費は非常に顕著です。特に複数のカードが稼働する場合、CPU使用率は80%-90%に達することがあります。したがって、マルチコア・マルチスレッドの処理能力が特に重要です。高性能でマルチスレッド、安定したCPUは、多タスク実行を効果的にサポートし、マイニング全体の安定性と効率を保証します。
第13世代i5はフルロードでGPUの70%+の使用率に達することができます。
ネットワーク環境
ソフトルーターは図中の四角いボックスです。
ネットワーク環境はマイニングにおいても非常に重要です。高性能のGPUを配置しても、ネットワークが最適化されていなければ、算力は大きな影響を受けます。著者の実測によると、ネット速度が不十分な場合、算力は30%まで下降することがあります。また、低品質のネットワークノードはKuzcoネットワークに接続できない可能性があります。これらの点はマイニングにとって受け入れられません。これらの問題を解決するために、著者はソフトルーターのソリューションを採用しました。この方法は設定が簡単で、設定が完了するとほとんど手動介入なしで効率的に動作します。理論的には無限台のデバイスの接続をサポートできます。具体的な操作方法については、読者が自分のニーズに応じて関連情報を調べることをお勧めします。
電源
クラシック長城2000w核爆弾電源
電源を選定する際は、ピーク消費電力の問題に特に注意が必要です。これは、7枚の4070Sの公称消費電力が1540Wにすぎないにもかかわらず、著者が双2000W電源を選択し、合計出力を4000Wにする理由でもあります。これはリソースの無駄遣いではなく、デバイスの運用安定性と安全性への考慮から来ています。
GPUは稼働中にピーク消費電力が発生することがあり、特定の瞬間には実際の消費電力が定格消費電力の1.5倍以上に達することもあり、その後通常のレベルに戻ります。このピークに対応するために電源の出力が不足していると、電源の強制停止メカニズムが作動し、さらにはGPUの故障を引き起こす可能性もあります。これはマイニング機の正常な運用にとって致命的な脅威です。
4070sの稼働消費電力の実績
4070Sを例にとると、公称消費電力は220Wですが、ピーク電力は400Wを超えることがあります。7枚のGPUのピーク電力は合計3000Wを超える可能性があるため、双2000W電源を構成してマシンの安定した運用を保証します。特に4090を複数枚構成しているユーザーは注意が必要です。単一の4090の公称消費電力は450Wですが、ピーク電力は770Wに達することがあります。複数カードの場合、2つの電源だけでは需要を満たせない可能性があり、その場合通常はシステムの安定性を確保するために3台の電源が必要です。
4090の稼働消費電力の実績
補足
BIOS設定、ハードウェアの互換性、リモート管理などの問題については、ここでは詳細に言及しません。これらの内容に関しては、オンラインで多くの無料のチュートリアルが参照可能であり、チュートリアルに従って操作すればほとんどの問題を解決できます。自分のハードウェア構成やニーズに基づいて、対象を絞った調査と処理を行うことをお勧めします。
リスクとリターン
皆さんが最も関心を持っている質問に答えます：毎日どのくらい掘れるのか？率直に言うと、この質問には明確な答えはありません。なぜなら、リスクとリターンは常に共存するからです。一つの明確な見解を共有できます：仮想通貨の世界でも伝統的な業界でも、どのプロジェクトも毎日の利益を正確に計算できるなら、あなたがその時に入っても大きな利益を得られない可能性が高いです。独占的なリソース、例えば非常に低い電気料金や非常に安価なマイニング機器を持っていない限り、利益を上げるのは難しいでしょう。しかし、こうしたリソースは誰もが持っているわけではありません。
著者は流動性の高いデバイスを選択したのは、投資リスクとコストプレッシャーを減らすためです。Kuzcoでのマイニングを例にとると、コストは主にハードウェアの減価償却と電気代に集中しています。したがって、あなたの最大損失もこれらの固定コストに限られます。低コストの前提なしに参加するなら、どのような投資決定も意味を失います。マイニングの特性は、明確な収益予測がないことを決定づけますが、これがまさにマイニングの潜在能力でもあります。
主観的判断から見て、この分野には巨大な市場の展望があります。一方で、Kuzcoはa16zからの投資支援を受け、もう一方でLLM大型言語モデルの需要が急速に拡大しています。考えてみてください、ほとんどの人がLLMを使用しないことはないのではないでしょうか？OpenAIのChatGPT、MetaのLlama、そしてマスクのXAIなど、これらのプラットフォームは一連の高額な資金調達を行い、この業界の成長潜在力を明確に示しています。
一般の人々にとって、AI業界に直接参加することは容易ではありません。一方では、AI技術のハードルが高いこと、もう一方ではAIモデルの訓練には膨大なリソースと資金が必要であり、ほとんどの人がそのコストを負担するのは難しいからです。しかし、Kuzcoを通じてAI計算ネットワークに参加することで、一般の人がコストを管理しながら、簡単にこの急成長する分野に参入し、AI計算に貢献しつつ収益を得ることができます。
また、ビットコインの価格は現在10万ドルを突破しようとしており、2022年の1.6万ドルから今の高値まで急上昇しましたが、その裏には大きなリトレースメントリスクがあります。AIプロジェクトのトークンを直接購入することを選択した場合も、類似の高いボラティリティリスクに直面します。それに対して、AI計算ネットワークに参加することは、より安定した選択肢となります。コストは明確に管理でき、相対的に低いリスクでAI業界の急成長に参入できるからです。これは現在の環境下で一般の人々がAI分野に実際に参入する方法の一つです。