GPU マイニングをはじめて 2 年が経ちましたので振り返ってみます.
振り返るのは 2018/04 ~ 2019/04 の期間です.

昨年度はこちら.

GPU マイニングをはじめて 1 年経ったので振り返る(2018 年 4 月 20 日)
https://qiita.com/syoyo/items/b549c33552fd169f0ca6

2018 年 4 月 20 日時点では, 29 MH/s で 0.00403 ETH/day 程度と 1/10 の収益となりますが, ETH 自体の価格が 10 倍くらいになっています(1 ETH 60,000 円ほど).

2019 年 4 月 20 日時点では, 29 MH/s で 0.0023 ETH/day と, 昨年から 1/2(2017 年 4 月 20 と比べて 1/20)になってしまいました. 1 ETH 19,000 円ほどなのでかなり残念です(日本円にすると 42 円/day くらい).

参考までに, Radeon VII を 120W くらいに powerlimit で 67 MH/s で 0.2 mBTC/day(1.08 USD/day)くらいです.

ETH は ProgPoW 移行に期待でしょうか. 2018 年後半は RVN(Ravencoin), Grin/Beam が人気でしたね.

運用ログ

2018/4~7 月 : 6 月多少盛り返すも, 緩やかに日々下落. GPU 代, 電気代を考慮すると赤字のライン.

6 月 : 0xBitcoin ので 1080 Ti で 400~500 円/day の収益. しかしその後 FPGA mining の台等などにより, 0xBitcoin は GPU でマイニングは向かない通貨になりました.

9 月. Lyra2REv2 ASIC マイナー(Dayun Zig)が登場し, Monacoin の GPU マイニングが難しくなる

9 月下旬: NVIDIA RTX 2080 登場.

9 ~ 10 月 : アルトコイン低迷. 1080 Ti でも１日 60 円程度に下落.

~ 10 月 : GPU の故障は特になし. たまに XID エラーが出るが再起動すれば治る.

10 月 15 日くらい. Raveon コインの上昇により 1080 Ti で 150 円/day くらいまで回復. AMD VEGA は loki, haven がアツイ. コイン価格が 1 日で +50 % 上昇とか.

amdgpu pro 18.30 ドライバで Linux 上でやっと Windows のようにハッシュレート低下せず効率的に Monero などがマイニングできるようになる.

2019/1~3 月. 低調が続くが, 少しずつ回復基調

2 月. 6500 円くらいの激安 RX470 GPU が市場に出回る.

冬到来! RX470 8GB マイニングエディションと ROCm TensorFlow で, GPU 機械学習をはじめよう(CIFAR10 7,600 examples/sec @ 88W)
https://qiita.com/syoyo/items/c6bc6dd4efbc10049640

3 月. 1080 Ti のファンが一つ故障. ファンを自力リプレースして修理.

3 月. raveoncoin が 5 円台に回復.

三月後半からそれなりに収益は出るようになってきた感がある. 三月後半に ravencoin 7 円台.

Radeon VII 発売. eth で 67 MHs @ 120W 出てよい.

4/2: bitcoin 突然の 20% 近い暴騰. 47 万円 -> 55 万円くらいに.

GPU の障害について

通年で 10 ~ 12 枚ほど運用していましたが, 2018 年は以下の障害が発生しました.

1 x 1080 Ti(新品)のファンが一枚故障(ファンをリプレースして解決)
1 x TITAN X(Pascal) (中古, 水冷運用)が故障(2019 年 4 月はじめごろ). 22 ヶ月ほど稼働してくれました.
1 x RX 470(新品) HDMI が出ない. チップ自体は動いて OpenCL 動作はする.

新品で調達した GPU は, チップ自体が故障にはならないので, mining など compute 用にまだまだ活用できています.
中古の TITAN X(Pascal) が, 水冷運用していたのですが故障してしまいました(全く認識しない. 自然故障?). とはいえ, 調達したのは 2017 年 6 月ごろであり 22 ヶ月稼働したので, 元は取れたかもしれません.

まとめ

Radeon VII マイニング性能よい(が, 機械学習用途では ROCm の成熟度がまだまだで, 機械学習用途としての実戦投入はもう少し様子見)
TITAN X(Pascal) の水冷ブロックの活用先をみつける

新品の GPU は, 少なくともチップに故障はなく 2 年は稼働しているものもあるので, 以外と最近の GPU は故障しないかなという印象でした(powerlimit して運用前提).

今年は, GPU クラスタでリアルタイムレイトレーシングしたり, 機械学習したりする案件が出てきているので, より規模を拡張したいと考えています.

GPU クラスタを設置できる土地と電気容量がほしい.