Как заработать на ненужном оборудовании для майнинга

Новые способы заработать на видеокартах и при этом помочь науке.

Добывать криптовалюты становится всё менее выгодно — сложность расчётов растёт, а электроэнергия не дешевеет. Многие ищут, как бы применить дорогую технику, закупленную во время бума на майнинг. Вполне возможно, что существенную часть видеокарт будут использовать ученые или стартапы для сложных расчётов.

С ценой электроэнергии в 4,5 рубля за один киловатт в час заниматься майнингом криптовалют в России желающих уже не так много. Ещё зимой и весной этого года новые видеокарты и чипы ASIC для фермы криптовалют среднего размера полностью окупались за несколько месяцев. Теперь же, чтобы заработать на майнинге многих популярных криптовалют, уже изначально нужно быть миллионером, так как формат «видеокарта под кроватью» теперь не работает совсем, требуются большие фермы с хорошо настроенным оборудованием.

Именно поэтому, когда электростанции стали предлагать избыточную электроэнергию в аренду с готовой инфраструктурой, этим сразу заинтересовались майнеры — ведь цена была всего два рубля за киловатт в час. Учитывая, что на добыче легких криптовалют вроде Ether, Zcach и Monero сейчас они зарабатывают уже менее шести долларов в сутки, это существенная поддержка.

Из-за цен на электроэнергию примерно половина криптовалют сейчас добывается в нескольких регионах Китая. «Существует развитый рынок сдачи в аренду оборудования для майнинга криптовалют. Это — кластеры ферм с типовым оборудованием, расположенные в первую очередь в Китае поближе к электростанциям», — рассказывает основатель блокчейн-проекта FREED Евгений Глариантов.

Но сложность расчетов будет расти и дальше, а с этим постепенно падать прибыль. Отсюда интерес к альтернативным источникам заработка.

Обычно для таких задач арендуется время суперкомпьютеров, построенных при крупнейших университетах, например, «Ломоносов» в МГУ. Именно такие машины будут конкурировать с мощностями майнеров. «Минус оборудования майнеров — узкая специализация под майнинг, у суперкомпьютеров — сложный индивидуальный интерфейс подачи данных для вычислений и нединамичное расписание мощности», — сравнивает «за» и «против» Евгений Глариантов.

Рынок аренды майнинговых мощностей уже начинает зарождаться. Например, компания Neuromation создала распределенную платформу синтетических данных для приложений нейронной сети. Ее первый коммерческий продукт — создание «умных» полок в магазине. Для этого собираются большие, хорошо размеченные наборы данных для любых ассортиментных позиций. На их основе обучаются алгоритмы, способные анализировать раскладку, заполнение полок и взаимодействие покупателей с ними. Фактически система может предсказать поведение покупателей.

Для этой платформы нужно свыше одного миллиарда размеченных изображений товаров. Ручная разметка фотографий — это кропотливый труд, и к тому же очень дорогой.

Neuromation вышли на рынок с новой методикой использования синтетических данных для обучения нейросетей. Они порождают все необходимые изображения в 3D-генераторе, напоминающем компьютерную игру для искусственного интеллекта. Отчасти для этого генератора компании и требуются масштабные вычислительные мощности, аренда которых у того же Amazon или Microsoft стоила бы десятки миллионов долларов. С другой стороны, есть тысячи самых современных видеокарт, и они занимаются все менее прибыльной добычей криптовалюты эфира.

Основатель Neuromation Максим Прасолов вместо аренды мощностей на миллионы долларов решил арендовать эти майнинговые фермы для полезных вычислений, и уже сейчас компания работает с пулом из тысячи видеокарт. «Это серьезная экономия для нашего исследовательского процесса и выгодно для майнеров: услуги ферм обходятся в 5-10 раз дешевле, чем аренда облачных серверов, а майнеры могут заработать больше решением фундаментальных задач вместо добычи криптовалют», – подсчитывает он.

Можно вспомнить, что у Google есть поиск по изображениям, а у Facebook — технология распознавания лиц на фотографиях, и они при их создании вполне обошлись своими собственными облачными сервисами без использования ферм для майнинга криптовалют. Но в случае с Neuromation задача серьезно отличалась.

«Во-первых, поиск по картинкам — это совсем другая задача, а для распознавания лиц есть специально разработанные методы. Во-вторых, Google и Facebook нет нужды заказывать вычислительные мощности на Amazon Web Services — у них и своих собственных кластеров более чем достаточно. А вот что делать в такой ситуации небольшому стартапу, уже не так очевидно», — объясняет директор по науке компании Neuromation Сергей Николенко.

К тому же с ощутимой пользой для общества. «В своей основе майнинг — это переливание из пустого в порожнее. Чтобы сгенерировать "красивый" хеш, нужны десятки часов работы системы. С другой стороны, если мы говорим о поиске формулы лекарства, такое применение мощностей со всего мира, применение всеобщей работы компьютеров на общее благо было бы сравнимо с результатами исследований на Большом адронном коллайдере», — предсказывает редактор портала noosfera.su Петр Кутырев.

Правда, необходимо будет отдельно настраивать технику для таких вычислений и иногда иметь специальный софт для этого. «Видеокарты для майнинга могут быть использованы для распознавания и рендеринга видео, биологических экспериментов. Но для эффективных вычислений необходим прямой доступ к компьютерному "железу". Если вычислительная задача терпит отложения или не критична к точности машинного обучения нейросетей, то, конечно, можно воспользоваться стандартными инструментами. В противном случае — необходимо разрабатывать собственную программно-аппаратную инфраструктуру», — считает Евгений Глариантов.

Таким образом, для использования ферм в науке потребуется некоторое время на их настройку и разработку специальных протоколов распределения. И все же, учитывая более рентабельную нишу, майнеры будут переключатся на полезные вычисления, а платформы для таких задач могут появится уже в обозримом будущем вместе с первой операционной системой на блокчейне EOS, считают в информационно-консультационном центре BitMoney.

Майнеры смогут время от времени переключаться с добычи криптовалют на обработку научных или коммерческих данных, повышая тем самым свою рентабельность. Прибыли времен криптовалютной лихорадки уже не будет, зато бизнес станет более осмысленным и стабильным: в отличие от волатильных криптовалют, спрос на знания есть всегда.