Chia 2.0 发布和压缩绘图常见问题解答
Chia团队 2023年8月28日
大家好，我从周四开始就一直关注 Reddit，在我看来，关于 2.0 和压缩绘图有很多问题。我们尽力通过在发布时附带的博客文章中尽可能多地介绍细节来解决这个问题，但我仍然想在FAQ解答中，重点回顾一下我们所看到的一些最常见的问题（并且在某些情况下，有些回答不是太准确。）
也就是说，如果您还没有阅读本文，我强烈鼓励您阅读！
问：绘图文件不是已经压缩了吗？
是的，所有 Chia 地块都是已经压缩了的——它们几乎完全由随机加密数据组成，因此使用无损技术无法将它们变得更小，所以在传统意义上的文件压缩中，它们实际上无法进一步压缩。所有地块都被压缩，但我们仍然需要一种方法来区分旧格式和新格式。因此，在讨论未压缩和压缩地块时，我们通常使用以下定义：- 未压缩——创建后就完成的地块。能够创建未压缩地块的软件包括原始 ChiaPos、madMAx、BladeBit RAM Plot 和 BladeBit diskplot。2023 年之前创建的几乎所有绘图都是未压缩的。
- 压缩——创建时基本上是不完整（incomplete）的地块，为了进行耕种，在耕种过程中，需要为该特定地块“填充”不完整的数据。能够创建压缩地块的软件包括 BladeBit CUDA 和 GigaHorse。（“压缩”在这里有点用词不当，因为数据已经被压缩了，但由于社区很早就已经掌握了这个术语，我们认为在引用这项技术时坚持使用“人们所知道的”是谨慎的做法。）
问：为什么 Chia 首先支持压缩地块？这不是背离了您最初提出的愿景吗？完整回答这个问题，需要一个比我在本文解答中需要内容更长、更复杂的答案。因此，我推荐您先阅读我们在今年年初发布的以下 3 篇博客文章，这些文章深入探讨了这个主题。问：什么版本的 Chia 支持创建/耕种压缩地块？Chia 2.0 版本开始支持创建和耕种压缩地块。目前支持 Windows 11 和 Linux。Windows 10 将很快得到支持，但我们目前没有计划支持 MacOS。有关更多详细信息，请参阅我们的文档（https://docs.chia.net/plotting-hardware/#compressed-plotting-systems）。压缩耕作与非压缩耕作具有相同的要求。Windows（11 和 10）、MacOS 和 Linux 均受支持。默认情况下不启用压缩收割。但是，可以使用 CLI 或 GUI 通过几个简单的步骤来启用它。详细信息请参阅此文档（https://docs.chia.net/farming-compressed-plots/）。（这是因为压缩收获需要更改配置文件，并且一般来说，出于各种原因，我们在安装更新时不会触及您的配置文件。）不，重新绘制完全是可选的。如果我们增加最小 k 大小，则需要重新绘制，但是，我们没有计划这样做，如果/当我们决定这样做时，我们将尽力提前一年通知您。不是，但与 CPU 相比，GPU P盘是创建地块最快、最有效的方法。在 2.0 中，您需要 256 GB 才能使用 BladeBit CUDA 进行绘图。最佳选择将是 NVIDIA GPU + 256GB RAM（最快）或最终（目前正在进行最终开发）NVIDIA GPU、128GB RAM 和高耐用性/数据中心 SSD。（这些现在可以在二级市场上以相当便宜的价格购买。）问：我可以尝试使用 128 GB RAM 来绘图吗？虽然 128GB 模式并未进入 2.0 版本，但很快就会推出。您可以下载 BladeBit beta 的独立版本进行测试。请注意，这是测试版软件。它没有任何支持，也不能保证它能正常工作。请在接下来的几周内查看Bladebit 发布页面（https://github.com/Chia-Network/bladebit/releases），我们将发布更新。检查版本 3.1 betaX 并仔细阅读发行说明以了解任何错误或系统兼容性。我们将开发一种 CUDA 绘图模式，最小支持 64GB 范围内的某个位置。强烈建议使用 128GB 或 256GB，因为速度和效率较高，但较低的 DRAM 模式将消耗大量SSD写入，就像过去使用磁盘绘图一样。问：我可以使用 BladeBit 创建大于 k32 的压缩地块吗？不，不支持此功能，并且我们没有计划在近期启用它。然而，它可能会在未来的某个时刻被添加，显然是在我们需要增加 k 大小最小值之前。不必要。较低级别的压缩（最高 C6）仅需要 CPU 来进行耕种。有关详细信息，请参阅此文档（https://docs.chia.net/plotting-compression/）。问：我的每台收割机都需要 GPU 或高速 CPU 吗？目前，地块解压是在收割机层进行的。因此，您的每台收割机都需要配备足够强大的 CPU 或 GPU 来解压该机器上的地块。然而，在未来的版本中，我们确实计划在耕种机层启用解压，这将使得功能较弱的计算机也可以用于类似于当前预期的收割机。这是一个复杂的问题，取决于地块的数量和压缩级别，以及用于解压缩的 CPU 或 GPU。本指南（https://docs.chia.net/plotting-compression/）将为您提供几种技术方案来帮助您估计农场的最大容量。这个问题没有一刀切的答案，我们强烈鼓励每个人进行自己的研究。问：什么是地块过滤器？它如何影响我的农场的最大容量？地块过滤器的存在是为了减少收割机的工作量。目前，过滤器为 512，这意味着您的耕种机只需对给定标牌点的每 512 个地块中的 1 个（平均）执行部分查找。该过滤器将于明年 6 月减少到 256 个，此后将继续每三年减少一半，直到 2033 年达到 32 个。每次将过滤器减半时，您的收割机将需要执行两倍的扇区（partial）查找。这会增加收割机的工作负载，从而有效地降低其最大容量。请参阅上面的链接，在规划最佳配置时，计算您的农场在不同过滤器级别随时间推移（而不仅仅是当前）的最大容量的信息。有关地块过滤器的更多信息，以及为何明年 6 月开始减少过滤器，请参阅CHIP-12（https://github.com/Chia-Network/chips/blob/main/CHIPs/chip-0012.md）。是的，事实上它之所以被称为 2.0 而不是 1.9 是因为硬分叉。请参阅此文档（https://docs.chia.net/consensus-forks/），了解自 2021 年主网启动以来 Chia 分叉的完整列表。问：硬分叉意味着什么？为什么是硬分叉而不是软分叉？地块过滤器减少（如上所述）是 2.0 中的硬分叉。这是硬分叉的原因是它不向前兼容。这是共识规则的放松——分叉后通过过滤器的地块数量是原来的两倍。硬分叉将于明年 6 月在区块 5,496,000 处激活。但是，您应该确保在方便时尽快更新 Chia – 由于CHIP-11（https://github.com/Chia-Network/chips/blob/main/CHIPs/chip-0011.md），将在今年 11 月的区块 4,474,000 处激活一个单独的软分叉。任何尚未由该块升级的节点都将面临无法保持同步的风险。问：为什么 Chia 选择进行硬分叉而不是其他选择？正如CHIP-12中所解释的，随着技术的进步，我们有多种选择来减轻磨削攻击风险。最后我们选择减少过滤器，因为这是对农民社区破坏性最小的选择。是的，这是一个硬分叉，但您所需要做的就是升级到 2.0。（重新绘制压缩图是与过滤器减半不同的主题，并且完全是可选的。）我们的另一个主要选项是增加最小 k 大小。这将是一个软分叉，但它需要每个人重新绘制，因此这对社区来说会更具破坏性，也是我们最不希望的选择。不，它们只是正交的概念。每隔 24 小时左右，赢得空间证明奖励的难度就会随着网络空间的添加或删除而自动调整。从明年六月开始，过滤器将每三年调整一次。当过滤器减少时，区块将暂时以平时两倍的速度创建，因为两倍的地块将有资格获胜。几个小时后，难度会自动调整，使获胜变得更加困难，并减慢网络速度。一天后进行第二次难度调整后，网络将在接下来的三年内以通常的速度运行，直到过滤器再次减半。不，这些是完全不同的概念。奖励减半（或“减半”）是指创建新区块的奖励减半。目前该奖励为2 XCH；从明年 3 月开始，它将变成 1 XCH。请参阅此表了解确切的时间表（https://docs.chia.net/block-rewards/#halvings）。问：BladeBit 和 Gigahorse 有什么区别？- BladeBit 和 Gigahorse 都是用于创建压缩图的软件。
- BladeBit 由 Chia Network, Inc. 开发。它是一款开源绘图软件，包含在 Chia 2.0 中。
- Gigahorse 是闭源的，由 madMAX 在外部开发。
- Gigahorse 和 BladeBit CUDA Plot 使用根完全不同的压缩层，因此它们的“c 级别”完全不同。（说实话，当差异本质上是“苹果与橙子”时，我们自己使用相同的术语可能是一件令人头痛的事情。因此，不建议在它们之间进行 1 比 1 的比较，例如 c5 与 c5 ，如果您想对您的特定设置进行比较，请自行模拟（或实时测试）它们之间的效率和功耗。
问：Chia 2.0 中包含 Gigahorse 吗？不，它没有包含在内，目前也没有计划将其包含在 Chia 未来的任何构建中。如果 Gigahorse 的开发人员希望在官方 Chia 版本中包含对其绘图格式的支持，我们将欢迎这些更改，就像我们包含由同一开发人员创建的开源 madMAx 绘图仪一样。然而，该软件目前是闭源的，由于政策原因，我们目前无法将其包含在内。