// Auf Groestlcoin spezialisierte Version von Groestl inkl. Bitslice #include #include #include "cuda_helper.h" #include // globaler Speicher für alle HeftyHashes aller Threads __constant__ uint32_t pTarget[8]; // Single GPU extern uint32_t *d_resultNonce[MAX_GPUS]; __constant__ uint32_t groestlcoin_gpu_msg[32]; #if __CUDA_ARCH__ >= 300 // 64 Registers Variant for Compute 3.0 #include "groestl_functions_quad.cu" #include "bitslice_transformations_quad.cu" #endif #define SWAB32(x) cuda_swab32(x) __global__ __launch_bounds__(256, 4) void groestlcoin_gpu_hash_quad(int threads, uint32_t startNounce, uint32_t *resNounce) { #if __CUDA_ARCH__ >= 300 // durch 4 dividieren, weil jeweils 4 Threads zusammen ein Hash berechnen int thread = (blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x) / 4; if (thread < threads) { // GROESTL uint32_t paddedInput[8]; #pragma unroll 8 for(int k=0;k<8;k++) paddedInput[k] = groestlcoin_gpu_msg[4*k+threadIdx.x%4]; uint32_t nounce = startNounce + thread; if ((threadIdx.x % 4) == 3) paddedInput[4] = SWAB32(nounce); // 4*4+3 = 19 uint32_t msgBitsliced[8]; to_bitslice_quad(paddedInput, msgBitsliced); uint32_t state[8]; for (int round=0; round<2; round++) { groestl512_progressMessage_quad(state, msgBitsliced); if (round < 1) { // Verkettung zweier Runden inclusive Padding. msgBitsliced[ 0] = __byte_perm(state[ 0], 0x00800100, 0x4341 + ((threadIdx.x%4)==3)*0x2000); msgBitsliced[ 1] = __byte_perm(state[ 1], 0x00800100, 0x4341); msgBitsliced[ 2] = __byte_perm(state[ 2], 0x00800100, 0x4341); msgBitsliced[ 3] = __byte_perm(state[ 3], 0x00800100, 0x4341); msgBitsliced[ 4] = __byte_perm(state[ 4], 0x00800100, 0x4341); msgBitsliced[ 5] = __byte_perm(state[ 5], 0x00800100, 0x4341); msgBitsliced[ 6] = __byte_perm(state[ 6], 0x00800100, 0x4341); msgBitsliced[ 7] = __byte_perm(state[ 7], 0x00800100, 0x4341 + ((threadIdx.x%4)==0)*0x0010); } } // Nur der erste von jeweils 4 Threads bekommt das Ergebns-Hash uint32_t out_state[16]; from_bitslice_quad(state, out_state); if (threadIdx.x % 4 == 0) { int i, position = -1; bool rc = true; #pragma unroll 8 for (i = 7; i >= 0; i--) { if (out_state[i] > pTarget[i]) { if(position < i) { position = i; rc = false; } } if (out_state[i] < pTarget[i]) { if(position < i) { position = i; rc = true; } } } if(rc == true) if(resNounce[0] > nounce) resNounce[0] = nounce; } } #endif } // Setup-Funktionen __host__ void groestlcoin_cpu_init(int thr_id, int threads) { cudaSetDevice(device_map[thr_id]); // Speicher für Gewinner-Nonce belegen cudaMalloc(&d_resultNonce[thr_id], sizeof(uint32_t)); } __host__ void groestlcoin_cpu_setBlock(int thr_id, void *data, void *pTargetIn) { // Nachricht expandieren und setzen uint32_t msgBlock[32]; memset(msgBlock, 0, sizeof(uint32_t) * 32); memcpy(&msgBlock[0], data, 80); // Erweitere die Nachricht auf den Nachrichtenblock (padding) // Unsere Nachricht hat 80 Byte msgBlock[20] = 0x80; msgBlock[31] = 0x01000000; // groestl512 braucht hierfür keinen CPU-Code (die einzige Runde wird // auf der GPU ausgeführt) // Blockheader setzen (korrekte Nonce und Hefty Hash fehlen da drin noch) cudaMemcpyToSymbol( groestlcoin_gpu_msg, msgBlock, 128); cudaMemset(d_resultNonce[thr_id], 0xFF, sizeof(uint32_t)); cudaMemcpyToSymbol( pTarget, pTargetIn, sizeof(uint32_t) * 8 ); } __host__ void groestlcoin_cpu_hash(int thr_id, int threads, uint32_t startNounce, void *outputHashes, uint32_t *nounce) { int threadsperblock = 256; // Compute 3.0 benutzt die registeroptimierte Quad Variante mit Warp Shuffle // mit den Quad Funktionen brauchen wir jetzt 4 threads pro Hash, daher Faktor 4 bei der Blockzahl int factor = 4; // berechne wie viele Thread Blocks wir brauchen dim3 grid(factor*((threads + threadsperblock-1)/threadsperblock)); dim3 block(threadsperblock); // Größe des dynamischen Shared Memory Bereichs size_t shared_size = 0; if (device_sm[device_map[thr_id]] < 300) { printf("Sorry, This algo is not supported by this GPU arch (SM 3.0 required)"); return; } cudaMemset(d_resultNonce[thr_id], 0xFF, sizeof(uint32_t)); groestlcoin_gpu_hash_quad<<>>(threads, startNounce, d_resultNonce[thr_id]); // Strategisches Sleep Kommando zur Senkung der CPU Last MyStreamSynchronize(NULL, 0, thr_id); cudaMemcpy(nounce, d_resultNonce[thr_id], sizeof(uint32_t), cudaMemcpyDeviceToHost); }