【初心者向け】Chia PLOT作成の最適設定|Threads・Buckets・キュー管理

【Chia Plot作成の設定まとめ】初心者でも分かる効率的なチューニング術

ChiaのPLOT作成を効率よく進めたいけど、どの設定がベストなの?🤔
そんな悩みを解決するために、本記事では「Number of Threads」や「Queue Name」など、PLOT作成に必要な設定をわかりやすく解説します!🛠️💻

「並行処理すれば速くなるんじゃないの?」という疑問や、「スレッド数を増やせばいい?」といった勘違いもスッキリ解消✨
実際の使用感を交えたリアルな検証で、あなたに合った最適な設定が分かります!🌱

この記事のポイントまとめ

  • Number of Threadsは最大4が目安🔧
  • Number of Bucketsは128が最適で安定動作💾
  • Plot in Parallelは慎重に! 効果はPC性能次第⚠️
  • Queue Nameを使えば作業管理が超効率的📋✨
  • Ubuntuなら最大20%の高速化も!🚀

設定ミスで時間も電気代もムダにしないために…
正しい設定と使い方でChiaライフを効率化しよう!💡🔌


目次

Number of Threadsの設定

RAMサイズに続いて設定するのは「Number of Threads」ですが、これはPLOT作成時の同時処理数を決める設定です。
ただし、この設定はCPUの性能を根本的に向上させるものではなく、並行処理を行うことで無駄なくCPUのパワーを活用するためのものです。💻⚡

この設定値は、処理する対象によって最適な数値が異なるのですが、一般的には1より2の方が効果的です。
しかし、4を超える設定は意味がないという意見もあります。
そのため、4に設定するのが最適だと思われます。🔧

もし、CPUの性能が低い場合は、2に設定しても良いですが、正直なところ、ある程度のCPU性能がないとPLOT作成には向いていません。⚠️

Number of Bucketsの設定

次に紹介するのが「Number of Buckets」です。
これを増やすとどうなるのでしょうか?逆に、減らすとどうなるのでしょうか?
例えば、128を64に変更すると、必要なRAMが2倍になるという点が書かれています。💾📈
そのため、この設定は初期値の128に設定しておけば問題ないというのが一般的な考え方です。

「本当か?」と思う方は、GitHubの以下のリンクに記載されているハードウェアスペック時間経過によるパフォーマンスの変化を確認してみてください。
その中には、k=32での1PLOT作成にかかる時間が記載されており、特に注目すべきは「Time (hr)」の部分です。⏳📊

また、その構成に必要なハードウェア費用費用対効果なども記載されていますが、いずれも高性能で高価格なハードウェアが多いため、参考にする際には注意が必要です。💸

詳細は以下のリンクから確認できます👇
Reference Plotting Hardware

Plot in ParallelとQueue Nameの使い方

最後に残っているのがPlot in ParallelAdd Plot to Queue、およびQueue Nameです。
これらの設定は、微妙に関連しています。

Plot in Parallelは、これを設定すると同時に複数のPLOT作成が行われるというものです。
通常は順番に作成されますが、並行して作成されるため、2つ作れば2倍の空き容量が必要になります。

では、2倍の空き容量があれば並行作成した方が良いのか?
実際に私がやってみたところ、1つ作成する時間のほぼ2倍の時間が必要でした。
この結果から、並行作成の効果は限定的であり、全くやる必要がないと思いました。
これは、使用しているCPUによって結果が変わるかもしれませんが、私の環境ではその効果は感じられませんでした。

Queue Nameの役割と使い方

一方でQueue Nameという設定があります。
これは、カスタム設定一時フォルダ最終保存先などの管理用のメモ的な役割を持ちます。
Plot作成時にQueue Nameを設定することで、処理がどの順番で進んでいるのかが明確になり、管理がしやすくなります。📋

問題は、このPlot in ParallelQueue Nameがどう関係するかです。
Plot in Parallelを選ぶと、設定したPlot Countに従って、その数のPLOT作成が始まります。
例えば、10個作成する設定にすれば、10個のPLOT作成が同時に始まりますが、この場合、キューが作成されることはありません
また、スレッド数によって処理が行われると思いがちですが、実際には全く関係がありません。⚙️

並行処理とキュー管理のバランス

では、例えば2個のPLOTを同時に作成し、それぞれが終わるたびに次のPLOT作成をキューとしてストックしたい場合はどうすれば良いのでしょうか?
これを実現する方法が、Queue Nameを使用することです。
Queue Nameを使うことで、並行処理を行いながらも、作成したPLOTを順番にストックしていくことができます。📊

これは、通常の考え方として効率的です。
Queue Nameを使えば、並行処理キュー管理をうまく組み合わせて、作業を効率的に進めることができます。

Queue Nameの設定方法

やり方は簡単です。
Add Plot to Queueで異なるQueue Nameを設定して、CREATE PLOTを実行するだけです。
例えば、Task1Task2などに名前を変更し、それぞれにPlot Countを10に設定します。🔧📊

これを行うと、Task1として10個のPLOTを順番に作成する作業と、Task2として別の10個のPLOTを作成する作業が並行して実行されます。
この方法を使用すれば、Plot in Parallelは必要ありません。
並行処理とキューのストックの両方を実現でき、効率的に作業を進められます。💡🔄

さらに、同じTask1というQueue Nameで新たにCREATE PLOTを行うと、その作業はTask1のキューに追加され、並行処理数が増えません。
この動作は、最初にPlot Countを少なめに設定しておき、後で追加していくことで、作業を効率的に管理できます。📋

並行処理の効果とパソコンの性能

並行処理を試してみた結果、私の環境ではトータル処理時間は短縮されませんでした。
1つのPLOT作成にかかる時間が延びることで、途中で失敗するリスクも増えてしまいます。
そのため、素直に1つのPLOT作成を行う方が良いと感じました。
(おそらく、この結果はパソコンの性能によるものだと思います。私のPCはCore i7-3770で、メモリ16GBWindows 10 Proを使用しています。)💻⚡

速度向上のためのOS選択

最後に、速度を向上させたいのであれば、WindowsよりもUbuntuを使用することをおすすめします。
同じパソコンでも、10~20%程度の高速化が期待できます。
私は作業しながらPLOT作成を行っているので、Windowsを使用していますが、Ubuntuに切り替えれば、さらに効率よく作成できる可能性があります。🚀

まとめ📌

🎯 Chia PLOT作成の最適設定をおさらい!

Number of Threads:最大4までが推奨
Number of Buckets:128が最適
Plot in Parallelは慎重に!並行処理の効果はPC次第
Queue Nameを活用して、順番にPLOT作成可能
UbuntuならWindowsより10~20%高速化🚀

適切な設定で、効率的にChiaのPLOTを作成しましょう!💡✨


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