【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！💡🔌

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と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や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 ParallelとAdd 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、カスタム設定や一時フォルダ、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 ParallelとQueue 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、並行処理と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、Task1やTask2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16GB、Windows 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！💡✨

🔗 【2025年版】Chiaマイニング初心者ガイド