加密货币挖矿专用 GPU 在 AI 应用中的探索：以 CMP 170HX 为例

Xing Kangwei

加密货币挖矿专用 GPU 在 AI 应用中的探索：以 CMP 170HX 为例

硬件体系结构 2025-05-09 v1 分布式、并行与集群计算

作者: Xing Kangwei

摘要

本研究在 NVIDIA CMP 170HX 平台上，系统性地测试了开源社区提出的一种计算能力复用方案，该方案通过修改 CUDA 源代码来禁用特定指令集（融合乘加指令）。实验结果验证了该方法的有效性，部分恢复了 GPU 在人工智能（AI）任务中的计算能力。使用开源 GPU 基准测试（OpenCL benchmark、mixbench）和 AI 基准测试（LLAMA-benchmark）进行的性能评估表明，其 FP32 浮点性能超过原始能力的 15 倍，而在大语言模型某些精度级别的推理性能则提升了三倍以上。此外，基于硬件架构分析，本文提出了通过替代适配途径进一步提高计算利用率的理论猜想。结合能效比和成本模型，评估了此类淘汰 GPU 在边缘计算和轻量级 AI 推理场景中的回收价值。研究结果表明，合理复用挖矿 GPU 的残余计算能力可以显著减轻电子废弃物的环境负担，同时为低预算计算场景提供具有成本效益的硬件解决方案。

关键词

加密货币挖矿 GPU CMP 170HX AI 应用计算能力复用边缘计算电子废弃物缓解

引用

@article{arxiv.2505.03782,
  title  = {Exploration of Cryptocurrency Mining-Specific GPUs in AI Applications: A Case Study of CMP 170HX},
  author = {Xing Kangwei},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2505.03782},
  year   = {2025}
}

备注

31 pages, 10 figures, 12 tables

加密货币挖矿专用 GPU 在 AI 应用中的探索：以 CMP 170HX 为例

摘要

关键词

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