众所周知，BTM团队跟比特大陆合作出了一个B3矿机速度780H/s，官方没有出显卡挖矿程序。但是最近网上流传了一个挖矿程序，只支持cuda技术，也就是只能支持N卡，想想也是！毕竟Nvidia的人工智能技术肯定不低，比特大陆想赶上还要努力（ps:btm是人工智能类似算法）。
因为今天比较忙，这个教程只能简单说，过两天有时间了再补充细节。
挖矿程序下载链接: https://pan.baidu.com/s/1jEBWxOBmLYkF7TsFkkl-9A 密码: 8a2u
一、环境需求：nvidia显卡，linux系统
挖矿程序只能运行在linux 环境下，首先要有nvdia驱动和cuda。最好使用ethos，执行disallow 然后修改 /etc/ec.local 在
第三行注释掉。这样就不会启动挖矿了。
二，准备好挖矿程序 解压（tar命令 tar -xvf xxxx.tar.bz2）
可以通过teamviewer传输到矿机 然后解压文件
修改 目录中的address.txt 把自己的BM开头的地址填写进去。执行 ./run.sh 可以启动挖矿。查看进度使用 tail -f /var/tmp/miner.log
vi基本操作 vi 文件名 是打开文件，打开之后输入i 是开始编辑模式，esc退出编辑模式，shift和:一起按下可以输入vi的操作命令，这时候输入wq 就是保存并退出。操作中只能使用键盘，鼠标无效。
ps:BM开头的地址可以从官方钱包或者gate交易所获得
三、优化效率
默认情况下 单卡利用率六七成 双卡六成 三卡五成，卡越多效率越低。同时对cpu要求也很高。g4560极限算力900h，显卡再牛没用。i5 四核应该是1.6倍的极限速度。具体可以参照 国际象棋测试的成绩。建议g4560 带三个1060 以下的卡。我的是gtx1050ti 三卡效率最高，gpu利用率90% 算力630多。cpu 80%。开了三个进程。
这里有个nvidia-docker 安装教程https://blog.csdn.net/chxw098/article/details/79741586 参见ubuntu的安装方式，所有命令中apt-get在ethos中都要改成apt-get-ubuntu。
既然利用率低 那就多开几个挖矿程序嘛，但是直接无法启动多个程序。所以就要借助强大的nvdia-docker了。nvidia-docker 可以自由分配显卡给每个容器。
同时据说不用docker 也可以设置多进程挖矿，只要修改原版run.sh 把其中的如图所示的删除
然后修改下图所示代码
将这行代码 复制 然后插入最后边，同时蓝色部分的代码要删除或者在前边加上#注释掉。
这样就有了两行启动代码，启动后就有两个进程。如果不稳定或者不工作的话 在./miner......之前加上screen -S miner -dm
注意 之间要有空格。还有就是两行代码中的 screen -S 后的miner这个字符串不能一样，还有就是日志miner.log文件名也不能一样，随便写，能记住就行。改完启动 没有出现莫名其妙的问题 就ok了。
一般使用三张显卡挖btm就够了，不要问你什么显卡显卡挖多少！100张 在一个处理器下也不行。这程序没优化 1050都跑不满你别说ti以上的了。
这里给出 一个脚本
NV_GPU=3 nvidia-docker run --net=host -v /home/ethos/:/data/ -i -t --device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm --device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 --device /dev/nvidia1:/dev/nvidia1 --device /dev/nvidia2:/dev/nvidia2 --device /dev/nvidia3:/dev/nvidia3 --device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl saymagic/mineros:v1
这个是docker 生成容器的脚本 --device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 --device /dev/nvidia1:/dev/nvidia1 这两句是分配0号显卡和1号显卡给容器，NV_GPU=3 这个还搞不懂。。。 貌似是比最后一个分配的显卡序号减少1 就行。。。
-v /home/ethos/:/data/ 这句话是把当前系统的 /home/ethos/ 目录挂载到 容器里边的/data下
你可以在run 后边加上-name 名字 ，来为这个容器命令。因为不加的话生成的名字是随机的，你可以选择使用id 或者名字来进入相应容器。
主要命令，docker start 启动容器 docker attach name 进入容器
btm挖矿程序非常吃内存，建议开启swap，不然机器吃不消。
限于时间仓促，就不介绍nvidia-docker的安装了，我这里把几个坑给指出来。
1、使用--device 分配具体显卡 NV_GPU=x 限制gpu数量。才能分配显卡
2、使用--nat=host 参数使用直接连网。
3、记得给容器起个名字
然后挂载一个目录 -v 参数 来共享数据
建议先开启swap 或者8g内存。一般开启两个或者三个docker，我的四卡1050ti 两个docker 算力从540 到380*2 gpu利用率80-90.
因为我是做研发的，可能无法理解哪些东西需要细说。先看看各位的反馈。再出详细教程。