比特幣為什麼不是燒處理器

① 挖比特幣會降低電腦壽命嗎

對於普通電腦來說，長時間運行電腦，進行挖比特幣（俗稱「挖礦」）工作，的確會降低電腦壽命。x0dx0a挖比特幣的速度一般跟電腦的顯卡的速度成正比，挖比特幣的電腦一般有專業的挖礦晶元，多採用燒顯卡的方式工作，耗電量較大。x0dx0a如果用普通電腦，一般的顯卡及主板沒有經過特殊處理，不能長期承擔高負荷運行，多數會產生故障，甚至毀顯卡，燒主板的情況，也不鮮見。x0dx0a挖比特幣的工具很有意思，對於一般用戶，最流行的是使用AMD Radeon HD 5850或5870這兩款多年前推出的老式顯卡。因為挖礦軟體對圖形處理器GPU中的流處理器數量敏感，流處理器數量越多，挖礦越快，而與顯存容量沒有任何關系。四年前的Radeon HD 5850有1440個流處理器，Radeon HD 5870有1600個流處理器，漲價後的二手價格分別為600多元和900多元；而最新的Radeon HD 7850僅有1024個，Radeon HD 7870僅有1408個。x0dx0a新款的、價格貴的顯卡挖礦速度慢；舊款的，便宜的顯卡反而挖礦速度快。這正是一個尷尬的狀況。

② 比特幣為什麼要用顯卡挖

因為相比較於CPU的復雜運算，顯卡使用的GPU進行的是通用計算。因此可以堆疊成百上千個流處理器，每一個流處理器就像是小小的CPU，雖然其運行復雜程序的能力遠遠沒有CPU來的給力，但是架不住流處理器多，因此實際性能尤其是單精度浮點性能要比CPU強的多。

挖包括比特幣之內的動作大家可以認為是利用顯卡在做不斷地通用計算，並且這個計算復雜度比較低而且相當重復，顯卡使用的流處理器正好適合這樣的演算法。

就像是不斷地解方程組，顯卡是2000位中學生，而CPU則是8名數學博士。雖然數學博士的數學知識遠遠超過中學生，但是像解虛擬貨幣這樣的中等方程組的速度8名數學博士肯定不如2000名中學生來的快。

就像是不斷地解方程組，顯卡是2000位中學生，而CPU則是8名數學博士。雖然數學博士的數學知識遠遠超過中學生，但是像解虛擬貨幣這樣的中等方程組的速度8名數學博士肯定不如2000名中學生來的快。

(2)比特幣為什麼不是燒處理器擴展閱讀：

1、比特幣挖礦機簡介：

比特幣挖礦機，就是用於賺取比特幣的電腦，這類電腦一般有專業的挖礦晶元，多採用燒顯卡的方式工作，耗電量較大。

2、比特幣挖礦機的使用方法：

下載專用的比特幣運算工具，然後注冊各種合作網站，把注冊來的用戶名和密碼填入計算程序中，再點擊運算就正式開始。

③ 為什麼挖礦用顯卡而不是cpu

CPU也可以挖，最早挖礦就是用的CPU，只是隨著對挖礦演算法的深入研究，礦工發現挖礦是個相對簡單但需要一直重復的運算過程，提高挖礦效率的關鍵在於提高多任務處理效率，而CPU的特性就不適合做這類運算。反而看顯卡，顯卡有上千個流處理器，對挖礦這種簡單但需一直重復的工作比CPU更在行，所以顯卡被大量用來挖礦。

④ 何為挖礦 顯卡挖礦原理 比特幣為

所謂的「礦」就是虛擬貨幣，有很多種，在眾多虛擬貨幣中，屬比特幣最負盛名。比特幣（BitCoin）的概念最初由中本聰在2009年提出，根據中本聰的思路設計發布的開源軟體以及建構其上的P2P網路。點對點的傳輸意味著一個去中心化的支付系統。與大多數貨幣不同，比特幣不依靠特定貨幣機構發行，它是依據特定演算法，通過大量的計算產生。比特幣經濟使用整個P2P網路中眾多節點構成的分布式資料庫來確認並記錄所有的交易行為，並使用密碼學的設計來確保貨幣流通各個環節的安全性。
顯卡使用的GPU進行的是通用計算。因此可以堆疊成百上千個流處理器，每一個流處理器就像是小小的CPU，雖然其運行復雜程序的能力遠遠沒有CPU來的給力，但是架不住流處理器多，因此實際性能尤其是單精度浮點性能要比CPU強的多。挖包括比特幣之內的動作大家可以認為是利用顯卡在做不斷地通用計算，並且這個計算復雜度比較低而且相當重復，顯卡使用的流處理器正好適合這樣的演算法。

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⑥ 為什麼挖礦要用gpu而不是cpu

挖礦的軟體，從編程原理上來說，講究的是大規模並行運算。
顯卡GPU的流處理器數量非常多，比如古老的HD5770內置了800個流處理器，相當於擁有800個計算核心。而近幾年的主流高端顯卡，內置的流處理器個數更多，計算性能更加的強大。利用GPU進行挖礦運算，流處理器進行的就是並行運算，並且挖礦程序還對GPU並行運算進行了專門的優化，運算效率特別高，挖出比特幣的效率獲得了大大的提升。
CPU的核心是比較少，目前最牛逼的主流桌面級處理器核心數也不超過一二十個（很多還是超線程技術虛擬出來的邏輯核心），並行計算能力遠遠不如GPU。

⑦ 挖礦疑問解答：挖礦為什麼用顯卡不用cpu

沒說CPU不能挖啊，最開始都是用CPU挖，但是隨著對挖礦演算法的深入研究，大家發現原來挖礦都是在重復一樣的工作，而CPU作為通用性計算單元，裡面設計了很多諸如分支預測單元、寄存單元等等模塊，這些對於提升算力是根本沒有任何幫助的。
另外，CPU根本不擅長於進行並行運算，一次最多就執行十幾個任務，這個和顯卡擁有數以千計的流處理器差太遠了，顯卡高太多了，因此大家慢慢針對顯卡開發出對應的挖礦演算法進行挖礦。
以BTC為例，它最基本的演算法原理就是，把已有的10分鍾內的所有交易作為一個輸入，加上一個隨機數，當10分鍾內所有交易記錄加上你的這個隨機數計算出一個SHA256的hash。裡面幾乎都是整數運算，這個根本就像是為顯卡特別打造一樣，顯卡非常適合這種無腦性演算法，流處理器數目越多約占優勢。
就Hash計算而言，它幾乎都是獨立並發的整數計算，GPU簡直就是為了這個而設計生產出來的。相比較CPU可憐的2-8線程和長度驚人的控制判斷和調度分支，GPU可以輕易的進行數百個線程的整數計算並發（無需任何判斷的無腦暴力破解乃是A卡的強項）。
OpenCL可以利用GPU在片的大量unified shader都可以用來作為整數計算的資源。而A卡的shader（流處理器）資源又是N的數倍（同等級別的卡）
不過到了後來大家發現，顯卡還是太弱了，直接上ASIC大規模堆ALU單元就能極大程度提升算力，巴掌大的算力板的算力已經是顯卡的好幾十倍，所以現在比特幣不用專門的ASIC礦機根本挖不動。
盡管後期的幣種LTC所使用的Scrypt演算法還引入了大量相互依賴的、隨機的訪存指令，當Footprint足夠大時，還會在GPU的L2級別、甚至TLB級別出現大量的緩存失效，從而產生更多的DRAM訪問，以弱化礦機（ASIC/FPGA）相較於GPU在整數運算性能上的優勢，但是依然被人針對性研發出礦機，目前也只有專門礦機才能挖。
不過像第二代虛擬貨幣（比如說是ETH、ZEC這種）由於吸取了前輩們被爆演算法的經驗，在挖掘演算法上做了更加特別優化，防止出現無腦的運算，對於顯存要求特別高，因此可以有效抵抗礦機的入侵。
也因為ETH這種只能靠顯卡挖礦，造成了2017年下半年開始的顯卡漲價潮、缺貨潮，很多礦主都賣了成千張顯卡回去組建礦機挖掘這些虛擬貨幣。
久而久之，大家都認為CPU不能挖礦，其實只是效率、效益太低了而已。

⑧ 什麼是顯卡挖礦為什麼不用處理器而用顯卡挖

復制的：
簡單來說，挖礦就是利用晶元進行一個與隨機數相關的計算，得出答案後以此換取一個虛擬幣。虛擬幣則可以通過某種途經換取各個國家的貨幣。運算能力越強的晶元就能越快找到這個隨機答案，理論上單位時間內能產出越多的虛擬幣。由於關繫到隨機數，只有恰巧找到答案才能獲取獎勵。有可能一塊晶元下一秒就找到答案，也有可能十塊晶元一個星期都沒找到答案。越多晶元同時計算就越容易找到答案，內置多晶元的礦機就出現了。而多台礦機組成一個「礦場」同時挖礦更是提高效率。而礦池則是由多個「個體戶」加入一個組織一起挖礦，無論誰找到答案挖出虛擬幣，所有人同時按貢獻的計算能力獲得相應的報酬，這種方式能使「個體戶」收入更穩定。
舉一個通俗的例子：
我在一張紙上隨便寫一串數字，給出部分提示，誰猜對就給他獎金（挖礦）
聰明的人根據提示能作出更多猜測（計算能力）
有人出錢請許多人回來一起猜測（礦場）
有人召集大家一起猜測，無論誰猜到，按照每個人猜測次數比例分配獎金（礦池）
剩下的太長了，你自己去搜索。。。