btc實時算力礦機
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挖礦的算力是衡量礦工挖礦能力的重要指標,直接關繫到礦工的挖礦效率和收益。可以從以下兩個方面來理解:
1. 本地算力: 定義:指的是個人礦機上顯示的算力值。 意義:本地算力越高,理論上在相同時間內能完成的工作量就越大,從而可能獲得更高的挖礦收益。
2. 礦池算力: 定義:在礦池查詢頁面上顯示的總算力,包括了所有參與挖礦的礦機算力總和。 計算方式:礦池算力的計算通常為平均值,分為15分鍾和24小時兩種。礦池會根據此值分配收益,結算工資。 與本地算力的關系:理論上,本地算力越高,礦池算力亦應相應增加。但礦池算力還會受到其他因素的影響,如超頻、網路原因、軟體抽水、被竊取算力等。 影響因素:超頻過度、網路狀況不佳、軟體抽水、系統被植入木馬程序等都會影響礦池算力,進而影響挖礦收益。
在選擇礦池時,應考慮算力、用戶量、手續費、分配方式、穩定性和網路延時等因素,以確保穩定的挖礦產出和提高挖礦效率。
D. 比特幣礦機s7什麼時候出,多少價格,多少算力
比特大陸配備BM1385晶元的螞蟻S7礦機開始預售
據悉,BM1385晶元的性能是BM1384的兩倍以上。
S7採用了與S5類似的的電源供應方案,採用S5+方式的密集晶元排列運算板,在排列結構上更緊湊,同等空間下S5放置60顆晶元,S7放置162顆。
S7定價為1823美元,摺合人民幣約為11650元,交貨時間為9月21日-9月30日。官方同時公布了螞蟻礦機S7的參數,晶元採用比特大陸自主研發的28納米全定製晶元BM1385,算力為4.86T,功耗為1201瓦。螞蟻礦機S7是目前為止算力功耗比最佳的礦機,每T算力約為250W。
國內官網暫時未開放預售,嘗鮮的用戶可以到海外官網下單,交貨地址為中國大陸地區需要繳納17%的稅,購買價格為13630人民幣。
螞蟻礦機S7規格參數:
額定算力:4.86 TH / s的±5%
牆上功耗:1210瓦(比特大陸APW3-1600瓦電源,AC / DC 93%的效率,25℃環境溫度)
電源效率:0.25焦耳/ GH(牆上,AC / DC 93%的效率,25°C的環境溫度)
額定電壓:12V±5%,不應該低於12.0V
單算力板晶元數量:162X BM1385
外形尺寸:301毫米(L)*123毫米(W)*155毫米(H)
冷卻:2×12038風扇
工作溫度:0℃至40℃
網路連接:乙太網
詳細請看《螞蟻S7礦機開始預售》
E. 礦機算力單位有哪些呢
主要的算力單位如下:
H/S=hashes/second,也就是每秒能算多少hash
1 Khash/s = 1000 hash/s
1 Mhash/s = 1000 Khash/s
1 Shash/s = 1000 Ghash/s
比特幣誕生的這十年來,礦機算力的發展是非常快的。現在,用GH/S來表示算力的礦機,早已經退出了歷史舞台(對比特幣來說的)。
Equihash演算法礦機的算力單位如下:
Sol/s:sol/s=solutions/second,也就是每秒能找到多少答案,這跟H/S在本質上是一致的。
Ksol/s:1Ksol/s=1000 sol/s
Msol/s:1Msol/s=1000Ksol/s=1000000 sol/s
還有G、T、P、E(開頭字母),換算跟上面主流算力單位是一樣的。這個演算法一般是匿名幣所使用的,比如ZCASH、BEAM。
Cuckatoo29/31 演算法礦機的算力單位如下:
gps:是graph的縮寫,有時也會寫成G。
Kgps:1Kgps=1000 gps
Mgps:1Mgps=1000Kgps=1000000gps
還有G、T、P、E(開頭字母),這是Grin幣專用的一種演算法。具體換算跟上面的算力單位都一樣。
F. 實時算力和本地算力差距大嗎
實時算力和本地算力一般差距較大。一般來說,顯卡礦機的本地算力一直都很穩定,而礦池上顯示的實時算力卻經常波動。有的時候,這台礦機在礦池的實際算力會高於本地算力,有的時候,這台礦機在礦池的實際算力會低於本地算力。
理論上,礦池其實只需要按照有效share的數量,向每一個礦機(綁定的地址)發放獎勵就可以了。不過,實際過程中,礦池是需要給礦機主提供一個數據,來幫助礦工判斷礦機是否在正常工作。
因此,礦池需要把有效share的數量按照每一個任務的權重,反推計算出來一個算力值,來供礦機主參考,辨別礦機是否在正常工作。礦池算力其實並不是你本地的算力數據,而是通過你提交的有效share反推出來的一個幫助判斷機器是否正常運行的數據指標。
本地算力與實時算力的關系
一般礦池算力會顯示成兩個數據:
一個是短時間的算力,或者叫瞬時算力(不同礦池會顯示5分鍾、10分鍾、15分鍾算力);另一個則是長時間的算力,一般會選擇24小時算力。
短時間算力,比如15分鍾算力,就是統計15分鍾提交的有效share然後按照權重反推出來的平均算力值。而長期算力,則是24小時內提交的有效share然後按照權重反推出來的平均算力值。那麼兩個數據的關系,則取決於統計時間內有效share提交的數量。
如果礦機的運算效率高,在此統計周期內(比如15分鍾內),提交的有效share特別多,則這時候的15分鍾算力數據會特別高,甚至比本地算力還要高很多。
(這種情況,可以理解為機器在超負荷運算。例如,機器的能力只有310M水平,卻在這15分鍾完成了400M水平的運算工作。)正常來說,一個機器當然不可能持續的超負荷工作。
所以我們會看到礦池反應的算力曲線是實時波動的,並且同一地址下的礦機數量越少,算力波動會越明顯,若多台礦機一起顯示的總算力會平穩些。而礦池顯示的24小時平均算力,由於統計周期比較長,所以是一個比較穩定的數據。一般會比本地算力略低一些。
因此,也會出現很多時候,在此統計周期內(比如15分鍾內),提交的有效share比較少。那麼這個時候的15分鍾算力數據就會比較低,低於本地算力。
G. 姣旂壒甯佹寲鐭挎満涓澶╃數璐瑰ぇ姒傛槸澶氬皯錛
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