cpu挖礦算力圖
㈠ 顯卡挖礦決定速度的主要是什麼
比特幣早期通過CPU來獲取,而隨著GPU通用計算的優勢不斷顯現以及GPU速度的不斷發展,礦工們逐漸開始使用GPU取代CPU進行挖礦。比特幣挖礦採用的是SHA-256哈希值運算,這種演算法會進行大量的32位整數循環右移運算。有趣的是,這種演算法操作在AMD GPU里可以通過單一硬體指令實現,而在NVIDIAGPU里則需要三次硬體指令來模擬,僅這一條就為AMD GPU帶來額外的1.7倍的運算效率優勢。憑借這種優勢,AMD GPU因此深受廣大礦工青睞。
勸告樓主如果預算不多還是不要挖了!!!這錢不是想賺就能賺的
比特幣的難度不斷增加,用顯卡挖礦是在與時間賽跑,其最主要的原因是比特幣挖礦的難度在逐漸增加(比特幣的演算法設計的原因)。如果某套平台按目前難度每天能夠獲取1個比特幣的話,那麼一個月後,同樣算力的平台可能只會獲得0.8個,連最頂級的顯卡也挖18.2天才得到個(其中還不能中斷關機),最低的HD7750二手都要400多(要214天才能挖到一個),看看這圖就知道了(這是今年5月數據,現在不止18天了)
人家正規的挖礦買幾萬一台的礦機才能賺(幾十個頂級顯卡堆在一起運算的礦機)
希望能幫你
㈡ 鎸栫熆綆楀姏鎬庝箞璁$畻
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㈣ 電腦閑cpu偷偷挖礦_輕松礦工用cpu挖礦
輕松礦工用cpu挖礦
挖礦對CPU什麼的沒要求,主要看顯卡算力,最低1060 6G顯卡!至少顯存6G至以上的都能挖!
輕松礦工用cpu挖礦怎麼樣
挖礦延遲率高提升網速和cpu的性能。
專門的cpu挖礦軟體
比較好懂,簡單的就是輕松礦工。
cpu礦機 能挖什麼
不能。
gpu顯卡挖礦能挖的礦很多,比較熱門的是以太幣就是ETH,與零幣ZEC,很多都可以用顯卡來挖礦。因此,通過顯卡挖礦,以及其他的競爭幣種基本都是用顯卡礦機來挖的。
通過顯卡挖礦可以挖到比特幣、萊特幣、澤塔幣、便士幣(外網)、隱形金條、紅幣、極點幣、燒烤幣、質數幣等絕大多數熱門礦。
輕松礦工用cpu挖礦好嗎
要看挖什麼礦了。萊垍頭條
日過是CPU算力的礦,需要用高性能的CPU,同一代數的CPU當然i7比i5更占優勢。條萊垍頭
如果是GPU算力的要主要看你顯卡的能力,當然搭載高性能顯卡的CPU也不能太弱,但是i5戳戳有餘了。萊垍頭條
所以綜合來看性能只是但一方面,要看性價比,挖礦在設備耗損方面也是很高的,如果入不敷出就沒有挖礦的必要了。垍頭條萊
輕松礦工 cpu
用高級顯卡挖礦,CPU少參與就降低功耗了
輕松礦工怎麼用cpu挖礦
CPU,比特幣挖礦要求CPU對多線程要求非常高,可以使用Ryzen71800X八核十八線程的處理器,按照市場價格購買即可。
顯卡,比特幣挖礦使用可使用N卡和A卡,目前可以選擇RX580,定位於中高端產品,推薦華碩ROG-STRIX-RX580-T8G-GAMING雙卡交火,使用兩塊顯卡,提升挖礦性能。內存,建議使用8GBGDDR5大顯存;儲存空間大於520G。
輕松礦工 cpu挖礦
你這問題問得有歧義,挖礦主要靠的是顯卡,而不是CPU,CPU相當於一個大學生,顯卡相當於一百個小學生。
而挖礦就相當於計算10以內的加減法。大學生也能做,但你就是打死他,也不可能超過100個小學生同時做。損耗就談不上了
用CPU挖礦,效率太低。所以大家都是用顯卡挖礦,但對於顯卡的損耗卻是很大的。
如果正常使用,顯卡其實也沒那麼脆弱,但奈何是為了挖礦賺錢,礦卡都是要超頻的,就是讓這些小學生沒日沒夜一刻不停計算題,廁所都不讓上那種。顯卡的壽命就大大縮短了。
所以一般不要去買礦卡,可能你圖便宜,用幾天就花屏了。沒保障的。
輕松礦工能用cpu挖礦嗎
輕松礦工挖礦非常費顯卡。所以最好把顯卡超頻
用CPU挖礦
挖礦主要是消耗顯卡運算能力,要求CPU內存不大的,很多人都用奔騰CPU+4G內存來挖礦,所以主要是顯卡一定要運算能力強。
㈤ 顯卡怎麼計算挖礦算力
可以參考下面,根據一些網吧市場常用的顯卡,整理的一份相關顯卡的價格和算力以及預計回本期,大概可以做個參考:
Radeon RX 580顯卡
整機功耗:243W
計算力:22.4M
顯卡售價:1999元
每24小時挖ETH數量:0.015
每24小時產生收益:24.48元
預計回本時間:81.66天
Radeon RX 470顯卡
整機功耗:159W
計算力:24.3M
顯卡售價:1599元
每24小時挖ETH數量:0.017
每24小時產生收益:27.9元
預計回本時間:57.31天
Radeon RX 480顯卡
整機功耗:171W
計算力:24.4M
顯卡售價:1999元
每24小時挖ETH數量:0.017
每24小時產生收益:27.87元
預計回本時間:71.73天
(5)cpu挖礦算力圖擴展閱讀:
顯卡(Video card,Graphics card)全稱顯示介面卡,又稱顯示適配器,是計算機最基本配置、最重要的配件之一。顯卡作為電腦主機里的一個重要組成部分,是電腦進行數模信號轉換的設備,承擔輸出顯示圖形的任務。
顯卡接在電腦主板上,它將電腦的數字信號轉換成模擬信號讓顯示器顯示出來,同時顯卡還是有圖像處理能力,可協助CPU工作,提高整體的運行速度。對於從事專業圖形設計的人來說顯卡非常重要。 民用和軍用顯卡圖形晶元供應商主要包括AMD(超微半導體)和Nvidia(英偉達)2家。現在的top500計算機,都包含顯卡計算核心。在科學計算中,顯卡被稱為顯示加速卡。
㈥ 綆楀姏鍜屾寲鐭挎庝箞鏍瘋
綆楀姏鏄鎸囪$畻鏈哄勭悊鏁版嵁鐨勮兘鍔涳紝閫氬父浠ユ瘡縐掕兘澶勭悊鐨勬誕鐐硅繍綆楁℃暟錛團LOPS錛変負鍗曚綅榪涜岃閲忋傚湪鍔犲瘑璐у竵鎸栫熆涓錛岀畻鍔涚敤浜庤〃紺烘寲鐭胯懼囩殑鎬ц兘銆傛寲鐭挎槸閫氳繃璁$畻鏈烘墽琛屽嶆潅鏁板﹁$畻浠ヨ禋鍙栧姞瀵嗚揣甯佺殑榪囩▼銆傜畻鍔涘拰鎸栫熆鐨勮$畻鏂規硶濡備笅錛
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㈦ 以太坊如何挖礦
目前市場上主流的以太坊礦機大多來自比特大陸、嘉楠耘智,不過隨著以太坊價格的下跌,挖礦帶來的利潤已經十分微薄,投資者可以選擇在數字貨幣交易所進行以太坊的交易投資。目前市場上主流的數字貨幣交易所有幣安、火幣網、比特網等。
㈧ cpu鎸栫熆綆楀姏鎬庝箞鏍瘋
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㈨ 〈挖礦系列3〉比特幣礦機發展史
比特幣從發明誕生出來後,比特幣挖礦主要經歷了3個階段(現在的礦池是挖礦的方式,非礦機技術)
CPU→GPU→ASIC專業礦機
一、CPU挖礦
說起CPU挖礦,誰是第一個呢?前面文章也說了,就是比特幣的發明者中本聰(無明確的證據,按邏輯應該是正確的)。
CPU挖礦是第一代的挖礦。2009年1月3日,比特幣創始人中本聰用電腦CPU挖出了第一批比特幣,挖出了第一個創始區塊,區塊里包含50個比特幣。
隨後一些極客、程序員、游戲挖機紛紛加入CPU挖礦,但當時的CPU挖礦,僅僅是一種嘗試和好玩,並沒有現在的商業化。
二、GPU挖礦
GPU(圖形處理單元,即顯卡)挖礦是第二代的挖礦。
從CPU換到GPU挖礦,是因為CPU中央處理器是通用性計算單元,裡面設計了計算機很多的分析處理需求,其綜合能力強但單項能力較弱,而比特幣的SHA256 hash運算,是非常單一的無腦重復計算,而且CPU的並行運算能力不強,後來,有人發現GPU的高吞吐率和高並行處理能力,其運算效率比CPU高10倍以上,並且GPU可以超頻使用以提升性能,適用於大規模的並發運算,比如密碼破解,於是人們紛紛轉向GPU挖礦。
大家肯定都聽說過比特幣歷史上最貴的吃貨、比特幣Pizza的故事了。沒錯,這個人叫Laszlo Hanyecz,他是個程序員,他在2010年5月22日,用1萬枚比特幣購買了兩個披薩,當時這兩個披薩只值不到50美元,但是這一萬枚比特幣拿到現在值幾個億了。
大家都在說Laszlo Hanyecz肯定腸子都悔青了,但是也未必,因為Laszlo Hanyecz是第一個使用GPU挖比特幣的人,他挖到了非常多的比特幣,當時的1萬枚可能只是九牛一毛了。
圖片來源於網上
但是GPU也存在缺陷,就是原本是做圖像處理的,內置的這些硬體非常好電,散熱也是個問題。
三、ASIC專業礦機挖礦
ASIC專業礦機是屬於第三代的挖礦。
ASIC是Application Specific Integrated Circuit的縮寫,是一種專門為某種特定用途設計的電子電路(晶元)。用於挖礦的晶元,就是礦機ASIC晶元了。因為被設計為只進行某一挖礦需要的特定演算法,所以ASIC晶元的設計可以簡單的多,成本也低的多。不過最重要的是,就挖礦算力來說,ASIC可以比同時代的CPU、GPU高出幾萬倍甚至更多。
ASIC礦機的出現,是隨著參與挖礦的人越來越多,算力不段上升,而GPU的算力也達到了極限,為了突破這個局限,就有人開始研發專門的礦機。
世界上第一台ASIC晶元的礦機是誰發明的呢?對,就是人稱「南瓜張」的張楠賡的阿瓦隆礦機。
礦機的晶元,需要非常強的研發技術實力,比如通訊領域,最強的晶元研發企業是高通、華為海思,因此礦機的晶元研發是一場高科技的競賽,最早的礦機廠商有龍礦礦機、閃電礦機、瑞典的KNC Minner,都已經從市場上消失,現在市場上最大的礦機廠商包括比特幣大陸(螞蟻礦機)、嘉楠耘智(阿瓦隆礦機)、Bitfury、Watts Miners等,
現在最火爆的礦機當屬比特大陸的螞蟻系列了,後續再詳細介紹如何挑選和購買礦機。
本文只簡單結束了比特幣礦機從CPU、GPU到ASIC的技術發展歷程,而現在的ASIC礦機尤其比特幣大陸的礦機占據了市場70%以上的算力和市場份額,被質疑為「算力霸權」和跟「去中心化」違背,潛在的「51%」攻擊和不公平等。而現在的礦機已經是一條完整的產業鏈,無論如何發展,也是基於市場和追求利益的行為。後續繼續分析。
㈩ 反推出礦池算力公式
第一步,首先打開「挖礦算力怎麼計算」相關的Excel文檔,如圖所示。