挖礦為什麼依賴顯卡
為什麼比特幣挖礦要用顯卡？
比特幣挖礦之所以採用顯卡，是因為顯卡具備強大的並行處理能力。與CPU相比，顯卡使用的GPU（圖形處理單元）專門用於通用計算，能夠集成數以千計的流處理器。這些流處理器雖然單個處理復雜任務的能力不如CPU，但大量聚集後，在執行簡單且重復的計算任務時，顯卡的性能尤其是單精度浮點性能可以遠超洞態CPU。
挖礦過程涉及大量的重復性計算工作，顯卡的流處理器正好適合這種類型的任務。可以將挖礦比作不斷解方程組，顯卡就好比擁有2000名中學生的計算能力，而CPU則相當於8名數學博士。盡管數學博士在理論知識上超越中學生，但在解決比特幣這類中等復雜度的方程組時，2000名中學生的速度要優於8名博士。
顯卡最初被礦工用於挖礦正是因為其強大的通用計算能力，尤其是對虛擬貨幣特定演算法的高度適應性。AMD顯卡因其在通用性能上較NVIDIA顯卡有更大優勢，或者說流處理器數量更多，而受到礦工的青睞。盡管對於普通游戲用戶而言，NVIDIA和AMD的顯卡在游戲性能上差異不大，但在挖礦場景中，AMD顯卡因流處理器數量多納明源，在挖掘虛擬貨幣的速度上具有明顯優勢。
然而，用於挖礦的顯卡經歷了長時間高強度運行，其損耗速度遠超一般游戲應用。顯卡在高溫環境下7*24小時運行，加劇了硬體的老化，導致其運行不穩定，頻繁重啟。因此，廠商對這類顯卡的保修政策也更為嚴格，比如禁槐薯止二手交易和縮短保修期。購買這類顯卡的用戶在未來維修將面臨挑戰。
㈡ 為什麼都用顯卡挖礦而不是用CPU挖礦
因為btc所執行的任務是很簡單的一個解密碼的計算, 並不需要太多的指令.也就是說,btc的任務只需要一和賣些特定的晶體管就可以執行了。
用cpu執行挖礦的任務,cpu因為需要很多晶體管來執行各種不同的指令,一個周期內很多晶畝棚差體管都是閑置的.速度慢正常。
顯卡為了加強顯示圖像的能力,省掉了很多與顯示功迅皮能無關的晶體管,所以顯卡只能顯示畫面,但是在顯示畫面這個任務上,比cpu快很多. 而btc所需要執行的任務和顯卡正好差不多,所以顯卡挖礦比cpu快. 同是顯卡,a卡的任務的執行方式比n卡更接近btc的計算方式,所以a卡更適合挖礦。
㈢ 顯卡挖礦是什麼意思，挖礦為什麼要用顯卡
顯卡挖礦就是增加比特幣貨幣供應的一個過程。
之所以使用顯卡是因為挖礦實際是性能的競爭、裝備的競爭，挖礦機是顯卡陣列組成的，數十乃至過百的顯卡一起來，硬體價格等各種成本本身就很高，挖礦存在相當大的支出。
計算機有專業的挖礦晶元，多採用安裝大量顯卡的方式工作，耗電量較大。計算機下載挖礦軟體然後運行特定演算法，與遠方伺服器通訊後可得到相應比特幣，是獲取比特幣的方式之一。
(3)挖礦為什麼依賴顯卡擴展閱讀
比特幣不依靠特定貨幣機構發行，通過特定演算法的大量計算產生，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。P2P的去中心化特性與演算法本身可以確保無法通過大量製造比特幣來人為操控幣值。
比特幣系統由用戶（用戶通過密鑰控制錢包）、交易（交易都會被廣播到整個比特幣網路）和礦工（通過競爭計算生成在每個節點達成共識的區塊鏈，區塊鏈是一個分布式的公共權威賬簿，包含了比特幣網路發生的所有的交易）組成。
比特幣礦工通過解決具有一定工作量的工作量證明機制問題，來管理比特幣網路—確認交易並且防止雙重支付。由於散列運算是不可逆的，查找到匹配要求的隨機調整數非常困難，需要一個可以預計總次數的不斷試錯過程。
當一個節點找到了匹配要求的解，那麼它就可以向全網廣播自己的結果。其他節點就可以接收這個新解出來的數據塊，並檢驗其是否匹配規則。如果其他節點通過計算散列值發現確實滿足要求（比特幣要求的運算目標），那麼該數據塊有效，其他的節點就會接受該數據塊。
㈣ 用顯卡挖礦是怎麼回事
挖礦，其實是一種解題過程，先弄一個有很多答案的公式，然後莊家每隔一段時間放出一條隨機答案，一個答案就是一個虛擬幣的雛形，看誰在這個時候正好算到這個答案，那麼這個人或者這幾個人分這一個虛擬幣，在這個結果出來時，虛擬幣就附帶了解題人的計算機信息和解題時間等信息，讓虛擬幣比較「實體化」，也就是有追溯性和唯一性屬性，這時，虛擬幣才算正式被挖出來了。
用顯卡是因為顯卡的計算方式側重點與CPU不大一樣，CPU側重邏輯計算，顯卡就是單純的簡單計算，挖礦（也就是解題）正好需要簡單計算能力，所以用顯卡挖礦
比特幣礦機就是進行比特幣挖礦的設備，挖礦設別可以是普通的電腦，也可以是usb礦機，也可以是專業的ASIC礦機。
普通的電腦cpu確實可以進行比特幣挖礦，但由於全世界的比特幣挖礦已經形成一個龐大的產業，個人使用普通電腦是很難挖到比特幣的。你需要購買昂貴且專業的比特幣
ASIC礦機
並加入比特幣礦工組織才能挖到比特幣也即是加入一個礦池進行挖礦。
首先CPU和GPU在計算機中為了不同的使命，設計上不同：
1、CPU主要為串列指令而優化，而GPU則是為大規模並行運算而優化。
2、現代的多核CPU針對的是指令集並行(ILP)和任務並行(TLP)，而GPU則是數據並行(DLP)。
3、GPU往往擁有更大帶寬的Memory，也就是所謂的顯存，因此在大吞吐量的應用中也會有很好的性能。