挖礦整數浮點
① 挖礦收益只與網速有關嗎
還有你所貢獻的計算量，也就是浮點運算能力高就收益高。
② 為什麼挖礦用的是 GPU 而不是 CPU
CPU和GPU之所以大不相同，是由於其設計目標的不同，它們分別針對了兩種不同的應用場景。CPU需要很強的通用性來處理各種不同的數據類型，同時又要邏輯判斷又會引入大量的分支跳轉和中斷的處理。這些都使得CPU的內部結構異常復雜。而GPU面對的則是類型高度統一的、相互無依賴的大規模數據和不需要被打斷的純凈的計算環境。
GPU採用了數量眾多的計算單元和超長的流水線，但只有非常簡單的控制邏輯並省去了Cache。而CPU不僅被Cache占據了大量空間，而且還有有復雜的控制邏輯和諸多優化電路，相比之下計算能力只是CPU很小的一部分。
所以與CPU擅長邏輯控制和通用類型數據運算不同，GPU擅長的是大規模並發計算，這也正是密碼破解等所需要的。所以GPU除了圖像處理，也越來越多的參與到計算當中來。
中本聰的希望挖礦的這些編碼計算是很多互相獨立的快速計算的積累，這樣可以保證不同的挖礦者挖到的量按算力平攤，而不是讓算力最強的那些人挖走全部的礦。而這種類型的計算通常很適合用GPU這種大規模並行的處理器處理。
參考資料：https://www.hu.com/question/21231074/answer/17598768
③ 為什麼現在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU，比如挖礦甚至破解密碼
現在更多被需要的依然是CPU，只是GPU在大規模並發計算中體現出其一技之長所以應用范圍逐漸變得廣泛，並成為近些年的熱點話題之一。
為什麼二者會有如此的不同呢？首先要從CPU和GPU的區別說起。
CPU和GPU之所以大不相同，是由於其設計目標的不同，它們分別針對了兩種不同的應用場景。CPU需要很強的通用性來處理各種不同的數據類型，同時又要邏輯判斷又會引入大量的分支跳轉和中斷的處理。這些都使得CPU的內部結構異常復雜。而GPU面對的則是類型高度統一的、相互無依賴的大規模數據和不需要被打斷的純凈的計算環境。
④ 比特幣的挖礦到底在計算什麼
比特幣的挖礦計算其實就是大家一起做數學題，題干是需要被記錄的交易，大家通過做題搶奪記賬權，搶到的礦工就能獲得系統獎勵和交易手續費。
比特幣用的SHA256演算法的特點是已知答案驗證正確很容易，但是要得到答案非常麻煩，需要一個一個數字去試。最先得到答案的礦工大家就都認可他是搶到了記賬權，獎勵就歸他了。大家繼續搶下一題的記賬權。
簡單來說這些計算的意義只在於保證整個系統的穩定安全，並沒有更多的意義。把比特幣看作是計算的副產品是不全面的，比特幣的產生發行、比特幣鏈上所有的交易流通、比特幣系統的穩定性，都是計算的目的，是一體的。當然除了維護這個系統之外，的確並沒有產生其他的價值和產物。這也是比特幣被指責不環保浪費資源的一個黑點。
總的來說，比特幣作為一個里程碑式的區塊鏈數字貨幣，其源於大量的算力投入和用戶信任的巨大價值。這一點還是毋庸置疑的。
⑤ 挖礦靠的是顯卡的運算速度嗎
無關，依靠的是顯卡GPU和中央處理器CPU的計算能力，而不是運算速度。雖然說沒有什麼太大的區別，因為顯卡的計算原理和CPU不同，而挖礦需要的是分布式計算，在這種計算上顯卡GPU比CPU更為擅長。
⑥ 第一張顯卡挖礦軟體相當於多少cpu
不能對比，挖礦的是顯卡與CPU的運算能力不能夠平行對比，顯卡需要的是圖像處理能力，浮點認證能力，而CPU需要的是運算能力和控制能力，兩者之間沒有對等關系的。
⑦ 為什麼挖礦只用顯卡不用CPU
CPU擅長的復雜運算，顯卡使用的GPU進行的是簡單通用計算。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，但是集成的流處理器多，因此實際性能尤其是單精度浮點性能要比CPU強的多。
挖礦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。
而且顯卡可以很容易的組成多顯卡平台，顯卡越多，運算數量也大大增加。
⑧ 顯卡挖礦不顯示速度是怎麼回事
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NVIDIA GPU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。
⑨ 奇怪挖礦就是運算程序而已，為什麼非得要顯卡算
顯卡的單精度-雙精度浮點運算能力秒殺CPU。
比如i5 4590的單精度只有440，雙精度220（實測），一塊RX470的單精度計算能力就是i5 4590的10倍還多。計算能力是非常強的。所以使用顯卡挖更快，而且功耗也低，要用CPU達到4000的運算速度，那得10塊多CPU，功耗起碼700W了吧，主板內存都是需要資金的。顯卡只需要插槽拓展一下就可以。
⑩ c語言，挖礦
#include<stdio.h>
intcmp(constvoid*a,constvoid*b){
return*(float*)a-*(float*)b>1e-6;
}
intmain(intargc,char*argv[])
{
intn;
while(scanf("%d",&n)!=EOF&&n){
inti;
floatx[n];
floaty[n];
for(i=0;i<n;i++)scanf("%f%f",x+i,y+i);
qsort(x,n,sizeof(float),cmp);
qsort(y,n,sizeof(float),cmp);
printf("%.2f%.2f ",x[(n-1)/2],y[(n-1)/2]);
}
}