rx470挖矿教程

『壹』 rx470显卡能挖以太坊吗

GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。

作用是：出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。

采用2颗至强E5-2600V3系列处理器，内存采用128GB/256GB DDR4 2133/2400MHZ,系统硬盘采用2块512G SSD固态硬盘，数据硬盘采用3块25寸2T企业级硬盘，或者3块35寸 4T企业级硬盘，平台采用支持两GPU服务器（LZ-743GR），四GPU服务器(LZ-748GT)，八GPU服务器(LZ-4028GR)。

rx470显卡挖矿算力215mh/s，那么换算成一天算力是多少T？

算力是指计算设备通过处理数据，实现特定结果输出的计算能力。

算力广泛存在于手机、PC、超级计算机等各种硬件设备中，没有算力，这些软、硬件就不能正常使用。而玩虚拟货币的投资者，都听过算力这个词，在区块链中，算力通常是指挖矿机挖出比特币的能力，算力占全网算力的比例越高，算力产出的比特币就越多。

算力可分为三类：第一类，就是高性能计算，即“超算”。第二类算力，为人工智能计算机，主要用于处理人工智能应用问题；第三类就是数据中心，它更多是通过云计算的方式给大家提供算力的公共服务。这三种计算中心，合起来就反映出一个国家的算力。

2023年算力龙头上市公司：

1、拓维信息：公司依托兆瀚服务器和兆瀚AI推理服务器提供的通用和A算力支持，在云边端的技术框架内，重点发展鸿蒙行业专属操作系统、鸿蒙行业专属终端、拓维元操作系统、行业边缘一体机，“软+硬”深度融合，实现云边端协同，以边端促云。

2、科大讯飞：讯飞的算力完全满足AI算法模型训练，可面向开放平台数百万开发者和其他行业伙伴提供相关AI服务的需求，公司持续打造人工智能核心技术的领先引擎，通过无监督训练、小数据学习算法的突破，用更少的标记数据实现更好的效果，从而降低人工智能在各个领域推广落地的成本。

3、首都在线：公司的CDS首云异构算力平台，主要面向以GPU算力为主的业务场景，既包括了以深度学习、AI计算、超算为主的算力业务，也覆盖了以影视渲染、实时渲染、云游戏、XR等视觉计算需求。

算盘和计算机

显卡现在挖不出来比特币的。你这个算力是以太坊的算力。计算方法也不对

具体步骤如下：

一天有86400秒，而你提供的单位mh/s并不是容量单位，所以请自行计算。

ETH ETC ZEC SC 等才是显卡挖矿的。

最近因为挖矿火爆，部分显卡型号供货紧张，A卡就有好几款基本断货了，价格也上涨了不少。英伟达专业矿卡可能就在本月10号左右出货，而A卡这边有RX470、RX560两款专业矿卡，后续是否还会有其它型号的专业矿卡型号推出，那就得看挖矿还是否能稳定下去了。本次我们要对比的是RX460和GTX1060两款显卡的挖矿算力，下面的测试数据是以太币挖矿算力。

英伟达发布史上最强计算平台，黄教主：自动驾驶不再担心算力问题

硅谷的计算机博物馆认为中国的算盘是最早的计算机之一。算盘具备了计算机的基本特点，软件就是口诀，输入、输出、计算、存储就靠算珠和算盘的框架。仔细想想，这还真是一台极简主义的发明。

算盘非常好用，在中国，直到90年代随着计算机的普及，算盘才被彻底取代掉。80年代计算器发明以后，在很多专业的财会领域，并没有取代算盘，很多老师傅还是觉得算盘更快。

在电视剧《暗算》里，我们甚至看到一堆人使用算盘计算来破解密码。

算盘在中国的出现，最早可以追溯到东汉，最晚也基本是宋元时代了。可以想象在那个年代，有了算盘的中国人，在算力上绝对碾压全球。

西方世界开始钻研用机械来做计算大约要到17世纪了，也就是我们的晚明时期。帕斯卡发明了机械计算器，使用齿轮等复杂机械装置来做加减法。虽然它的计算速度还是不如算盘，但它的好处是完全自动的，我们只管输入，具体计算完全靠机械装置来完成，不需要我们背诵乘法口诀了。

巴贝奇后来发明了差分机和分析机，可以进行加减乘除以外的更加复杂的计算，如对数、三角函数、平方、微积分计算等。

当然，机械计算机过于复杂，并没有真正流行开，但是从机械计算机和算盘的区别，我们已经开出东西方思维的不同，甚至文明的不同走向。

1、在制造和使用工具上，中国在明末之前并不落后。

2、但是，中国的工具相对简单，要进一步提高效率，需要的不是进一步升级工具，而是很多人一起使用工具，比如100个人一起用算盘。但是西方对工具赋予了几乎无限的能力预期，使得他们发明了只需要极少数人操作，但可以完成巨大工作量的工具。机械计算器是一种，其它还有很多，比如纺织机、蒸汽机等。

3、中国文化自己对于工具的进一步发展几乎停滞了，而西方是日新月异。

西方学者有个观点，说中国在明朝和清朝时期，农业和人口政策都发展的太好了，人口规模达到了数亿，这样造成了一种内卷化效应，也就是说中国的廉价劳动力太多了，对任何提升劳动效率的发明创造都没有需求。所以，中华文明自己把自己锁死了，只能靠西方文明的强势入侵才能走出死循环。

李约瑟也有著名一问，为什么古代科技那么发达的中国没有诞生科学。

其实科学是一整套思维和认知体系，包括形而上学、逻辑、数学、怀疑精神、独立思想等等。这些其实在中国古代的皇权社会都不具备。所以，也不仅仅是内卷化的问题。

我们再回头看看题目里说的，算盘也使计算机的问题。

我们发明了算盘，但是直到90年代，我们还在使用算盘。但是西方社会已经从机械计算器发展到了今天的各种电子计算机。

我们的文明在工具的进化上停止了，但是西方文明却在一直不断的进步。这其实像极了，人和动物的区别，不管是使用工具还是群体协作，动物一直停留在一个水平不再发展了，但是人却一直发展，其速度远超生物基因的变异速度。所以很多学者认为，智人的思维升级以后，人类的发展速度已经摆脱了生物基因，我们超越了进化论。道金斯提出了文化基因的概念，meme，他认为文化基因自己也在变异和复制。

从这个意义上说，应该是某种文化基因，比如科技基因，在东西方文明中有着巨大区别，这种区别在晚明以后发生了质变。科技基因自己在全世界繁殖、变异、进化。而我们中国人，自己并没有演化出科技基因。

凯文凯利在他的书《科技究竟想要什么》里，也提出，科技也是一种生命，它有自己的生存和发展动力。

显卡怎么计算挖矿算力

原本应该在今年 3 月份于加州圣何塞举办的英伟达 GTC 2020 大会，因为全球性新冠病毒肺炎的爆发而不得不推迟举行。

比原计划晚了将近 2 个月，英伟达 GTC 2020 终于在 5 月 14 日回归。

不过这一次开发者们没办法在线下集会，只能通过线上直播观看「皮衣教主」黄仁勋的主题演讲。老黄此次是在他硅谷的家中完成了这场别开生面的「Kitchen Keynote」。

虽然是厨房举行，英伟达依然爆出「核弹」，发布了全新一代的 GPU 架构 Ampere（安培）。

在自动驾驶方向上，英伟达通过两块 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 组合，实现了前所未有的2000 TOPS算力的 Robotaxi 计算平台，整体功耗为800W。

有业界观点认为，实现 L2 自动驾驶需要的计算力小于 10 TOPS，L3 需要的计算力为 30 - 60 TOPS，L4 需要的计算力大于 100 TOPS，L5 需要的计算力至少为 1000 TOPS。

现在的英伟达自动驾驶计算平台已经建立起了从10TOPS/5W，200TOPS/45W到2000 TOPS/800W的完整产品线，分别对应前视模块、L2+ADAS以及Robotaxi的各级应用。

从产品线看，英伟达Drive AGX将全面对标 MobileyeEyeQ系列，希望成为量产供应链中的关键厂商。

1、全新 GPU 架构：Ampere（安培）

2 个月的等待是值得的，本次 GTC 上，黄仁勋重磅发布了英伟达全新一代 GPU 架构 Ampere（安培）以及基于这一架构的首款 GPU NVIDIA A100。

A100 在整体性能上相比于前代基于 Volta 架构的产品有 20 倍的提升，这颗 GPU 将主要用于数据分析、专业计算以及图形处理。

在安培架构之前，英伟达已经研发了多代 GPU 架构，它们都是以科学发展史上的伟人来命名的。

比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（费米）、Kepler（开普勒）、Maxwell（麦克斯维尔）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（图灵）。

这些核心架构的升级正是推动英伟达各类 GPU 产品整体性能提升的关键。

针对基于安培架构的首款 GPU A100，黄仁勋细数了它的五大核心特点：

集成了超过 540 亿个晶体管，是全球规模最大的 7nm 处理器；引入第三代张量运算指令 Tensor Core 核心，这一代 Tensor Core 更加灵活、速度更快，同时更易于使用；采用了结构化稀疏加速技术，性能得以大幅提升；支持单一 A100 GPU 被分割为多达 7 块独立的 GPU，而且每一块 GPU 都有自己的资源，为不同规模的工作提供不同的计算力；集成了第三代 NVLink 技术，使 GPU 之间高速连接速度翻倍，多颗 A100 可组成一个巨型 GPU，性能可扩展。

这些优势累加起来，最终让 A100 相较于前代基于 Volta 架构的 GPU 在训练性能上提升了6 倍，在推理性能上提升了7 倍。

最重要的是，A100 现在就可以向用户供货，采用的是台积电的 7nm 工艺制程生产。

阿里云、网络云、腾讯云这些国内企业正在计划提供基于 A100 GPU 的服务。

2、Orin+安培架构 GPU：实现 2000TOPS 算力

随着英伟达全新 GPU 架构安培的推出，英伟达的自动驾驶平台（NVIDIA Drive）也迎来了一次性能的飞跃。

大家知道，英伟达此前已经推出了多代 Drive AGX 自动驾驶平台以及 SoC，包括Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus以及Drive AGX Orin。

其中，Drive AGX Xavier 平台包含了两颗 Xavier SoC，算力可以达到 30TOPS，功耗为 30W。

最近上市的小鹏 P7 上就量产搭载了这一计算平台，用于实现一系列 L2 级自动辅助驾驶功能。

Drive AGX Pegasus 平台则包括了两颗 Xavier SoC 和两颗基于图灵架构的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗为 500W。

目前有文远知行这样的自动驾驶公司在使用这一计算平台。

在 2019 年 12 月的 GTC 中国大会上，英伟达又发布了最新一代的自动驾驶计算 SoC Orin。

这颗芯片由 170 亿个晶体管组成，集成了英伟达新一代 GPU 架构和 Arm Hercules CPU 内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器，最高每秒可运行 200 万亿次计算。

相较于上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍。

如今，英伟达进一步将自动驾驶计算平台的算力往前推进，通过将两颗 Orin SoC 和两块基于安培架构的 GPU 集成起来，达到惊人的 2000TOPS 算力。

相较于 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多，相应地，其功耗为 800W。

按一颗 Orin SoC 200TOPS 算力来计算，一块基于安培架构的 GPU 的算力达到了 800TOPS。

正因为高算力，这个平台能够处理全自动驾驶出租车运行所需的更高分辨率传感器输入和更先进的自动驾驶深度神经网络。

对于高阶自动驾驶技术的发展而言，英伟达正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架构在计算平台方面引领整个行业。

当然，作为一个软件定义的平台，英伟达 Drive AGX 具备很好的可扩展性。

特别是随着安培 GPU 架构的推出，该平台已经可以实现从入门级 ADAS 解决方案到 L5 级自动驾驶出租车系统的全方位覆盖。

比如英伟达的 Orin 处理器系列中，有一款低成本的产品可以提供 10TOPS 的算力，功耗仅为 5W，可用作车辆前视 ADAS 的计算平台。

换句话说，采用英伟达 Drive AGX 平台的开发者在单一平台上仅基于一种架构便能开发出适应不同细分市场的自动驾驶系统，省去了单独开发多个子系统（ADAS、L2+ 等系统）的高昂成本。

不过，想采用 Orin 处理器的厂商还得等一段时间，因为这款芯片会从 2021 年开始提供样品，到2022 年下半年才会投入生产并开始供货。

3、英伟达自动驾驶「朋友圈」再扩大

本届 GTC 上，英伟达的自动驾驶「朋友圈」继续扩大。

中国自动驾驶公司小马智行（Ponyai）、美国电动车创业公司Canoo和法拉第未来（Faraday Future）加入到英伟达的自动驾驶生态圈，将采用英伟达的 Drive AGX 计算平台以及相应的配套软件。

小马智行将会基于 Drive AGX Pegasus 计算平台打造全新一代 Robotaxi 车型。

此前，小马智行已经拿到了丰田的 4 亿美金投资，不知道其全新一代 Robotaxi 会不会基于丰田旗下车型打造。

美国的电动汽车初创公司 Canoo 推出了一款专门用于共享出行服务的电动迷你巴士，计划在 2021 年下半年投入生产。

为了实现辅助驾驶的系列功能，这款车型会搭载英伟达 Drive AGX Xavier 计算平台。前不久，Canoo 还和现代汽车达成合作，要携手开发电动汽车平台。

作为全球新造车圈内比较特殊存在的法拉第未来，这一次也加入到了英伟达的自动驾驶生态圈。

FF 首款量产车 FF91 上的自动驾驶系统将基于 Drive AGX Xavier 计算平台打造，全车搭载了多达 36 颗各类传感器。

法拉第未来官方称 FF91 有望在今年年底开始交付，不知道届时会不会再一次跳票。

作为 GPU 领域绝对霸主的英伟达，在高算力的数据中心 GPU 以及高性能、可扩展的自动驾驶计算平台的加持下，已经建起了一个完整的集数据收集、模型训练、仿真测试、远程控制和实车应用的软件定义的自动驾驶平台，实现了端到端的完整闭环。

同时，其自动驾驶生态圈也在不断扩大，包括汽车制造商、一级供应商、传感器供应商、Robotaxi 研发公司和软件初创公司在内的数百家自动驾驶产业链上的企业已经在基于英伟达的计算硬件和配套软件开发、测试和应用自动驾驶车辆。

未来，在整个自动驾驶产业里，以计算芯片为核心优势，英伟达的触角将更加深入，有机会成为产业链条上不可或缺的供应商。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

基于架构创新，业内首款存算一体大算力AI芯片点亮

可以参考下面，根据一些网吧市场常用的显卡,整理的一份相关显卡的价格和算力以及预计回本期,大概可以做个参考:

Radeon RX 580显卡

整机功耗：243W

计算力：224M

显卡售价：1999元

每24小时挖ETH数量：0015

每24小时产生收益:2448元

预计回本时间：8166天

Radeon RX 470显卡

整机功耗:159W

计算力：243M

显卡售价：1599元

每24小时挖ETH数量：0017

每24小时产生收益:279元

预计回本时间：5731天

Radeon RX 480显卡

整机功耗:171W

计算力：244M

显卡售价：1999元

每24小时挖ETH数量：0017

每24小时产生收益:2787元

预计回本时间：7173天

(1)rx470挖矿教程扩展阅读：

显卡（Video card，Graphics card）全称显示接口卡，又称显示适配器，是计算机最基本配置、最重要的配件之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，是电脑进行数模信号转换的设备，承担输出显示图形的任务。

显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来，同时显卡还是有图像处理能力，可协助CPU工作，提高整体的运行速度。对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。 民用和军用显卡图形芯片供应商主要包括AMD(超微半导体)和Nvidia(英伟达)2家。现在的top500计算机，都包含显卡计算核心。在科学计算中，显卡被称为显示加速卡。

『贰』 rx470显卡挖矿算力21.5mh/s，那么换算成一天算力是多少T

别考虑挖矿了，等你装了矿机价格接有可能下降了。整体算下来一天的电费都不够。矿机的话至少6个卡才有效果，以前的HD7850的速度来说一个月也难处一个比特币！

『叁』 rx480显卡算力是多少t

1. GPU服务器是一种基于GPU的计算服务，广泛应用于视频编解码、深度学习、科学计算等领域。它通过提供出色的图形处理能力和高性能计算能力，有效提升产品的计算处理效率和竞争力。
2. 显卡挖矿算力是指显卡在挖矿过程中每秒能处理的计算次数。例如，rx470显卡挖矿算力为215mh/s。要将这个单位转换为T，需要知道1T等于1000000mh/s。因此，215mh/s等于0.000215T。
3. 算力是指计算设备通过处理数据，实现特定结果输出的计算能力。算力广泛存在于手机、PC、超级计算机等各种硬件设备中。在区块链中，算力通常是指挖矿机挖出比特币的能力。
4. 2023年算力龙头上市公司包括拓维信息、科大讯飞和首都在线。这些公司通过提供高性能的计算服务，在人工智能、云计算等领域取得了显著的成就。
5. 显卡挖矿算力的计算方法是将显卡的挖矿算力（单位为mh/s）转换为T。例如，rx470显卡的挖矿算力为215mh/s，转换为T后为0.000215T。
6. 显卡挖矿算力的计算方法是将显卡的挖矿算力（单位为mh/s）转换为T。例如，rx470显卡的挖矿算力为215mh/s，转换为T后为0.000215T。
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9. 显卡挖矿算力的计算方法是将显卡的挖矿算力（单位为mh/s）转换为T。例如，rx470显卡的挖矿算力为215mh/s，转换为T后为0.000215T。
10. 显卡挖矿算力的计算方法是将显卡的挖矿算力（单位为mh/s）转换为T。例如，rx470显卡的挖矿算力为215mh/s，转换为T后为0.000215T。

『肆』 鏄惧崱鎸栫熆浠涔堟剰鎬

鏄惧崱鎸栫熆鏄鎸囧埄鐢ㄦ樉鍗＄殑楂樿＄畻鑳藉姏鏉ユ寲鎺樻瘮鐗瑰竵绛夊姞瀵嗚揣甯佺殑杩囩▼銆傝繖绉嶆寲鐭挎柟寮忎娇寰楁樉鍗￠暱鏃堕棿鍦ㄩ珮璐熻嵎鐘舵佷笅宸ヤ綔锛屽艰嚧鏄惧崱鑳岄潰鏍稿績PCB鏉垮嚭鐜颁弗閲嶅彉鑹诧紝杩欑嶆樉鍗￠氬父琚绉颁负鈥滅熆鍗♀濄
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『伍』 什么叫显卡挖矿

“显卡挖矿”其实就是用显卡去挖比特币，让显卡高负荷工作挖，淘汰了的就成了矿卡，矿卡一般背面核心pc板严重变色。
对矿机来说，最重要的就是显卡，一般入门挖矿可以选择最基础的支持6显卡的主板，以后可以选择支持12显卡以上的复杂一些的主板，具体建议如下：
1、cpu——cpu可以选择最基础廉价的cpu，只要能把系统正常带起来就可以了，一般可以选择intel的G3900这类单价200元左右的cpu即可。
2、内存——配6显卡的话至少需要4g的内存，如果是12张显卡的话，windows操作系统至少需要8g以上的内存，否则系统会很卡然后无法正常工作挖矿，linux操作系统的话可以4g内存。
3、主板——主板这里推荐新手直接选择映泰系列专门的挖矿主板，型号分别是6卡槽的tb250-btc和12卡槽的tb250-btcpro，也有华擎的h81系列主板等等可以选择。
4、硬盘——硬盘需要ssd硬盘，因为读取速度快，另外需要设置虚拟内存，ssd硬盘理论上能提升一些性能。如果是用windows系统的话至少需要64gb的，linux系统的话可以16gb。
5、操作系统——windows的话建议win10的系统，对应nvidia系列和amd系列的显卡最多可以分别识别8张卡，如果12卡的主板需要n卡a卡混插挖矿才能充分利用主板显卡插槽。
6、显卡——主流挖矿显卡型号分别是AMD系列显卡RX470、RX570、RX580，Nvidia系列显卡GTX1060、GTX1070等等，内存建议选择4G以上，最好8G。

『陆』 鏄惧崱鎸栫熆闇瑕佷粈涔堥厤缃鍛

涓昏佺‖浠跺寘鍚锛氭樉鍗★紙涓鑸鏄涓鍙扮熆鏈6寮犳垨8寮犳樉鍗★級銆佷富鏉裤佺數婧愩佺‖鐩橈紙寤鸿浣跨敤60G浠ヤ笂SSD纭鐩橈級銆丆PU銆佸唴瀛樸佸欢闀跨嚎銆佽浆鎺ョ嚎銆佹樉绀哄櫒銆侀紶鏍囥侀敭鐩樼瓑銆傚叾涓鏄惧崱鍐冲畾浜嗘寲鐭块熷害锛屼富鏉垮拰鐢垫簮寰堝ぇ绋嬪害涓婂喅瀹氫簡鐭挎満杩愯岀殑绋冲畾绋嬪害銆1.鏄惧崱锛歂vidia锛1050Ti銆1060銆1070銆1080銆侫MD锛歊X460銆丷X470銆丷X560銆丷X570銆丷X580銆傚苟鐬庡療2.涓绘澘锛6鍗′富鏉裤8鍗′富鏉跨粷鑼勩12鍗′富鏉裤3.CPU+CPU鏁ｇ儹鍣锛欸3930銆4.鐢垫簮锛1250 W鎴1600W銆5.纭鐩橈細閲囩敤鍥烘佺‖鐩60GB銆90GB銆120 GB銆6.杞鎺ョ嚎锛氳浆鎺ョ嚎鏍规嵁鎵閲囩敤鐨勪富鏉匡紝閮ㄥ垎涓绘澘鍙鐩存帴鎶婃樉鍗℃彃鍦ㄤ富鏉夸笂鐪佸幓杞鎺ョ嚎锛涙牴鎹瀹為檯鎯呭喌閰嶅囥7.鐭挎満鏀鏋/鏈虹憋細鍙浠ヤ娇鐢ㄧ畝鏄撴敮鏋讹紝涔熷彲浠ヨ喘涔颁笓涓氱熆鏈烘満绠便8.寮鍏崇嚎锛氱敤浜庣熆鏈哄紑鍏虫満銆9.鏄剧ず鍣ㄣ侀紶鏍囥侀敭鐩橈細鏍规嵁瀹為檯鎯呭喌鍖归厤銆
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