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⑴ 2022年顯卡算力天梯圖
2022年顯卡算力天梯圖(基於MH/s)
以下是2022年部分顯卡在特定演算法下的算力排名,主要以MH/s為單位進行展示。請注意,這里的算力數據可能因顯卡型號、品牌、驅動程序版本以及挖礦軟體的優化程度等因素而有所差異。此外,算力數據僅供參考,實際挖礦效果還需考慮電費、硬體折舊、市場波動等多種因素。
一、高端顯卡算力
Nvidia CMP 170HX:165 MH/s
作為Nvidia專為挖礦設計的顯卡,CMP 170HX在算力上表現出色,適合大規模挖礦應用。
Nvidia RTX 3090:121.16 MH/s
RTX 3090不僅是游戲玩家的夢想顯卡,其強大的算力也使其成為挖礦領域的熱門選擇。
AMD Radeon VII:104.6 MH/s
Radeon VII憑借高帶寬內存和強大的計算能力,在挖礦領域同樣有著不俗的表現。
Nvidia RTX A30:102 MH/s
RTX A30作為專業級顯卡,其算力同樣值得稱道,適合對算力有較高要求的挖礦場景。
二、中高端顯卡算力
Nvidia RTX 3080:97.88 MH/s
RTX 3080以其出色的性能和算力,成為許多挖礦者的首選。
Nvidia RTX A5000/A6000:93.6 MH/s
這兩款專業級顯卡在算力上相近,適合對穩定性和性能有較高要求的挖礦應用。
Nvidia CMP 90HX:86 MH/s
CMP 90HX作為挖礦專用顯卡,其算力表現穩定且高效。
三、中端顯卡算力
AMD RX 6800/6800 XT:63.44 MH/s
這兩款AMD顯卡在挖礦領域同樣有著不錯的表現,適合對算力有一定要求的挖礦者。
Nvidia RTX 3070:61.79 MH/s
RTX 3070以其適中的價格和較高的算力,成為許多挖礦者的性價比之選。
Nvidia RTX 3060 Ti:60.21 MH/s
RTX 3060 Ti在挖礦領域的表現同樣出色,是許多挖礦者的優選之一。
四、入門級及低端顯卡算力
AMD RX 6900 XT:60.44 MH/s
作為AMD的旗艦級顯卡,RX 6900 XT在挖礦領域同樣有著不俗的表現。
Nvidia RTX 3080 Ti:58.68 MH/s
RTX 3080 Ti雖然定位高端,但在挖礦算力上略低於RTX 3090。
AMD RX 5700 XT/RX 5700:54.28/50.99 MH/s
這兩款AMD顯卡在挖礦領域同樣有著一定的市場份額。
Nvidia GTX 1080 Ti/RTX 2080 Super:45.68/44.54 MH/s
作為上一代旗艦級顯卡,GTX 1080 Ti和RTX 2080 Super在挖礦領域依然有著一定的競爭力。
Nvidia GTX 1660 Super/1660 Ti/1660:31.61/25.72/21.28 MH/s
這三款Nvidia顯卡雖然定位中低端,但在挖礦領域依然有著一定的應用價值。
五、其他顯卡算力
Nvidia Titan XP/Tesla P100-PCIE-16GB:49.02/44.85 MH/s
這兩款顯卡分別面向游戲和專業計算領域,但在挖礦領域同樣有著一定的算力表現。
AMD RX Vega 64/56/Frontier Edition:49.25/35.97/31.14 MH/s
AMD的Vega系列顯卡在挖礦領域同樣有著一定的市場份額。
Nvidia GTX 1070 Ti/1070/1060:28.58/26.27/20.03 MH/s
作為上一代中高端顯卡,GTX 1070 Ti、1070和1060在挖礦領域依然有著一定的應用價值。
AMD RX 470/480/5500 XT:31.57/25.54/25.07 MH/s
AMD的Polaris系列顯卡在挖礦領域同樣有著一定的表現。
Nvidia GTX 1650 Super/1650/1050 Ti/1050:0/11.37/15.98/12.53 MH/s
這些入門級顯卡在挖礦領域的算力相對較低,但依然有一定的應用價值,特別是在算力要求不高的場景下。
請注意,以上算力數據僅供參考,實際挖礦效果還需考慮多種因素。此外,隨著挖礦演算法的不斷更新和顯卡技術的不斷進步,算力數據也會有所變化。因此,在選擇挖礦顯卡時,建議綜合考慮多種因素,包括算力、功耗、價格、穩定性等,以做出最優的決策。
⑵ 英特爾酷睿i3 8100建議用GTX1060 6G還是GTX1650D6還是GTX1660ti
i3 8100用GTX1650 SUPER搭配比較適合,性價比也相對較好
GTX1660TI ,GTX1660S性能差不多,性能約等於GTX1070,因為算力不錯,功耗低,能耗比高,被用於挖礦,價格炒得有點高,性價比低,同樣價格已經可以買游戲性能更好的RTX2060了,
GTX1060 6G也有同樣的問題,而且現在基本只有2手的賣,新的都是些小牌子
GTX1650 D6功耗比較低,但是性能差一些,性價比也不高
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⑷ 2022年顯卡算力天梯圖
2022年顯卡算力天梯圖如下:
頂級算力:
- Nvidia CMP 220HX:210 MH/s
- Nvidia CMP 170HX:165 MH/s
- Nvidia RTX 3090:121.16 MH/s
高端算力:
- AMD Radeon VII:104.6 MH/s
- Nvidia RTX A30:102 MH/s
- Nvidia RTX 3080:97.88 MH/s
- Nvidia RTX A5000/A6000:93.6 MH/s
中高端算力:
- Nvidia CMP 90HX:86 MH/s
- AMD RX 6800⁄6800 XT:63.44 MH/s
- Nvidia RTX 3070:61.79 MH/s
- Nvidia RTX 3060Ti:60.21 MH/s
- AMD RX 6900 XT:60.44 MH/s
中端算力:
- Nvidia RTX 2080Ti:59.21 MH/s
- Nvidia RTX 3080Ti:58.68 MH/s
- AMD RX 5700 XT:54.28 MH/s
- Nvidia RTX A4000:54.6 MH/s
- Nvidia GTX 1080Ti:45.68 MH/s
- Nvidia CMP 50HX:45 MH/s
中低端算力:
- AMD RX 5700:50.99 MH/s
- Nvidia RTX 3060:49.64 MH/s
- AMD RX Vega 64:49.25 MH/s
- AMD RX 6700 XT:47.02 MH/s
- Nvidia RTX 3080 LHR:48.88 MH/s
- Nvidia Titan XP:49.02 MH/s
- Nvidia Tesla P100PCIE16GB:44.85 MH/s
- Nvidia RTX 2080 Super:44.54 MH/s
- Nvidia P102100:44.55 MH/s
入門級算力:
- AMD RX 5600 XT:37.65 MH/s
- Nvidia RTX 2060 Super:37.67 MH/s
- Nvidia RTX 2080:37.53 MH/s
- Nvidia RTX 3070Ti:39.18 MH/s
- Nvidia RTX 2070 Super:37.18 MH/s
- Nvidia RTX 2070:36.63 MH/s
- Nvidia CMP 40HX:36 MH/s
- AMD RX 580:32.74 MH/s
- Nvidia GTX 1080:35.16 MH/s
- AMD RX Vega 56:35.97 MH/s
- AMD RX 470⁄570:31.57⁄31.31 MH/s
- Nvidia GTX 1660 Super:31.61 MH/s
- Nvidia P104100:32.51 MH/s
較低算力:
- Nvidia RTX 3070 LHR:30.79 MH/s
- Nvidia CMP 30HX:29.43 MH/s
- AMD RX 6600 XT:28.32 MH/s
- AMD Vega Frontier Edition:31.14 MH/s
- Nvidia RTX 3060Ti LHR:30.21 MH/s
- Nvidia GTX 1070Ti:28.58 MH/s
- AMD RX 590:29.53 MH/s
基礎算力:
- AMD RX 480:25.54 MH/s
- Nvidia GTX 1660Ti:25.72 MH/s
- Nvidia RTX 2060:27.71 MH/s
- Nvidia GTX 1070:26.27 MH/s
- AMD RX 5500 XT:25.07 MH/s
低算力:
- Nvidia GTX 1660:21.28 MH/s
- Nvidia P106100:21.77 MH/s
- Nvidia Titan V:74.37 MH/s
極低算力:
- Nvidia GTX 1060:20.03 MH/s
- AMD RX 460:13.13 MH/s
- Nvidia GTX 1650:11.37 MH/s
- AMD RX 560:10.27 MH/s
- AMD RX 550:11.97 MH/s
- Nvidia GTX 1050Ti:15.98 MH/s
- Nvidia GTX 1050:12.53 MH/s
- Nvidia GTX 1650 Super:0 MH/s
請注意,以上算力數據僅基於Ethash演算法,並且可能受到驅動程序、散熱條件、電源供應等因素的影響而有所變化。此外,隨著新的顯卡發布和演算法更新,算力排名也可能發生變化。