為什麼不同礦機算力差距那麼大
算 力每 個 區塊 都 再 調 整 ，礦 工也 有 進 出， 波動是 正 常 的
『貳』 求 顯卡礦機大神我用的微星的1060顯卡為啥算力比別的牌子的少那麼多
1、閹割版的GTX10603G是贏不了RX480的，不管是4G版本還是8G版本~~我舉個簡單的列子，1080P解析度下，最新的戰地1全特效，光顯存就要佔掉3.5G~GTX10603G是不夠的，所以需要犧牲部分畫質效果來降低顯存的使用~玩游戲，滿載的情況比較少，450W金牌認證的電源，12V輸出至少達到430W以上，你這套不管配GTX1060還是RX480都是完全沒問題的。
2、顯卡微星GTX1060的性能
（1）性能是沒問題的，1280個流處理器，6G顯存和192bit位寬，微星紅龍1060的默認基礎頻率為1569MHz，默認Boost頻率為1784MHz，比起公版頻率略有提升；
（2）3DMark的跑分，Fire Strike Extreme 6343分，略高於公版一點，略高於GTX 980和Rx 480。已經基本能在1080P最高畫質之下流暢運行大部分的3A大作一般玩家應該不會超頻，這款顯卡問題如果非要說有，應該就是超頻幅度不大。
『叄』 挖礦顯卡4g和8g有什麼區別 不同品牌直接算力有差距嗎
差別不大，挖礦靠的是顯卡算力，不是顯存，同一型號不同品牌的差距不是很大。不過像10605G網吧專供就比不了10603G版，因為英偉達在做10605G網吧專供的時候就限制了它挖礦的能力
『肆』 ipfs礦機和比特幣礦機之間的區別
從已知的理論上來說，filecoin礦工實際上與比特幣礦工不同，比特幣挖礦主要依賴算力，它挖礦過程需要大批量操作，整個流程可以說耗能巨大。而filecoin的礦機主要依靠高質量的網速環境和硬碟性能，耗電小且不需要大批量操作。
『伍』 為什麼filecoin礦機地理位分布明顯區別比特幣和以太坊為主的web1.0 web2.0互聯網加密貨幣礦機的地理分布
BTC/ETH礦機的本質是數據計算設備。不管從初期的CPU挖礦、GPU挖礦，還是到後來的FPGA挖礦、ASIC挖礦、大規模集群挖礦，其實質都是集中提升挖礦設備數據計算能力的挖礦。IPFS礦機的本質是數據存儲設備。礦機本質的不同，使得存儲礦機的配置特點也與BTC/ETH礦機大不相同。主要用於數據存儲的存儲礦機不需要太高的算力，即CPU的性能不要求太高，內存容量適合即可，但需要大容量的存儲空間，也就是說，單位空間的硬碟密度要大，盡可能裝備多的硬碟，同時數據存儲的I/O性能要高，要有盡可能高的帶寬通道。因為數據存儲的特殊性要求，礦機整機要求必須穩定安全不易損壞。
以太坊提供了智能合約，擴大了區塊鏈的應用范圍。Filecoin的大文件存儲擴大了區塊鏈發展的地基，尤其是對Dapp的支持。Filecoin未來將會有更多的大貢獻。
v：ipfs-Filecoin-hxyc
『陸』 IPFS礦機和比特幣礦機有什麼不一樣
比特幣挖礦機是獲取比特幣的方式之一。任何一台電腦都能成為挖礦機，只是受益會比較低，可能十年都挖不到一個比特幣。很多公司已經開發出專業的比特幣挖礦機，這種搭載特製挖礦晶元的礦機，要比普通的電腦運算速率高幾十倍或者幾百倍。從最初的cpu後來到顯卡到專門的比特幣礦機，現在比特幣挖礦難度很大，很多人都是選擇礦池了，非常耗電而且噪音大。
IPFS的話是2018年剛啟蒙，2019年最近開始火起來，因為一直官方還沒有上線主網，所以還沒辦法開始正式挖礦，不過目前已經又挺多人開始儲備硬碟礦機了，因為現在便宜，比如星際奧雲是比較受歡迎的一款，具體表現得上線了才知道，估計那時候又得漲好多。
IPFS礦機比比特幣礦機環保，用的是硬碟挖礦，那麼噪音和耗電量都會降很多，而且硬碟這玩意兒不容易貶值，所以參與得成本會比較低。
『柒』 火幣網 為什麼礦機的算力會波動
您好，所有礦機都存在這樣的正常現象，礦機晶元的計算並不是一個穩定輸出的過程，只要平均算力和日收益是穩定的即可。
除此之外，礦機算力還會因為礦機狀態、工作環境、網路不穩定等因素存在波動，礦場管理人員需要注意排查所有相關因素，保護收益的穩定。
『捌』 實時算力和本地算力差距大嗎
實時算力和本地算力一般差距較大。一般來說，顯卡礦機的本地算力一直都很穩定，而礦池上顯示的實時算力卻經常波動。有的時候，這台礦機在礦池的實際算力會高於本地算力，有的時候，這台礦機在礦池的實際算力會低於本地算力。
理論上，礦池其實只需要按照有效share的數量，向每一個礦機（綁定的地址）發放獎勵就可以了。不過，實際過程中，礦池是需要給礦機主提供一個數據，來幫助礦工判斷礦機是否在正常工作。
因此，礦池需要把有效share的數量按照每一個任務的權重，反推計算出來一個算力值，來供礦機主參考，辨別礦機是否在正常工作。礦池算力其實並不是你本地的算力數據，而是通過你提交的有效share反推出來的一個幫助判斷機器是否正常運行的數據指標。
本地算力與實時算力的關系
一般礦池算力會顯示成兩個數據：
一個是短時間的算力，或者叫瞬時算力（不同礦池會顯示5分鍾、10分鍾、15分鍾算力）；另一個則是長時間的算力，一般會選擇24小時算力。
短時間算力，比如15分鍾算力，就是統計15分鍾提交的有效share然後按照權重反推出來的平均算力值。而長期算力，則是24小時內提交的有效share然後按照權重反推出來的平均算力值。那麼兩個數據的關系，則取決於統計時間內有效share提交的數量。
如果礦機的運算效率高，在此統計周期內（比如15分鍾內），提交的有效share特別多，則這時候的15分鍾算力數據會特別高，甚至比本地算力還要高很多。
（這種情況，可以理解為機器在超負荷運算。例如，機器的能力只有310M水平，卻在這15分鍾完成了400M水平的運算工作。）正常來說，一個機器當然不可能持續的超負荷工作。
所以我們會看到礦池反應的算力曲線是實時波動的，並且同一地址下的礦機數量越少，算力波動會越明顯，若多台礦機一起顯示的總算力會平穩些。而礦池顯示的24小時平均算力，由於統計周期比較長，所以是一個比較穩定的數據。一般會比本地算力略低一些。
因此，也會出現很多時候，在此統計周期內（比如15分鍾內），提交的有效share比較少。那麼這個時候的15分鍾算力數據就會比較低，低於本地算力。