RX580挖不了以太坊

Ⅰ 以太坊GPU挖礦用什麼顯卡好

1、【RadeonRX580顯卡】

整機功耗：243W；計算力：22.4M；顯卡售價：1999元；每24小時挖ETH數量：0.015；每24小時產生收益：24.8元；預計回本時間：81.66天。

2、【RadeonRX470顯卡】

整機功耗：159W；計算力：24．3M；顯卡售價：1599元；每24小時挖ETH數量：0.017；每24小時產生收益：27.9元；預計回本時間：57.31天。

3、【RadeonRX480顯卡】

整機功耗：171W；計算力：24.4M；每24小時產生收益：27.87元；預計回本時間：71.73天。

4、【RadeonRX560顯卡】

整機功耗：97W；計算力：9.2；顯卡售價：999元；每24小時挖ETH數量：0.006；每24小時產生收益：10.09元；預計回本時間：99.1天。

(1)RX580挖不了以太坊擴展閱讀

挖礦機的風險

1、電費問題

顯卡「挖礦」要讓顯卡長時間滿載，功耗會相當高，電費開支也會越來越高。國內外有不少專業礦場開在水電站等電費極其低廉的地區，而更多的用戶只能在家裡或普通礦場內挖礦，電費自然不便宜。甚至雲南某小區有人進行瘋狂挖礦導致小區大面積跳閘，變壓器被燒毀的案例。

2、硬體支出

挖礦實際是性能的競爭、裝備的競爭，有些挖礦機是更多這樣的顯卡陣列組成的，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。

3、貨幣安全

比特幣的支取需要多達數百位的密鑰，而多數人會將這一長串的數字記錄於電腦上，但經常發生的如硬碟損壞等問題，會讓密鑰永久丟失，這也導致了比特幣的丟失。

Ⅱ 以太坊挖礦一天賺多少

在以太坊挖礦中，礦機算力的高低直接影響著一天的收益。假設使用一台具備210MHS算力的RX580-8G-8顯卡礦機，每天的電費為12元，加上6%的管理費和平台幣獎勵，如果投資十台起購，每MHS算力每天可以產出0.0001ETH。由此推算，每台礦機每天的凈產出約為0.21ETH。

以太坊的區塊生成時間大約為13秒，其產出速度會根據網路運算情況動態調整。因此，每個區塊的產出量也不固定。平台會根據每日礦池分配情況，按照礦工持有的算力進行分配。計算一天的收益時，可以考慮以下因素：

1. 每MHS算力的產出量為0.0001ETH，但具體產出量會因區塊難度和網路狀況變化而不同。

2. 管理費為0.0249USDT，但根據具體平台政策，可能會收取6%的管理費。

3. 電費按0.008USDT/MHS/天計算，若電費折扣為6折，則每天每MHS算力電費為0.0048USDT。

4. 最終，每MHS算力的凈收益為0.1ETH減去0.0048USDT，大約為0.0201USDT。

因此，選擇合適的以太坊挖礦機是至關重要的。投資者在決定投入挖礦時，需要考慮礦機的成本、電費、管理費等因素，並確保能接受這些成本。同時，還需要考慮到挖礦機帶來的噪音問題，以及是否能找到合適的安放位置。只有充分考慮這些因素，才能避免在挖礦過程中出現手忙腳亂的情況。

在選擇以太坊挖礦機時，還需注意礦機的算力、耗電量、噪音等問題。投資者需要根據自身條件和市場需求，選擇性能穩定、耗電量低且噪音小的礦機。此外，還需了解礦機的維護和保養方法，以確保礦機能夠長期穩定運行。

在進行以太坊挖礦時，投資者還需要關注市場行情和政策變化。以太坊挖礦的收益會受到市場波動的影響，因此投資者需要及時了解市場動態，以便及時調整挖礦策略。同時，還需關注政府對加密貨幣的監管政策，避免因政策變化而遭受損失。

總之，以太坊挖礦是一項復雜的活動，投資者需要充分了解挖礦的各個環節，才能實現穩定收益。選擇合適的礦機、關注市場動態、維護好礦機，這些都將對挖礦收益產生重要影響。

Ⅲ rx580鎸栫熆涓澶╂敹鐩婂ぇ姒傛湁澶氬皯鎬庝箞綆

榪欏緱鏍規嵁瀹為檯鎯呭喌鏉ュ畾錛屽洜涓烘寲鐭跨畻娉曚笉涓鏍鳳紝鎵浠ュ氨浼氬艱嚧RX580鎸栦笉鍚屽竵縐嶇殑綆楀姏鍜屽姛鑰楁湁鎵宸鍒銆備笅鍒楁槸鎸栦笉鍚屽竵縐嶇殑綆椾緥錛氭寲浠ュお鍧婂拰ETC鐨勭畻鍔涙槸30.2Mh/s錛屽姛鑰楁槸135鐡︼紝鎸朜EO鐨勭畻鍔涙槸820kh/s錛屽姛鑰楁槸150W錛屾寲BEAM鐨勭畻鍔涙槸14.5h/S錛屽姛鑰楁槸120W銆傛寜鐓QKL123鎸栫熆璁＄畻鍣ㄧ殑鏁版嵁鎵紺猴紝鍦ㄧ畻鍔涘拰鏄懼崱鎴愭湰閮芥槸涓鏍風殑鎯呭喌涓嬶紝濡傛灉鏄鎸夌収褰撳墠甯佷環鏉ヨ＄畻錛岄偅涔堢敤涓寮爎x580鎸栫熆涓澶╂敹鐩婃渶楂樼殑甯佺嶅垎鍒鏄疓RIN銆丒TC鍜孍TH錛屼篃灝辯畻寰楀鉤鍧囨瘡涓澶╃殑鍑鍒╂鼎鍦0.8緹庡厓銆0.63緹庡厓鍜0.57緹庡厓錛涢氬父鎯呭喌涓嬩竴鍙版樉鍗＄熆鏈虹敱6-8寮犳樉鍗＄粍鎴愶紝瀹為檯涓婃瘡澶╃殑鏀剁泭澶ф傛槸鍦5緹庡厓宸﹀彸銆
鎴戜滑閫氳繃浠ヤ笂鍏充簬rx580鎸栫熆涓澶╂敹鐩婂ぇ姒傛湁澶氬皯鎬庝箞綆楀唴瀹逛粙緇嶅悗,鐩鎬俊澶у朵細瀵箁x580鎸栫熆涓澶╂敹鐩婂ぇ姒傛湁澶氬皯鎬庝箞綆楁湁涓瀹氱殑浜嗚В,鏇村笇鏈涘彲浠ュ逛綘鏈夋墍甯鍔┿

Ⅳ 顯卡挖礦啥意思顯卡挖礦真的賺錢嗎

你了解顯卡挖礦嗎？很多人可能聽說過這個詞，但並不清楚它具體意味著什麼。顯卡挖礦並不是真的拿著鋤頭下礦井，而是利用顯卡進行一種虛擬貨幣的挖掘過程。在虛擬貨幣中，比特幣、以太坊、泰達幣、瑞波幣、艾達幣、幣安幣、萊特幣、EOS等是比較知名的。
早期，電腦的CPU就能進行挖礦，但隨著挖礦難度的增加，CPU的計算能力已無法滿足需求，顯卡挖礦便應運而生。最早的挖礦顯卡主要是AMD（ATI）的，NVIDIA的用的較少。這些顯卡通常是當時的主流高端產品，例如A卡的RX570/580/470/480，NVIDIA的GTX1060/1070/1080，還有NVIDIA專門為挖礦推出的P106顯卡，這款顯卡甚至沒有輸出介面，完全為挖礦而設計。隨著挖礦收益的提升，顯卡價格也跟著上漲，最高時市場價1500元的顯卡被炒到了3000元。
顯卡挖礦的具體意思是什麼呢？簡而言之，就是通過顯卡暴力破解程序，工作量越大，收益越高。一般的挖礦機器會使用6-8張顯卡，甚至更多。然而，隨著挖礦難度的增加，GTX10系顯卡和RX400/500系的顯卡因顯存不足已不再適用。未來，挖礦的主要顯卡可能是RX570/580/590等至少8G顯存的顯卡。
那麼，顯卡挖礦的收益究竟如何呢？以前，挖礦確實是一個高收益的行業。例如，2017年，一台6顯卡的礦機巔峰時期的日收益可達150元，扣除20元電費，純收入130元，一個月下來將近4000元。但實際收益會受到市場波動的影響，2017年的礦難事件就讓很多人選擇了退出。挖礦的收益與投入的礦機數量成正比，如果能有30、50甚至100台礦機同時工作，收益將非常可觀。
然而，現在挖礦還賺錢嗎？我建議沒有入坑的朋友不要輕易入坑。挖礦是一個長期投入的過程，短期投資很難回本。2017年的礦難、1115事件以及BCH和BSV的大戰等都對挖礦行業產生了巨大影響，很多人因此失去了信心。此外，大量的礦卡湧入市場，這些顯卡可能存在隱患，不適合購買。
總的來說，挖礦行業已經變成了一個工業化、標准化的產業，個體戶想通過挖礦發財已經不太可能。今年的特殊情況使得虛擬幣價格波動更大，顯卡價格也因此上漲。如果沒有做好充分准備，千萬不要盲目入坑。

Ⅳ rx470顯卡能挖以太坊嗎

GPU伺服器是基於GPU的應用於視頻編解碼、深度學習、科學計算等多種場景的快速、穩定、彈性的計算服務。

作用是：出色的圖形處理能力和高性能計算能力提供極致計算性能，有效解放計算壓力，提升產品的計算處理效率與競爭力。

採用2顆至強E5-2600V3系列處理器，內存採用128GB/256GB DDR4 2133/2400MHZ,系統硬碟採用2塊512G SSD固態硬碟，數據硬碟採用3塊25寸2T企業級硬碟，或者3塊35寸 4T企業級硬碟，平台採用支持兩GPU伺服器（LZ-743GR），四GPU伺服器(LZ-748GT)，八GPU伺服器(LZ-4028GR)。

rx470顯卡挖礦算力215mh/s，那麼換算成一天算力是多少T？

算力是指計算設備通過處理數據，實現特定結果輸出的計算能力。

算力廣泛存在於手機、PC、超級計算機等各種硬體設備中，沒有算力，這些軟、硬體就不能正常使用。而玩虛擬貨幣的投資者，都聽過算力這個詞，在區塊鏈中，算力通常是指挖礦機挖出比特幣的能力，算力佔全網算力的比例越高，算力產出的比特幣就越多。

算力可分為三類：第一類，就是高性能計算，即「超算」。第二類算力，為人工智慧計算機，主要用於處理人工智慧應用問題；第三類就是數據中心，它更多是通過雲計算的方式給大家提供算力的公共服務。這三種計算中心，合起來就反映出一個國家的算力。

2023年算力龍頭上市公司：

1、拓維信息：公司依託兆瀚伺服器和兆瀚AI推理伺服器提供的通用和A算力支持，在雲邊端的技術框架內，重點發展鴻蒙行業專屬操作系統、鴻蒙行業專屬終端、拓維元操作系統、行業邊緣一體機，「軟+硬」深度融合，實現雲邊端協同，以邊端促雲。

2、科大訊飛：訊飛的算力完全滿足AI演算法模型訓練，可面向開放平台數百萬開發者和其他行業夥伴提供相關AI服務的需求，公司持續打造人工智慧核心技術的領先引擎，通過無監督訓練、小數據學習演算法的突破，用更少的標記數據實現更好的效果，從而降低人工智慧在各個領域推廣落地的成本。

3、首都在線：公司的CDS首雲異構算力平台，主要面向以GPU算力為主的業務場景，既包括了以深度學習、AI計算、超算為主的算力業務，也覆蓋了以影視渲染、實時渲染、雲游戲、XR等視覺計算需求。

算盤和計算機

顯卡現在挖不出來比特幣的。你這個算力是以太坊的算力。計算方法也不對

具體步驟如下：

一天有86400秒，而你提供的單位mh/s並不是容量單位，所以請自行計算。

ETH ETC ZEC SC 等才是顯卡挖礦的。

最近因為挖礦火爆，部分顯卡型號供貨緊張，A卡就有好幾款基本斷貨了，價格也上漲了不少。英偉達專業礦卡可能就在本月10號左右出貨，而A卡這邊有RX470、RX560兩款專業礦卡，後續是否還會有其它型號的專業礦卡型號推出，那就得看挖礦還是否能穩定下去了。本次我們要對比的是RX460和GTX1060兩款顯卡的挖礦算力，下面的測試數據是以太幣挖礦算力。

英偉達發布史上最強計算平台，黃教主：自動駕駛不再擔心算力問題

矽谷的計算機博物館認為中國的算盤是最早的計算機之一。算盤具備了計算機的基本特點，軟體就是口訣，輸入、輸出、計算、存儲就靠算珠和算盤的框架。仔細想想，這還真是一台極簡主義的發明。

算盤非常好用，在中國，直到90年代隨著計算機的普及，算盤才被徹底取代掉。80年代計算器發明以後，在很多專業的財會領域，並沒有取代算盤，很多老師傅還是覺得算盤更快。

在電視劇《暗算》里，我們甚至看到一堆人使用算盤計算來破解密碼。

算盤在中國的出現，最早可以追溯到東漢，最晚也基本是宋元時代了。可以想像在那個年代，有了算盤的中國人，在算力上絕對碾壓全球。

西方世界開始鑽研用機械來做計算大約要到17世紀了，也就是我們的晚明時期。帕斯卡發明了機械計算器，使用齒輪等復雜機械裝置來做加減法。雖然它的計算速度還是不如算盤，但它的好處是完全自動的，我們只管輸入，具體計算完全靠機械裝置來完成，不需要我們背誦乘法口訣了。

巴貝奇後來發明了差分機和分析機，可以進行加減乘除以外的更加復雜的計算，如對數、三角函數、平方、微積分計算等。

當然，機械計算機過於復雜，並沒有真正流行開，但是從機械計算機和算盤的區別，我們已經開出東西方思維的不同，甚至文明的不同走向。

1、在製造和使用工具上，中國在明末之前並不落後。

2、但是，中國的工具相對簡單，要進一步提高效率，需要的不是進一步升級工具，而是很多人一起使用工具，比如100個人一起用算盤。但是西方對工具賦予了幾乎無限的能力預期，使得他們發明了只需要極少數人操作，但可以完成巨大工作量的工具。機械計算器是一種，其它還有很多，比如紡織機、蒸汽機等。

3、中國文化自己對於工具的進一步發展幾乎停滯了，而西方是日新月異。

西方學者有個觀點，說中國在明朝和清朝時期，農業和人口政策都發展的太好了，人口規模達到了數億，這樣造成了一種內卷化效應，也就是說中國的廉價勞動力太多了，對任何提升勞動效率的發明創造都沒有需求。所以，中華文明自己把自己鎖死了，只能靠西方文明的強勢入侵才能走出死循環。

李約瑟也有著名一問，為什麼古代科技那麼發達的中國沒有誕生科學。

其實科學是一整套思維和認知體系，包括形而上學、邏輯、數學、懷疑精神、獨立思想等等。這些其實在中國古代的皇權社會都不具備。所以，也不僅僅是內卷化的問題。

我們再回頭看看題目里說的，算盤也使計算機的問題。

我們發明了算盤，但是直到90年代，我們還在使用算盤。但是西方社會已經從機械計算器發展到了今天的各種電子計算機。

我們的文明在工具的進化上停止了，但是西方文明卻在一直不斷的進步。這其實像極了，人和動物的區別，不管是使用工具還是群體協作，動物一直停留在一個水平不再發展了，但是人卻一直發展，其速度遠超生物基因的變異速度。所以很多學者認為，智人的思維升級以後，人類的發展速度已經擺脫了生物基因，我們超越了進化論。道金斯提出了文化基因的概念，meme，他認為文化基因自己也在變異和復制。

從這個意義上說，應該是某種文化基因，比如科技基因，在東西方文明中有著巨大區別，這種區別在晚明以後發生了質變。科技基因自己在全世界繁殖、變異、進化。而我們中國人，自己並沒有演化出科技基因。

凱文凱利在他的書《科技究竟想要什麼》里，也提出，科技也是一種生命，它有自己的生存和發展動力。

顯卡怎麼計算挖礦算力

原本應該在今年 3 月份於加州聖何塞舉辦的英偉達 GTC 2020 大會，因為全球性新冠病毒肺炎的爆發而不得不推遲舉行。

比原計劃晚了將近 2 個月，英偉達 GTC 2020 終於在 5 月 14 日回歸。

不過這一次開發者們沒辦法在線下集會，只能通過線上直播觀看「皮衣教主」黃仁勛的主題演講。老黃此次是在他矽谷的家中完成了這場別開生面的「Kitchen Keynote」。

雖然是廚房舉行，英偉達依然爆出「核彈」，發布了全新一代的 GPU 架構 Ampere（安培）。

在自動駕駛方向上，英偉達通過兩塊 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 組合，實現了前所未有的2000 TOPS算力的 Robotaxi 計算平台，整體功耗為800W。

有業界觀點認為，實現 L2 自動駕駛需要的計算力小於 10 TOPS，L3 需要的計算力為 30 - 60 TOPS，L4 需要的計算力大於 100 TOPS，L5 需要的計算力至少為 1000 TOPS。

現在的英偉達自動駕駛計算平台已經建立起了從10TOPS/5W，200TOPS/45W到2000 TOPS/800W的完整產品線，分別對應前視模塊、L2+ADAS以及Robotaxi的各級應用。

從產品線看，英偉達Drive AGX將全面對標 MobileyeEyeQ系列，希望成為量產供應鏈中的關鍵廠商。

1、全新 GPU 架構：Ampere（安培）

2 個月的等待是值得的，本次 GTC 上，黃仁勛重磅發布了英偉達全新一代 GPU 架構 Ampere（安培）以及基於這一架構的首款 GPU NVIDIA A100。

A100 在整體性能上相比於前代基於 Volta 架構的產品有 20 倍的提升，這顆 GPU 將主要用於數據分析、專業計算以及圖形處理。

在安培架構之前，英偉達已經研發了多代 GPU 架構，它們都是以科學發展史上的偉人來命名的。

比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（費米）、Kepler（開普勒）、Maxwell（麥克斯維爾）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（圖靈）。

這些核心架構的升級正是推動英偉達各類 GPU 產品整體性能提升的關鍵。

針對基於安培架構的首款 GPU A100，黃仁勛細數了它的五大核心特點：

集成了超過 540 億個晶體管，是全球規模最大的 7nm 處理器；引入第三代張量運算指令 Tensor Core 核心，這一代 Tensor Core 更加靈活、速度更快，同時更易於使用；採用了結構化稀疏加速技術，性能得以大幅提升；支持單一 A100 GPU 被分割為多達 7 塊獨立的 GPU，而且每一塊 GPU 都有自己的資源，為不同規模的工作提供不同的計算力；集成了第三代 NVLink 技術，使 GPU 之間高速連接速度翻倍，多顆 A100 可組成一個巨型 GPU，性能可擴展。

這些優勢累加起來，最終讓 A100 相較於前代基於 Volta 架構的 GPU 在訓練性能上提升了6 倍，在推理性能上提升了7 倍。

最重要的是，A100 現在就可以向用戶供貨，採用的是台積電的 7nm 工藝製程生產。

阿里雲、網路雲、騰訊雲這些國內企業正在計劃提供基於 A100 GPU 的服務。

2、Orin+安培架構 GPU：實現 2000TOPS 算力

隨著英偉達全新 GPU 架構安培的推出，英偉達的自動駕駛平台（NVIDIA Drive）也迎來了一次性能的飛躍。

大家知道，英偉達此前已經推出了多代 Drive AGX 自動駕駛平台以及 SoC，包括Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus以及Drive AGX Orin。

其中，Drive AGX Xavier 平台包含了兩顆 Xavier SoC，算力可以達到 30TOPS，功耗為 30W。

最近上市的小鵬 P7 上就量產搭載了這一計算平台，用於實現一系列 L2 級自動輔助駕駛功能。

Drive AGX Pegasus 平台則包括了兩顆 Xavier SoC 和兩顆基於圖靈架構的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗為 500W。

目前有文遠知行這樣的自動駕駛公司在使用這一計算平台。

在 2019 年 12 月的 GTC 中國大會上，英偉達又發布了最新一代的自動駕駛計算 SoC Orin。

這顆晶元由 170 億個晶體管組成，集成了英偉達新一代 GPU 架構和 Arm Hercules CPU 內核以及全新深度學習和計算機視覺加速器，最高每秒可運行 200 萬億次計算。

相較於上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍。

如今，英偉達進一步將自動駕駛計算平台的算力往前推進，通過將兩顆 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 集成起來，達到驚人的 2000TOPS 算力。

相較於 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多，相應地，其功耗為 800W。

按一顆 Orin SoC 200TOPS 算力來計算，一塊基於安培架構的 GPU 的算力達到了 800TOPS。

正因為高算力，這個平台能夠處理全自動駕駛計程車運行所需的更高解析度感測器輸入和更先進的自動駕駛深度神經網路。

對於高階自動駕駛技術的發展而言，英偉達正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架構在計算平台方面引領整個行業。

當然，作為一個軟體定義的平台，英偉達 Drive AGX 具備很好的可擴展性。

特別是隨著安培 GPU 架構的推出，該平台已經可以實現從入門級 ADAS 解決方案到 L5 級自動駕駛計程車系統的全方位覆蓋。

比如英偉達的 Orin 處理器系列中，有一款低成本的產品可以提供 10TOPS 的算力，功耗僅為 5W，可用作車輛前視 ADAS 的計算平台。

換句話說，採用英偉達 Drive AGX 平台的開發者在單一平台上僅基於一種架構便能開發出適應不同細分市場的自動駕駛系統，省去了單獨開發多個子系統（ADAS、L2+ 等系統）的高昂成本。

不過，想採用 Orin 處理器的廠商還得等一段時間，因為這款晶元會從 2021 年開始提供樣品，到2022 年下半年才會投入生產並開始供貨。

3、英偉達自動駕駛「朋友圈」再擴大

本屆 GTC 上，英偉達的自動駕駛「朋友圈」繼續擴大。

中國自動駕駛公司小馬智行（Ponyai）、美國電動車創業公司Canoo和法拉第未來（Faraday Future）加入到英偉達的自動駕駛生態圈，將採用英偉達的 Drive AGX 計算平台以及相應的配套軟體。

小馬智行將會基於 Drive AGX Pegasus 計算平台打造全新一代 Robotaxi 車型。

此前，小馬智行已經拿到了豐田的 4 億美金投資，不知道其全新一代 Robotaxi 會不會基於豐田旗下車型打造。

美國的電動汽車初創公司 Canoo 推出了一款專門用於共享出行服務的電動迷你巴士，計劃在 2021 年下半年投入生產。

為了實現輔助駕駛的系列功能，這款車型會搭載英偉達 Drive AGX Xavier 計算平台。前不久，Canoo 還和現代汽車達成合作，要攜手開發電動汽車平台。

作為全球新造車圈內比較特殊存在的法拉第未來，這一次也加入到了英偉達的自動駕駛生態圈。

FF 首款量產車 FF91 上的自動駕駛系統將基於 Drive AGX Xavier 計算平台打造，全車搭載了多達 36 顆各類感測器。

法拉第未來官方稱 FF91 有望在今年年底開始交付，不知道屆時會不會再一次跳票。

作為 GPU 領域絕對霸主的英偉達，在高算力的數據中心 GPU 以及高性能、可擴展的自動駕駛計算平台的加持下，已經建起了一個完整的集數據收集、模型訓練、模擬測試、遠程式控制制和實車應用的軟體定義的自動駕駛平台，實現了端到端的完整閉環。

同時，其自動駕駛生態圈也在不斷擴大，包括汽車製造商、一級供應商、感測器供應商、Robotaxi 研發公司和軟體初創公司在內的數百家自動駕駛產業鏈上的企業已經在基於英偉達的計算硬體和配套軟體開發、測試和應用自動駕駛車輛。

未來，在整個自動駕駛產業里，以計算晶元為核心優勢，英偉達的觸角將更加深入，有機會成為產業鏈條上不可或缺的供應商。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

基於架構創新，業內首款存算一體大算力AI晶元點亮

可以參考下面，根據一些網吧市場常用的顯卡,整理的一份相關顯卡的價格和算力以及預計回本期,大概可以做個參考:

Radeon RX 580顯卡

整機功耗：243W

計算力：224M

顯卡售價：1999元

每24小時挖ETH數量：0015

每24小時產生收益:2448元

預計回本時間：8166天

Radeon RX 470顯卡

整機功耗:159W

計算力：243M

顯卡售價：1599元

每24小時挖ETH數量：0017

每24小時產生收益:279元

預計回本時間：5731天

Radeon RX 480顯卡

整機功耗:171W

計算力：244M

顯卡售價：1999元

每24小時挖ETH數量：0017

每24小時產生收益:2787元

預計回本時間：7173天

(5)RX580挖不了以太坊擴展閱讀：

顯卡（Video card，Graphics card）全稱顯示介面卡，又稱顯示適配器，是計算機最基本配置、最重要的配件之一。顯卡作為電腦主機里的一個重要組成部分，是電腦進行數模信號轉換的設備，承擔輸出顯示圖形的任務。

顯卡接在電腦主板上，它將電腦的數字信號轉換成模擬信號讓顯示器顯示出來，同時顯卡還是有圖像處理能力，可協助CPU工作，提高整體的運行速度。對於從事專業圖形設計的人來說顯卡非常重要。 民用和軍用顯卡圖形晶元供應商主要包括AMD(超微半導體)和Nvidia(英偉達)2家。現在的top500計算機，都包含顯卡計算核心。在科學計算中，顯卡被稱為顯示加速卡。

Ⅵ 濡備綍鎸栨帢浠ュお鍧婏細ETH 鎸栨帢鍒濆﹁呮寚鍗

鍦ㄥ姞瀵嗚揣甯佺殑棰嗗煙涓錛屼互澶鍧婃寲鐭挎槸涓縐嶆牳蹇冪殑浜ゆ槗楠岃瘉鏈哄埗錛屽畠渚濊禆浜庡嶆潅鐨勬暟瀛﹂毦棰樿В鍐籌紝閫氳繃宸ヤ綔閲忚瘉鏄庯紙PoW錛夋潵紜淇濈綉緇滅殑瀹夊叏鎬у拰鍒涘緩鏂扮殑浠ｅ竵銆傜劧鑰岋紝闅忕潃浠ュお鍧婄殑鏈鏉ュ彂灞曪紝鐩鍓嶇殑PoW鏈哄埗鏈夋湜榪囨浮鍒版潈鐩婅瘉鏄庯紙PoS錛夈傚湪榪欎釜榪囩▼涓錛屾寲鐭胯呴渶鐞嗚В鍝堝笇鐜囦笌緗戠粶瀹夊叏鐨勫叧緋伙紝浠ュ強鐢靛姏鎴愭湰濡備綍褰卞搷鐩堝埄娼滃姏銆

瀵逛簬鍏ラ棬鐭垮伐鑰岃█錛岄夋嫨GPU濡侫MD RX 580鏄涓繪祦錛屽敖綆″叾鏁堢巼涓嶅強ASIC錛屼絾鐏墊椿鎬ч珮錛岄傚悎瀹剁敤鎸栫熆銆傚叧閿鍥犵礌鍖呮嫭鍝堝笇鐜囥佽兘鑰楀拰鎴愭湰錛屽傛瘡鍗冪摝鏃剁殑榪愯屾垚鏈銆 Miningbenchmark.net榪欐牱鐨勮＄畻鍣ㄥ彲浠ュ府鍔╄瘎浼頒笉鍚岀‖浠剁殑鐩堝埄鑳藉姏錛屼絾瑕佽︽儠甯傚満娉㈠姩鍙鑳藉甫鏉ョ殑褰卞搷銆侫10 Pro ASIC鍦ㄧ數鍔涙垚鏈楂樻槀鏃舵樉紺哄嚭鑺傝兘浼樺娍錛屽敖綆′環鏍煎彲鑳戒笉鍏風珵浜夊姏錛岃孎PGA濡係QRL FK 33鍒欏湪鏁堢巼涓婅〃鐜頒紭寮傘

涓轟簡闄嶄綆鍒濇湡鎶曞叆錛屼簩鎵婫PU鏄涓閫夋嫨錛屼絾蹇呴』璋ㄦ厧鑰冭檻璁懼囩殑鍓╀綑瀵垮懡鍜屽競鍦烘嘗鍔ㄣ傜劧鑰岋紝鑺傜渷鎴愭湰鐨勫悓鏃訛紝瑕佹剰璇嗗埌榪欏彲鑳藉甫鏉ヨ懼囨晠闅滅殑椋庨櫓錛屽洜姝わ紝鑹濂界殑瑙勫垝鍜屽畨鍏ㄦ帾鏂借嚦鍏抽噸瑕併備互澶鍧婃寲鐭塊渶瑕佺ǔ瀹氱殑鐢靛姏渚涘簲錛岄夋嫨閽堝規寲鐭誇紭鍖栫殑紜浠訛紝渚嬪侫srock X370 Pro BTC+ 鎴 Gigabyte GA-B250-FinTech涓繪澘錛岃嚦灝16GB鐨勫唴瀛橈紝浠ュ強鑷沖皯256GB鐨勯┍鍔ㄥ瓨鍌錛堟瘡GPU鑷沖皯4GB鍐呭瓨錛夊拰鑷沖皯6GB鐨凣PU RAM銆

闅忕潃DAG錛堟暟鎹闆嗭級鐨勪笉鏂鎵╁ぇ錛岀‖浠剁殑鍐呭瓨闇奼備篃鍦ㄥ炲姞錛岀熆鍦轟富闇瑕佽冭檻DAG瀛樺偍鐨勪紭鍖栥傚姞鍏ョ熆奼狅紝濡係parkPool銆丯anopool鎴朏2Pool錛屽彲浠ュ甫鏉ユ洿涓虹ǔ瀹氱殑鏀跺叆鏉ユ簮銆傛ゅ栵紝瀹氭湡緇存姢鍜屾竻媧佽懼囨槸鎸栫熆鏃ュ父榪愯惀鐨勫熀鐭籌紝瀹冧滑鐩存帴鍏崇郴鍒拌懼囩殑鎬ц兘鍜屽垮懡銆

鉶界劧鏈鏂囨彁渚涚殑鍙鏄涓涓鍩虹鎸囧崡錛屼絾涓烘柊鎵嬬熆宸ユ彁渚涗簡鍧氬疄鐨勮搗姝ョ煡璇嗐傝佹兂鍦ㄤ互澶鍧婃寲鐭誇笘鐣岀珛瓚籌紝榪橀渶瑕佽繘涓姝ョ爺絀舵洿娣卞眰嬈＄殑鎶鏈緇嗚妭鍜屽晢涓氱瓥鐣ワ紝浠ユ渶澶у寲鏀剁泭騫墮檷浣庨庨櫓銆傝頒綇錛屾寲鐭挎槸涓鍦烘妧鏈鍜岀粡嫻庣殑鍙岄噸鑰冮獙錛屽噯澶囧厖鍒嗭紝鏂硅兘紼蟲彙鍒╂鼎鐨勯掗鍖欍

Ⅶ 顯卡挖礦啥意思顯卡挖礦真的賺錢嗎

顯卡挖礦，這一概念涉及虛擬貨幣的生成過程和計算機硬體的高級應用。首先，讓我們簡要了解虛擬貨幣的類別和早期的挖礦方式。比特幣、以太坊、泰達幣、瑞波幣、艾達幣、幣安幣、萊特幣和EOS等是其中一些主流的虛擬貨幣。在虛擬貨幣的世界裡，最早的挖礦活動主要是通過計算機的CPU進行的。

但隨著時間的推移，挖礦難度的不斷加大和CPU性能的下滑，用戶開始轉向更高級的顯卡作為挖礦工具。最早時候，AMD（即ATI）的顯卡在挖礦市場上占據了主導地位，尤其是RX570/580/470/480等系列以及NVIDIA的GTX1060/1070/1080，甚至有專門為了挖礦而設計的NVIDIA P106顯卡問世。這些顯卡的價格在炒高後一度達到了驚人的水平，例如1500元的顯卡最高炒至3000元。

那麼，顯卡挖礦究竟是如何運作的呢？挖礦實質上就是通過計算機顯卡來暴力破解特定演算法的過程，挖礦者的「工作量越大」，其獲得的收益也就越高。一般而言，挖礦機器配備6到8張顯卡，最多可達10到12張。對於GTX10系顯卡和RX400/500系顯卡而言，它們的內存空間（顯存）只有3G到4G，難以滿足高性能需求，因此逐步被淘汰。

就收益而言，從前挖礦確實被認為是一項高利潤業務。以2017年為例，一台配備6張顯卡的礦機在頂峰時，一天可以賺取150元的收益。扣除20元的電費後，純收入大約為130元，一個月收益近4000元。盡管理論收益高，實際操作中仍需考慮價格波動、市場行情等因素。例如，2017年的94事件導致一些參與者收益降低，紛紛停止挖礦活動，被稱為礦難。在這期間，機器能夠在大約70天內回本，之後礦機便轉為凈收益。

值得注意的是，對於個體用戶而言，挖礦並非輕易賺錢的行業。這是一個高度依賴資本、風險與投入的過程。2017年多次發生的大規模虛擬幣價格波動、比特幣價格暴漲（最高達到40萬RMB）、後又暴跌30%的事件，給市場帶來了巨大的不確定性。挖礦所需的大量顯卡及其翻新機流入市場，使得個體用戶面臨著更大的風險和選擇成本。

挖礦市場如今已經成為了一個高度工業化的標准化產業，個體戶參與挖礦的風險極高且不易長期獲利，企業級大規模團隊更為占據主導地位。顯卡價格的大幅波動不僅影響挖礦成本，也增加了潛在的損失風險。面對虛擬幣價格的劇烈波動和顯卡市場行情的不確定性，個人在決定投入挖礦領域前，應充分考慮風險、成本和可能的投資回報率，謹慎評估自身的條件和准備。

最後，對於想要了解或涉足挖礦領域的人們，我們需要注意到行業的情況是不斷變化的，尤其是由於虛擬幣價格的不穩定性和挖礦成本的增加。因此，進行投資前務必做好全面的市場調研，並根據自身的經濟情況和風險承受能力做出審慎決策。虛擬貨幣挖礦作為新興領域，其發展和變化快速，任何參與其中的人都應保持高度警惕，同時做好隨時退出的准備，以防萬一。

Ⅷ 浠ュお甯佹寲鐭挎祦紼 浠ュお甯佹寲鐭誇竴涓鏈堣兘璧氬氬皯浠嬬粛_浠ュお甯佹寲鐭挎祦紼 浠ュお甯佹寲鐭誇竴涓鏈堣兘璧氬氬皯鏄浠涔

榪戞湡鐙楃嫍甯佸拰SHIB甯佺殑鐑搴﹀甫鍔ㄤ簡浠ュお甯佺殑鍏蟲敞搴︼紝灝ゅ叾鏄緇忓吀鐗堜互澶鍧婏紙ETC錛夈備互澶鍧婄殑浠鋒牸涓婃定鍚稿紩浜嗘姇璧勮呯殑鐩鍏夛紝灝界￠儴鍒嗗垎鏋愯や負榪欐槸鎶曟満鎯呯華鐨勮〃鐜幫紝浣嗗叾鎶鏈娼滃姏浠嶇劧鍙楀埌鍏蟲敞銆傝╂垜浠鏉ユ帰璁ㄤ竴涓嬩互澶甯佹寲鐭跨殑鐩堝埄鎯呭喌銆

瀵逛簬2021騫寸殑浠ュお甯佹寲鐭挎敹鐩婏紝涓昏佸彇鍐充簬鐭挎満鐨勭畻鍔涖備笓涓氱熆鏈虹殑綆楀姏瓚婇珮錛屼竴澶╃殑鏀剁泭灝卞彲鑳借秺澶氥備互涓鍙癛X580-8G-8鍗℃樉鍗＄熆鏈轟負渚嬶紝鍏舵垚鏈澶х害涓1.5涓囧厓錛屾嫢鏈210MHS鐨勭畻鍔涖傛瘡澶╃殑鐢佃垂綰︿負12鍏冿紝鍔犱笂6%鐨勭＄悊璐瑰拰騫沖彴甯佽垂鐢ㄣ傝喘涔拌嚦灝10鍙扮熆鏈哄紑濮嬫寲鐭褲

浠ュ綋鍓嶆瘡MHS綆楀姏浜ч噺0.0001ETH璁＄畻錛210MHS鐨勭熆鏈烘瘡澶╁噣浜у嚭涓0.021ETH銆傛墸闄ょ＄悊璐瑰悗錛屾瘡澶╃函鏀剁泭澶х害涓0.194ETH銆傝冭檻鍒癊TH 2.0鐨勮繃娓¤繕闇鏁板勾鏃墮棿錛屽亣璁炬寲鐭胯嚦灝戞寔緇涓よ嚦涓夊勾錛岄偅涔堟瘡鍙扮熆鏈烘昏″彲鑾峰緱140涓狤TH鏀剁泭錛屽姞涓婃瘡澶╄禒閫佺殑60000涓騫沖彴甯侊紙10鍙扮熆鏈虹殑鎬繪暟閲忥級銆

緇煎悎鑰冭檻錛屼竴涓鏈堢殑鏀剁泭灝嗗彇鍐充簬甯傚満鍔ㄦ侊紝浣嗕互涓婅＄畻鏄劇ず錛屽敖綆″瓨鍦ㄤ竴瀹氱殑娉㈠姩鎬э紝鎶曡祫浜庝互澶甯佹寲鐭跨殑闀挎湡鏀剁泭娼滃姏鏄鏄捐憲鐨勩備絾璇鋒敞鎰忥紝瀹為檯鏀剁泭浼氬洜甯傚満琛屾儏銆佺熆鏈轟環鏍煎彉鍔ㄧ瓑鍥犵礌鑰屽彉鍖栥

Ⅸ 顯卡挖礦到底普通人能了解嗎

顯卡挖礦與性能並重，算力成為關鍵因素。挖礦算力即為「挖掘」虛擬貨幣的速度。

蝸牛統計了2021年4月21日21點以太坊（ETH）挖礦速度，對比了常見N卡與A卡的算力表現。

顯卡算力是決定挖礦效率的核心指標，不同顯卡在挖礦時的產出速度存在顯著差異。

蝸牛選擇了黃魚網的均價，作為顯卡當前市價的參考。價格與算力的比值直接體現了投資回報率。

顯卡功耗與整機功耗、電源損失功耗綜合考量，對於多卡並行挖礦的場景，顯卡功耗成為主要計算依據。

預計殘值是個人估算，反映顯卡在挖礦周期後的市場價值，對決策具有參考意義。

回報率最高的顯卡是RX580 8G系列，不到3個月即可回本。但該系列顯卡存在以下問題：曾經歷過兩次礦潮，成色不佳；驅動要求高，可能影響使用體驗；殘值較低，礦難時價格可能低於500元。

算力相同顯卡包括1660ti與1660s鎂光顆粒、2060s、2070、2070s、2080s等，主要由於顯存帶寬一致，對ETH挖礦影響較大。

5600XT與2060S在100天內回本周期相近，兩者算力與價格相似。5600XT優勢在於更低的功耗；2060S則無需刷bios操作，殘值更高。

2060s在三星顆粒版本下，算力達到44、45，僅比3060低3點到4點算力，功耗高6w，但價格便宜2000元，性價比極高。

對於個人玩家而言，挖礦存在懶人設計與賭博性質，風險較高。建議理性參與，作為額外收入來源。

綜上，顯卡挖礦需綜合考慮算力、價格、功耗、殘值及個人風險承受能力。選擇適合自己的顯卡，以實現高效、穩定的挖礦體驗。

Ⅹ 礦卡都有哪些型號的顯卡啊

礦卡通常是指用於加密貨幣挖礦的顯卡。由於顯卡的計算能力強大，特別是高端顯卡，常被用來進行加密貨幣（如比特幣、以太坊等）挖礦。以下是一些常見的用於礦卡的顯卡型號：
NVIDIA
GTX 10系列
GTX 1080 Ti
GTX 1080
GTX 1070 Ti
GTX 1070
GTX 1060
RTX 20系列
RTX 2080 Ti
RTX 2080
RTX 2070
RTX 2060
RTX 30系列
RTX 3090
RTX 3080
RTX 3070
RTX 3060 Ti
RTX 3060
CMP系列（專為挖礦設計）
CMP 30HX
CMP 40HX
CMP 50HX
CMP 90HX
AMD
RX 500系列
RX 580
RX 570
RX 560
Vega系列
Vega 64
Vega 56
RX 5000系列
RX 5700 XT
RX 5700
RX 5600 XT
RX 6000系列
RX 6900 XT
RX 6800 XT
RX 6800
RX 6700 XT