礦機cpugpu

① 怎麼才能讓自己礦機的cpu+gpu進行異構計算

只有在GPU超負荷的時候CPU才會協助GPU工作而且機器會很卡如果顯卡不夠用建議更換顯卡

② 礦機什麼配置

礦機一般都是賽揚帶幾個刷過超頻bios的高檔顯卡，這個首推A卡，RX484，584挖礦神卡。N卡的話，主要災區1063，1066，1070上。

③ 誰來介紹下cpu礦機的配置

CPU礦機，礦機肯定是cpu幣，挖不夠電費cpu.難道用cpu礦機挖比特幣？挖是可以挖，估計挖100年才能回本

④ 挖礦都關鍵是顯卡還是cpu

理論上講，CPU運算和GPU運算都是可以挖礦的。
在一種虛擬貨幣問世的初期，挖礦相對容易，可能一塊性能足夠強悍的CPU就可以比較容易地挖到幣。
隨著挖幣越來越難，CPU面對挖礦所需的巨大算力早已力不從心，而顯卡GPU核心大規模的流處理器並行運算的恐怖性能，更加的適合挖礦這種並行運算。
因此，現在的專業礦機，早已成為GPU以及專業晶元的天下，CPU在其中最多起到協調的作用。並且，隨著挖礦難度的增加，對礦卡的顯存容量要求越來越高，幾年前2~3GB就夠用，現在可能6GB都不夠用了。

⑤ 為什麼挖礦要用gpu而不是cpu

挖礦的軟體，從編程原理上來說，講究的是大規模並行運算。
顯卡GPU的流處理器數量非常多，比如古老的HD5770內置了800個流處理器，相當於擁有800個計算核心。而近幾年的主流高端顯卡，內置的流處理器個數更多，計算性能更加的強大。利用GPU進行挖礦運算，流處理器進行的就是並行運算，並且挖礦程序還對GPU並行運算進行了專門的優化，運算效率特別高，挖出比特幣的效率獲得了大大的提升。
CPU的核心是比較少，目前最牛逼的主流桌面級處理器核心數也不超過一二十個（很多還是超線程技術虛擬出來的邏輯核心），並行計算能力遠遠不如GPU。

⑥ 簡單科普一下為什麼挖礦顯卡比cpu快，專業礦

這個很簡單,
你可以把cpu比作是博士生,
在處理復雜問題方面很牛逼,
而顯卡的流處理器是高中生.
但一個cpu的核心數量也就那麼幾個(比如8核),
而一塊顯卡的流處理器動輒上千個.
而挖礦這種事情,
其實就是相當於糊信封,
你想想,
是8個博士生糊地快,
還是一千多個高中生糊地塊?!
挖礦就是用顯卡的並行計算功能來解決簡單但龐大的數學問題.

⑦ 顯卡挖礦 對cpu有什麼要求嗎

沒有要求

現在用asic挖礦了,顯卡礦機已經過時了

⑧ 礦機GPU和ASIC的區別

GPU是圖行處理器的意思，最初的設計意圖是做圖形運算用的。GPU晶元內部本質上是很多針對圖像處理的小型的CPU集合，每個CPU當然也能夠做通用的加減乘除與或非移位跳轉等等運算，因此也能夠用來挖礦。GPU在做挖礦的時候，浪費的晶元面積和功耗都比CPU少一些，因此挖礦效率比CPU高。
那麼ASIC呢？是比上述CPU更優化的電路。也沒有什麼特別具體的定義，但是在晶元設計領域有一個規律：就是越通用的計算平台，完成特定的計算時效率越低。ASIC就是最專用的計算平台了搞明白了這個道理，就可以得出這么一個基本的結論：在挖礦領域，如果採用算力證明機制，只要CPU能挖，ASIC就能挖，無論採用什麼演算法，ASIC都能挖，不存在CPU能挖，ASIC不能挖的道理，所以GPU和ASIC的最大區別就是兩者的特定計算能力不同。