挖礦gpu比cpu強

『壹』 挖比特幣gpu對比cpu的效率

至少是CPU的幾十倍，還有比特幣用的是opencl，7系A卡效率遠超N卡。

『貳』 為什麼挖礦要用gpu而不是cpu

因為gup的計算能力更強，比cpu強太多了。很多用到大量計算的領域全是用gpu的。
顯卡性能發展的速度明顯比cpu快的多。

『叄』 為什麼挖礦用的是 GPU 而不是 CPU

CPU和GPU之所以大不相同，是由於其設計目標的不同，它們分別針對了兩種不同的應用場景。CPU需要很強的通用性來處理各種不同的數據類型，同時又要邏輯判斷又會引入大量的分支跳轉和中斷的處理。這些都使得CPU的內部結構異常復雜。而GPU面對的則是類型高度統一的、相互無依賴的大規模數據和不需要被打斷的純凈的計算環境。
GPU採用了數量眾多的計算單元和超長的流水線，但只有非常簡單的控制邏輯並省去了Cache。而CPU不僅被Cache占據了大量空間，而且還有有復雜的控制邏輯和諸多優化電路，相比之下計算能力只是CPU很小的一部分。
所以與CPU擅長邏輯控制和通用類型數據運算不同，GPU擅長的是大規模並發計算，這也正是密碼破解等所需要的。所以GPU除了圖像處理，也越來越多的參與到計算當中來。
中本聰的希望挖礦的這些編碼計算是很多互相獨立的快速計算的積累，這樣可以保證不同的挖礦者挖到的量按算力平攤，而不是讓算力最強的那些人挖走全部的礦。而這種類型的計算通常很適合用GPU這種大規模並行的處理器處理。
參考資料：https://www.hu.com/question/21231074/answer/17598768

『肆』 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.

『伍』 為什麼挖礦用的是 GPU 而不是 CPU

不是GPu，是CPu，因為破解密碼和挖礦需要的是強大的處理性能和計算性能，如果使用Pc看藍光、4k，當然gpu更重要，就比如開啟了dxva，是把cpu的工作給了gpu點。
和挖礦的功能不一樣

『陸』 為什麼挖礦顯卡比cpu快專業礦機比顯卡快

挖礦顯卡比cpu快、專業礦機比顯卡快是因為：btc所執行的任務是很簡單的一個解密碼的計算，並不需要太多的指令。

也就是說，btc的任務只需要一些特定的晶體管就可以執行了。

用cpu執行挖礦的任務，cpu因為需要很多晶體管來執行各種不同的指令，一個周期內很多晶體管都是閑置的。

『柒』 挖礦靠的是顯卡的運算速度嗎

無關，依靠的是顯卡GPU和中央處理器CPU的計算能力，而不是運算速度。雖然說沒有什麼太大的區別，因為顯卡的計算原理和CPU不同，而挖礦需要的是分布式計算，在這種計算上顯卡GPU比CPU更為擅長。

『捌』 聽說GPU 比CPU 計算能力強10倍以上,

看來NVIDIA忽悠了不少人啊。GPU計算圖形的能力是比CPU強，但是用電腦就光處理圖像？

『玖』 為什麼現在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU，比如挖礦甚至破解密碼

現在更多被需要的依然是CPU，只是GPU在大規模並發計算中體現出其一技之長所以應用范圍逐漸變得廣泛，並成為近些年的熱點話題之一。

為什麼二者會有如此的不同呢？首先要從CPU和GPU的區別說起。

CPU和GPU之所以大不相同，是由於其設計目標的不同，它們分別針對了兩種不同的應用場景。CPU需要很強的通用性來處理各種不同的數據類型，同時又要邏輯判斷又會引入大量的分支跳轉和中斷的處理。這些都使得CPU的內部結構異常復雜。而GPU面對的則是類型高度統一的、相互無依賴的大規模數據和不需要被打斷的純凈的計算環境。