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cpu挖礦和gpu挖礦的區別

發布時間: 2021-07-22 19:10:42

『壹』 為什麼挖礦用顯卡而不是cpu

CPU也可以挖,最早挖礦就是用的CPU,只是隨著對挖礦演算法的深入研究,礦工發現挖礦是個相對簡單但需要一直重復的運算過程,提高挖礦效率的關鍵在於提高多任務處理效率,而CPU的特性就不適合做這類運算。反而看顯卡,顯卡有上千個流處理器,對挖礦這種簡單但需一直重復的工作比CPU更在行,所以顯卡被大量用來挖礦。

『貳』 為什麼顯卡適合挖礦而不是CPU

原因是因為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.速度慢正常.
顯卡為了加強顯示圖像的能力,省掉了很多與顯示功能無關的晶體管,所以顯卡只能顯示畫面,但是在顯示畫面這個任務上,比cpu快很多.
而btc所需要執行的任務和顯卡正好差不多,所以顯卡挖礦比cpu快.
同是顯卡,a卡的任務的執行方式比n卡更接近btc的計算方式,所以a卡更適合挖礦.

『叄』 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。

『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』 為什麼都用顯卡挖礦不是用CPU挖礦

  1. 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。

  2. 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.速度慢正常。

  3. 顯卡為了加強顯示圖像的能力,省掉了很多與顯示功能無關的晶體管,所以顯卡只能顯示畫面,但是在顯示畫面這個任務上,比cpu快很多. 而btc所需要執行的任務和顯卡正好差不多,所以顯卡挖礦比cpu快. 同是顯卡,a卡的任務的執行方式比n卡更接近btc的計算方式,所以a卡更適合挖礦。

『陸』 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

『柒』 什麼是顯卡挖礦為什麼不用處理器而用顯卡挖

復制的:
簡單來說,挖礦就是利用晶元進行一個與隨機數相關的計算,得出答案後以此換取一個虛擬幣。虛擬幣則可以通過某種途經換取各個國家的貨幣。運算能力越強的晶元就能越快找到這個隨機答案,理論上單位時間內能產出越多的虛擬幣。由於關繫到隨機數,只有恰巧找到答案才能獲取獎勵。有可能一塊晶元下一秒就找到答案,也有可能十塊晶元一個星期都沒找到答案。越多晶元同時計算就越容易找到答案,內置多晶元的礦機就出現了。而多台礦機組成一個「礦場」同時挖礦更是提高效率。而礦池則是由多個「個體戶」加入一個組織一起挖礦,無論誰找到答案挖出虛擬幣,所有人同時按貢獻的計算能力獲得相應的報酬,這種方式能使「個體戶」收入更穩定。
舉一個通俗的例子:
我在一張紙上隨便寫一串數字,給出部分提示,誰猜對就給他獎金(挖礦)
聰明的人根據提示能作出更多猜測(計算能力)
有人出錢請許多人回來一起猜測(礦場)
有人召集大家一起猜測,無論誰猜到,按照每個人猜測次數比例分配獎金(礦池)
剩下的太長了,你自己去搜索。。。

『捌』 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

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