asic與gpu挖礦
⑴ 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。
⑵ GPU和ASIC之間的關系是什麼是不是一個GPU是由很多ASIC組合而成
ASIC是集成電路。硅晶體管是最小組成單位。
ASIC相當於統計串聯
排序
走線
集成硅晶體管。而這個集成電路命名為GPU。
如果換做別的ASIC設計集成電路也可以命名為CPU等等。名字隨意。
⑶ ASIC成主流後,你的顯卡還會挖礦嗎
ASIC出現之後,ASIC挖BTC的運行速度會是顯卡N倍,就好比現在GPU比CPU的速度快N倍一樣。投票中的選項中提到了LTC注:LTC是Litecoin的簡稱,LTC的特性決定了在LTC上實現ASIC/FPGA挖礦極其困難,可以將LTC視為ASIC/FPGA
proofLTC與BTC的對比詳見:
單選投票,
共有
91
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距結束還有:129
天13
小時4
分鍾1.
不會挖,會直接賣掉顯卡,那時顯卡就和現在的CPU挖礦一樣沒有收益。2.
會挖,但不會挖BTC了,因為LTC是更好的選擇!3.
會繼續挖BTC,不管難度有多高,反正無所謂。您所在的用戶組沒有投票許可權
⑷ 顯卡礦機與ASIC礦機哪個好
顯卡礦機
⑸ ASIC成主流後,你的顯卡還會挖礦嗎
ASIC出現之後,ASIC挖BTC的運行速度會是顯卡N倍,就好比現在GPU比CPU的速度快N倍一樣。投票中的選項中提到了LTC註:LTC是Litecoin的簡稱,LTC的特性決定了在LTC上實現ASIC/FPGA挖礦極其困難,可以將LTC視為ASIC/FPGA proofLTC與BTC的對比詳見: 單選投票, 共有 91 人參與投票 距結束還有:129 天13 小時4 分鍾1. 不會挖,會直接賣掉顯卡,那時顯卡就和現在的CPU挖礦一樣沒有收益。2. 會挖,但不會挖BTC了,因為LTC是更好的選擇!3. 會繼續挖BTC,不管難度有多高,反正無所謂。您所在的用戶組沒有投票許可權
⑹ IPFS硬碟挖礦和ASIC挖礦有什麼區別
ASIC挖礦常用於比特幣挖礦,屬於算力證明。硬碟挖礦挖得幣種又是不是,屬於存儲力挖礦。
比特幣挖礦只是進行SHA256哈希值計算,功能單一,CPU雖然能計算,但是從成本、效率上考慮並不劃算。所以礦機企業專門設計了用於SHA256(或其他演算法)計算的ASIC晶元。
IPFS硬碟挖礦,星際奧雲礦機屬於這種,兩種挖礦方式:
1、存儲挖礦,你所需要貢獻的就是硬碟存儲空間,越多的硬碟空間,你的挖礦能力就越高。即硬碟容量大小和硬碟數量多少。
2、檢索挖礦,你所需要貢獻的就是提供網路帶寬,越大的網路帶寬,你的挖礦能力就越高。
硬碟挖礦不需要ASIC那麼強的計算能力,而ASIC也不需要多大的硬碟容量。
⑺ 為什麼礦機除了asic用的都是amd顯卡而不是n
A卡算力高,rx480刷bios後算力28和GTX1070相當,而且價格便宜
⑻ 用顯卡挖礦是怎麼回事
挖礦,其實是一種解題過程,先弄一個有很多答案的公式,然後莊家每隔一段時間放出一條隨機答案,一個答案就是一個虛擬幣的雛形,看誰在這個時候正好算到這個答案,那麼這個人或者這幾個人分這一個虛擬幣,在這個結果出來時,虛擬幣就附帶了解題人的計算機信息和解題時間等信息,讓虛擬幣比較「實體化」,也就是有追溯性和唯一性屬性,這時,虛擬幣才算正式被挖出來了。
用顯卡是因為顯卡的計算方式側重點與CPU不大一樣,CPU側重邏輯計算,顯卡就是單純的簡單計算,挖礦(也就是解題)正好需要簡單計算能力,所以用顯卡挖礦
比特幣礦機就是進行比特幣挖礦的設備,挖礦設別可以是普通的電腦,也可以是usb礦機,也可以是專業的ASIC礦機。
普通的電腦cpu確實可以進行比特幣挖礦,但由於全世界的比特幣挖礦已經形成一個龐大的產業,個人使用普通電腦是很難挖到比特幣的。你需要購買昂貴且專業的比特幣
ASIC礦機
並加入比特幣礦工組織才能挖到比特幣也即是加入一個礦池進行挖礦。
首先CPU和GPU在計算機中為了不同的使命,設計上不同:
1、CPU主要為串列指令而優化,而GPU則是為大規模並行運算而優化。
2、現代的多核CPU針對的是指令集並行(ILP)和任務並行(TLP),而GPU則是數據並行(DLP)。
3、GPU往往擁有更大帶寬的Memory,也就是所謂的顯存,因此在大吞吐量的應用中也會有很好的性能。
⑼ 顯卡挖礦噪音比asic小嗎顯卡挖礦噪音怎麼樣
顯卡挖礦所有顯卡都處於極限運行狀態,一個礦機至少6個顯卡噪音會很大。