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為啥顯卡裝了以後無法挖礦

發布時間: 2021-11-02 14:25:34

Ⅰ gtx970為什麼不能挖礦

因為GTX 970當年爆發了顯存問題,最初NVIDIA發布時,它的顯存參數是4GB顯存、256bit位寬,但媒體和玩家很快就發現,實際可用的顯存總是到3.5GB就到頂,才知道只有這3.5GB顯存是正常的,帶寬有192GB/s,餘下0.5GB是低速顯存,帶寬一下子掉到28GB/s。

NVIDIA當年已經為此進行了賠償,而回到挖礦這邊,因為目前礦場主要「生產」以太坊/以太幣,而挖這種幣的演算法,對顯存性能要求比較高,所以GTX 970這種顯存被閹割過的,自然不會被看中了。

所以970不是不能挖礦,是有比970更便宜且效果更好的顯卡在,沒有礦場會選擇970去挖礦。

Ⅱ 1060顯卡怎麼不能挖礦了

1060顯卡配上別的配置,可以運行計算的,相當多的人用這個型號挖礦的
要是不能進行操作的話,建議你看一下軟體是不是出了問題,要是軟體沒有問題,就是顯卡本身的問題了,建議換個顯卡就可以了,或把顯卡進行反廠維修就成了

Ⅲ 為什麼顯卡挖完礦就不用了

也不是說挖幾個月礦就不能用了,是有其他原因的。


  1. 遇到所謂的」礦難「,也就是虛擬幣的不景氣,在這種情況越挖越虧,不如賣了回點本。

  2. 可能准備更換為專業的礦機或者型號上的調整。

  3. 拿出來賣的只是一部分礦卡而不是全部。


總之一般來說,雖然挖礦對顯卡的持續負載非常大,但以目前顯卡的質量,還不至於幾個月就能把顯卡全部弄壞,否則也賣不掉的,畢竟買家是要上手測試的,不過」礦卡「作為目前顯卡二手市場上一類逐漸壯大的新興群體,因為其特殊的工作環境,確實更需要買家有更多的甄別能力,否則可能會變成殘次品的接盤俠。

Ⅳ 影馳GTX460為什麼不能挖礦,驅動已經最新,但是打開識別不了顯卡,I5的CPU也識別不了,系統是WIN7.

這個爛網路,經常屏蔽一些莫須有的關鍵詞。。。。我是前面的HardwareX的朋友,他給你回復時,被屏蔽了。我替他把回復轉帖一下:
推薦你使用Gui Miner 采礦軟體,比較智能,可以自動識別電腦中的所有采礦設備,有多少顆CPU核心、多少顆GPU,全部可以調動起來開始采礦。下載Gui Miner ,下載完解壓縮後運行其中的guiminer.exe文件(其中漢化設置), 然後你的卡就能被識別出來了。
==如果給採納,請別給我這個,給HardwareX

Ⅳ 為什麼新買回來的顯卡寫著不許用來挖礦

只是程序性都標注,對個人用戶並沒有約束力,你要挖頁沒人管得了。之所以寫這句是因為現在挖虛擬數字代幣(例如比特幣)已經嚴重擾亂了顯卡市場,首發gtx1066的價格是兩千元曾跌到過一千七百元,現在已經炒到三千多元了。

這句話對企業用戶(大規模礦機挖虛擬代幣的)有警示作用,廠商告企業用戶效益更好,對個人用戶起訴費時費力影響也不好。另外還有一種厚黑的解讀是廠商印上這句話是為了推波助瀾讓挖礦炒卡的勢頭更猛使自己利潤更高。

Ⅵ hd6670 顯卡無法挖礦是怎麼回事啊

其實這顯卡也沒必要挖了 性能比較差 核心頻率和位寬都太低了

Ⅶ 顯卡挖礦總是停住是為什麼

挖礦就是用AMD顯卡組裝的電腦,下載專用的比特幣運算工具,然後注冊各種合作網站,把注冊來的用戶名和密碼填入計算程序中,再點擊運算就正式開始。以這種方法來挖掘獲取比特幣的一種行為。
比特幣™(BitCoin)是一種P2P形式的虛擬貨幣,它是通過特定演算法的大量計算而產生,不是傳統意義上的流通貨幣。

當初精影的HD7870就在挖比特幣時搶瘋了。

Ⅷ 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。

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