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gpu顯存挖礦

發布時間: 2021-04-24 14:51:21

1. 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。。。

2. 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。

3. 顯卡挖礦是什麼意思

一個顯卡運算一個可以賺比特幣的軟體。為整個比特幣市場注入新的比特幣(數據散列),然後市場會有一定的激勵機制(按比例給你分配比特幣)。因為如果不給你沒人會這么干,就好比你的計算機就是礦工,比特幣就是酬勞。

4. 顯卡怎麼挖礦,如何設置GPU挖礦設備

設置挖礦設備的第一步是選擇合適的硬體。本文將重點講 GPU (顯卡) 挖礦,當然你可以使用CPU 或者 ASIC 設備挖礦。 AMD 顯卡的架構對挖礦非常有利, Nvidia 卡由於哈希率特低,不適於挖礦。最好的 Nvidia 顯卡也不足 0.5 megahash。筆記本硬體挖礦還比不上 Nvidia 卡,是挖礦的糟糕選項。您需要使用台式機系統進行挖礦。有台式機系統可以確保硬體充分冷卻。

顯卡或卡需要能夠和主板匹配,電源也必須有足夠的 PCI-E 接頭。在確定顯卡前,要注意這些。為了讓系統充分冷卻,你需要將機箱的蓋子拆下,以便更好地散熱。這就是人們所說的「open- air rig(開放設備)」。如果你能讓系統對准風扇或空調,你可以讓設備在運行時更加涼爽,從而延長設備壽命並保持高效。

5. Nvidia顯卡可以用來挖礦嗎

可以,但是沒有效率,比特幣的計算是基於SHA-256演算法的,這個演算法會有大量的位操作「Right-Rotate」,對於這個操作AMD顯卡原生只需要1個硬體
指令,而NVIDIA卡則需要用3個硬體指令來模擬,因此,AMD顯卡的挖礦效率比NVIDIA顯卡要高。
再有現在挖礦已經晚了,比特幣現在成了一種類似傳銷的產品,可以考慮炒賣。只要有更傻的下家接手,就是賺的。
自己動手挖的話,電費成本大於實際所得。除非買專門的礦機。

6. 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。

7. 顯卡對挖礦最大的影響跟顯存有關系么

挖礦需要用到顯卡的雙精度計算能力。
跟顯存沒什麼關系。
AMD的卡傳統就是保留了雙精度計算的能力。沒有做閹割。
N卡大幅度閹割了。所以計算能力不如A卡的。

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