gpu矿机适合哪些算法
挖矿是需要大量算力的来支持的一项工作，之所以使用显卡挖矿机是因为显卡相对于CPU更容易进行大量重复的计算，所以显卡一般的矿机都选用显卡矿机！
但是挖矿还需要找到一款好用的挖矿软件，我一直使用哈鱼矿工挖矿，使用简单，收益高！
⑵ 矿机GPU和ASIC的区别
GPU是图行处理器的意思，最初的设计意图是做图形运算用的。GPU芯片内部本质上是很多针对图像处理的小型的CPU集合，每个CPU当然也能够做通用的加减乘除与或非移位跳转等等运算，因此也能够用来挖矿。GPU在做挖矿的时候，浪费的芯片面积和功耗都比CPU少一些，因此挖矿效率比CPU高。
那么ASIC呢？是比上述CPU更优化的电路。也没有什么特别具体的定义，但是在芯片设计领域有一个规律：就是越通用的计算平台，完成特定的计算时效率越低。ASIC就是最专用的计算平台了搞明白了这个道理，就可以得出这么一个基本的结论：在挖矿领域，如果采用算力证明机制，只要CPU能挖，ASIC就能挖，无论采用什么算法，ASIC都能挖，不存在CPU能挖，ASIC不能挖的道理，所以GPU和ASIC的最大区别就是两者的特定计算能力不同。
⑶ 用GPU云服务器可以挖矿么比如最近很火的以太坊
挖矿跟显存没关系，是看GPU核心的计算能力，只要是显卡就能挖矿，但只会选用性价比高的中高端显卡，还有专门的非显卡矿机不用显卡挖矿，但矿机只能挖对应的一种币，不能自行更换币种，如果是显卡组矿机的话只要有算法，哪种币都可以挖
⑷ 有哪些深度学习算法可以用gpu实现
GPU是显示卡的一部分，而不是深度学习算法的一部分，叫做图形处理器。
显示卡的基本作用是控制电脑的图形输出，安装在电脑主板的扩展槽中，或者集成在主板上，工作在中央处理器和显示器之间。
显示卡主要包括图像处理器、显存、数模转换器、AGP总线接口等几个部分，数据流从中央处理器流出后，要把中央处理器传来的数据送到图像处理器中进行处理，把芯片处理完的数据送入显存，把显存读取出数据送到数模转换器进行数据转换的工作，从数模转换器进入显示器。ß显存是显示卡的核心部件，存放显示芯片处理后的数据，显存越大，显示卡支持的最大分辨率越大。显存的容量至少是“水平分辨率*垂直分辨率*log2颜色数/8”。
希望我能帮助你解疑释惑。
⑸ 关于Cuda GPU算法，有没有比较成熟的算法库，可以用于开发的
基础算法库有一些，看lz是要开发什么才知道有没有
⑹ 哪些程序适合在GPU上进行并行运算
个人不专业，随便说说。
我的理解是“大量的轻量级运算”适合在GPU上做，因为GPU本身就是走众核路线，但每个核心的结构都比较精简。像一些高端卡可以有上千甚至数千个运算单元，并且支持大量数据的并行运算。比如“挖矿”或者Poem@home或者用字典法破解密码之类，其原理就是用大量的数据去套用同一个数学公式，运算过程本身并不复杂，只是数据量非常大（比如，每组数据处理起来并不复杂，但有十亿组数据需要处理）。这时候GPU的众核优势就能体现出来：多个ALU同时运算。
与之相对的，在CPU上更适合算“少量复杂运算”。
⑺ 显卡挖矿决定速度的主要是什么
比特币早期通过CPU来获取，而随着GPU通用计算的优势不断显现以及GPU速度的不断发展，矿工们逐渐开始使用GPU取代CPU进行挖矿。比特币挖矿采用的是SHA-256哈希值运算，这种算法会进行大量的32位整数循环右移运算。有趣的是，这种算法操作在AMD GPU里可以通过单一硬件指令实现，而在NVIDIAGPU里则需要三次硬件指令来模拟，仅这一条就为AMD GPU带来额外的1.7倍的运算效率优势。凭借这种优势，AMD GPU因此深受广大矿工青睐。
劝告楼主如果预算不多还是不要挖了！！！这钱不是想赚就能赚的
比特币的难度不断增加，用显卡挖矿是在与时间赛跑，其最主要的原因是比特币挖矿的难度在逐渐增加（比特币的算法设计的原因）。如果某套平台按目前难度每天能够获取1个比特币的话，那么一个月后，同样算力的平台可能只会获得0.8个，连最顶级的显卡也挖18.2天才得到个（其中还不能中断关机），最低的HD7750二手都要400多（要214天才能挖到一个），看看这图就知道了（这是今年5月数据，现在不止18天了）
人家正规的挖矿买几万一台的矿机才能赚（几十个顶级显卡堆在一起运算的矿机）
希望能帮你
⑻ gpu现在一般都用什么算法，基本原理是什么
你可以参考 苹果第一代显卡
那个是用74电路 搭出来的 你可以看出逻辑表达式来反推算法
现在的基本多是技术秘密了吧
基本的架构 可以从显卡厂商官网上查到
⑼ 学习GPU，应该了解哪些方面的知识
学习GPU当然是先了解显卡有关的知识
首先先了解当前的主要GPU供应商，具体可以在网络上搜索到，，由于GPU专为图像处理设计，因此存储系统实际上是一个二维的分段存储空间，包括一个区段号（从中读取图像）和二维地址（图像中的X、Y坐标）。此外，没有任何间接写指令。输出写地址由光栅处理器确定，而且不能由程序改变。这对于自然分布在存储器之中的算法而言是极大的挑战。
所以说想学GPU先去了解其运行原理，没事可以多看看，《计算机组成》之类的书籍，另外《GPU高性能运算之CUDA》也是不错的选择
如果想玩图形编程，那就多去了解GDI+吧