顯卡算力取決什麼

① 根據顯存可以計算算力嘛

補充一下，對於AMD GPU來說，只知道型號和顆粒品牌是不夠推斷算力的，實際上顆粒有6.0ghz 7.0ghz 8.0ghz三種，這三種顯存我們都有采購過並使用在RX570核心上，算力分別在26-28 6.0ghz 28-30 7.0ghz 29-32 8.0ghz，以上是優化完bios後的算力，實際上業內傳言三星顆粒算力高並不科學，重點在於顆粒的基準頻率，這就好比內存條有2133的有3000頻率的，三星的2133當然不如3000的美光或者海力士，更多關於gpu挖礦的問題歡迎咨詢

另外對於N卡的部分再做下補充，由於N卡的顯存大部分是NV官方搭配gpu晶片一起出售給工廠的，所以n卡就不存在顯存的基準頻率差異，1060及以上的顯卡均是使用8.0ghz基準頻率的顯存製造的，對於n卡來講三星優於鎂光優於海力士

1050ti Hynix 12-13m micron 13-14m Samsung 14-15m

1060 3g 19-20m 21-22m 23-24m

1060 6g 比3g相應的高1m算力 p106-100同gtx1060 6g

1070 8g 無海力士版 30-31m 32-33m

1070ti 8g 比1070相同顯存高1m算力

1080和1080ti由於採用micron的gddr5x顯存在沒有優化的條件下挖eth效果非常差，1080隻有24m左右 1080ti 38m左右

② 干貨：什麼是顯卡算力

1、就是根據挖礦軟體，測試出來的數值，數值越大說明能在這軟體中「速度」越快。

2、一般挖礦軟體不同，其不同演算法，出現排名也會有差別的。

③ 我想問顯卡算力是怎麼來的，A卡號還是N卡好，藍寶石R9 370好嗎

運算性能，是看軟體的，軟體對那家的硬體有優化，你就選那家的了。這個沒有絕對，只看優化的。R9 370已經淘汰過了，功率有些大，性能看你用途了。

④ 顯卡機什麼原因會導致算力

軟體運行的過多；所以電腦的溫度相對提高。。。你可以限制一些不必要的啟動項。360安全衛士——優化加速——啟動項——有四個小項——禁止一些不必開機啟動的項目——即可減少計算機過多運作——防止計算機溫度過高。

⑤ 4G顯卡挖ETH為什麼只有6MH的算力

什麼叫4G顯卡，看來樓主是個小白。
顯卡上能聯繫上4G的，能想到的只有顯存容量。
顯卡的性能主要是由顯卡的GPU決定的，顯存容量並不從根本上影響顯卡的性能。
挖礦時，顯卡的算力，完全由GPU決定，如果算力很低，只能說明你的顯卡太低端，性能太差。

⑥ 3060顯卡挖礦算力是什麼

3060其實之所以那麼受關注，主要原因還是之前老黃說挖礦性能被限制了，同時還推出了自己家的新礦卡。但是3060限制挖礦以後，ETH算力是大幅度降低，大概在22左右，而性能相當的2070s大概是40左右，所以3060的挖礦能力確實被削弱了。

不過這個削弱大概只是在eth上，外媒有拿到3060的用戶發現，這塊顯卡在其他虛擬幣上的算力有不俗的表現。

比如採用Octopus演算法的CFX，單卡算力就還能達到45MH/s，和此前的RTX3060Ti（47MH/s）相差無幾，按照當前CFX每個幣價3.03元以及3000元左右的購卡成本，以及6毛錢一度的市電來計算，每日凈收益高達45.67元，回本周期只需兩個月左右，相當可觀。

顯卡的結構如下：

電容：電容是顯卡中非常重要的組成部件，因為顯示畫質的優劣主要取決於電容的質量，而電容的好壞直接影響到顯卡電路的質襞。

顯存：顯存負責存儲顯示晶元需要處理的各種數據，其容量的大小，性能的高低，直接影響著電腦的顯示效果。新顯卡均採用DDR6/DDR5的顯存， 主流顯存容量一般為2GB ~ 4GB。

GPU及風扇：GPU即顯卡晶元，它負責顯卡絕大部分的計算工作，相當於CPU在電腦中的作用。GPU風扇的作用是給GPU散熱。

⑦ GP100顯卡的算力是多少

GP100是NVIDIA推出的一款專業級別的GPU，其算力取決於不同的應用場景和使用方式。以下是GP100在幾種常見計算任務中的理論峰值性能：

1. 單精度浮點運算（FP32）：10.6 TFLOPS

2. 雙精度浮點運算（FP64）：5.3 TFLOPS

3. 深度學習訓練（TensorFlow）：4,700 images/second (ResNet-50)

需要注意的是，這些數據漏碰僅代表GP100在理論上可能達到的最高性能水平，並且纖啟實際返豎談效果會受到多種因素影響，例如軟體優化、硬體配置等。

⑧ 顯卡礦機不能達到標准算力是由哪些原因造成的

1. 挖礦過程中由於一般都是大量顯卡並聯進行數據處理。

2. 顯卡所在的工作環境會非常惡劣，環境溫度達到50度以上市經常的，而顯卡本身的運行溫度也絕對會超過你日常打游戲時在機箱中享受著良好散熱系統保護的狀態。

3. 另外就是長時間高負載運行時顯卡的供電模組損耗會非常嚴重。跑幾個月的挖礦程序，相當於在工廠的老化測試環節連續工作幾個月。

⑨ 顯卡的算力和張數有關嗎

1、SP總數=TPC&GPC數量*每個TPC中SM數量*每個SM中的SP數量；

TPC和GPC是介於整個GPU和流處理器簇之間的硬體單元，用於執行CUDA計算。特斯拉架構硬體將SM組合成TPC（紋理處理集群），其中，TPC包含有紋理硬體支持（特別包含一個紋理緩存）和2個或3個SM，後面會有詳細描述。費米架構硬體組則將SM組合為GPC（圖形處理器集群），其中，每個GPU包含有一個光柵單元和4個SM。

2、單精度浮點處理能力=SP總數*SP運行頻率*每條執行流水線每周期能執行的單精度浮點操作數；
該公式實質上是3部分相乘得到的，分別為計算單元數量、計算單元頻率和指令吞吐量。
前兩者很好理解，指令吞吐量這里是按照FMA（融合乘法和增加）算的，也就是每個SP，每周期可以有一條FMA指令的吞吐量，並且同時FMA因為同時計算了乘加，所以是兩條浮點計算指令。

以及需要說明的是，並不是所有的單精度浮點計算都有這個峰值吞吐量，只有全部為FMA的情況，並且沒有其他訪存等方面的限制的情況下，並且在不考慮調度效率的情況下，才是這個峰值吞吐量。如果是其他吞吐量低的計算指令，自然達不到這個理論峰值。

3、雙精度浮點處理能力=雙精度計算單元總數*SP運行頻率*每個雙精度計算單元每周期能進行的雙精度浮點操作數。

目前對於N卡來說，雙精度浮點計算的單元是獨立於單精度單元之外的，每個SP都有單精度的浮點計算單元，但並不是每個SP都有雙精度的浮點單元。對於有雙精度單元的SP而言，最大雙精度指令吞吐量一樣是在實現FMA的時候的每周期2條（指每周期一條雙精度的FMA指令的吞吐量，FMA算作兩條浮點操作）。

而具備雙精度單元的SP數量（或者可用數量）與GPU架構以及產品線定位有關，具體為：

計算能力為1.3的GT200核心，第一次硬體支持雙精度浮點計算，雙精度峰值為單精度峰值的1/8，該核心目前已經基本退出使用。

GF100/GF110核心，有一半的SP具備雙精度浮點單元，但是在geforce產品線中屏蔽了大部分的雙精度單元而僅在tesla產品線中全部打開。代表產品有：tesla C2050，2075等，其雙精度浮點峰值為單精度浮點峰值的一半；

geforce GTX 480，580，其雙精度浮點峰值為單精度浮點峰值的大約1/8左右。

其他計算能力為2.1的Fermi核心，原生設計中雙精度單元數量較少，雙精度計算峰值為單精度的1/12。

kepler GK110核心，原生的雙精度浮點峰值為單精度的1/3。而tesla系列的K20,K20X,K40他們都具備完整的雙精度浮點峰值；geforce系列的geforce TITAN，此卡較為特殊，和tesla系列一樣具備完整的雙精度浮點峰值，geforce GTX780/780Ti，雙精度浮點峰值受到屏蔽，具體情況不詳，估計為單精度峰值的1/10左右。

其他計算能力為3.0的kepler核心，原生具備較少的雙精度計算單元，雙精度峰值為單精度峰值的1/24。

計算能力3.5的GK208核心，該卡的雙精度效能不明，但是考慮到該核心定位於入門級別，大規模雙精度計算無需考慮使用。

所以不同核心的N卡的雙精度計算能力有顯著區別，不過目前基本上除了geforce TITAN以外，其他所有geforce卡都不具備良好的雙精度浮點的吞吐量，而本代的tesla K20/K20X/K40以及上一代的fermi核心的tesla卡是較好的選擇。

⑩ 顯卡的性能決定於什麼

顯卡的性能取決於浮點運算算力，幾何圖形處理能力，顯存帶寬！