挖礦算力38

Ⅰ M1 MAX挖礦性能怎麼樣

不行。

ethash計算一次需要讀取8192位元組的數據。M1的帶寬是68.25GBps，也就是理論最大算力為68.25GB/S ÷ 8.192KB = 8.3M/S。實測2M多，估計往死里優化可以優化到4，5M這個水平吧。為什麼沒人做呢？理論最大值只有8M，還沒法超頻，價值不大。

簡介

這次的M1 MAX高達400GBps，理論最大算力400GB/S ÷ 8.192KB = 48.8M/S。估計實際算力在25到30M左右，大致相當於588。

往死里優化可以達到38到43M這個水平，大致相當於不超頻的6700或者不超頻不鎖算力的3060。只不過功耗低得多，可能50w上下。考慮到一台M1 MAX至少2萬多，挖礦必然不是一個很好的選擇。

Ⅱ 比特幣挖礦的難度和算力

難度是對挖礦困難程度的度量，即指：計算符合給定目標的一個HASH值的困難程度。

difficulty = difficulty_1_target / current_target

difficulty_1_target 的長度為256bit， 前32位為0， 後面全部為1 ，一般顯示為HASH值：， difficulty_1_target 表示btc網路最初的目標HASH。 current_target 是當前塊的目標HASH，先經過壓縮然後存儲在區塊中，區塊的HASH值必須小於給定的目標HASH, 區塊才成立。

例如：如果區塊中存儲的壓縮目標HASH為 0x1b0404cb , 那麼未經壓縮的十六進制HASH為

所以，目標HASH為0x1b0404cb時， 難度為：

比特幣的挖礦的過程其實是通過隨機的hash碰撞，找到一個解 nonce ，使得 塊hash 小於 目標HASH 值。 而一個礦機每秒鍾能做多少次hash碰撞， 就是其「算力」的代表， 單位寫成 hash/s 或者 H/s

算力單位：

比特幣系統的難度是動態調整的， 每挖 2016 個塊便會做出一次調整， 調整的依據是前面2016個塊的出塊時間， 如果前一個周期平均出塊時間小於10分鍾，便會加大難度， 大於10分鍾，則減小難度，目的是為了保證系統穩定的每過 10分鍾 產出一個塊，所以難度調整的時間大概是2周（2016 * 10 分鍾）

全網算力是btc網路中參與競爭挖礦的所有礦機的算力總和。當前難度周期全網算力會影響下一個周期的難度調整， 如果全網算力增加，挖礦難度增大，單台礦機固定時間的產出就會減少。目前全網算力大概是24.42EH/s， 一台螞蟻S9礦機的算力大概是14TH/s

那麼， 已知當前全網算力，下一個周期難度將如何調整呢？

根據公式：

因為出塊時間要穩定在10分鍾， 也就是600s:

那麼，在3.46e+12的難度下， 一台算力為14TH/s的礦機平均要花多長時間才能出一個塊呢？

根據公式：

有：

結果大概是12270天

Ⅲ 一文了解以太坊挖礦演算法及算力規模2020-09-09

以太坊網路中，想要獲得以太坊，也要通過挖礦來實現。當前以太坊也是採用POW共識機制，但是與比特幣的POW挖礦有點不一樣，以太坊挖礦難度是可以調節的。以太坊系統有一個特殊的公式用來計算之後的每個塊的難度。如果某個區塊比前一個區塊驗證的更快，以太坊協議就會增加區塊的難度。通過調整區塊難度，就可以調整驗證區塊所需的時間。

以太坊採用的是Ethash 加密演算法，在挖礦的過程中，需要讀取內存並存儲 DAG 文件。由於每一次讀取內寸的帶寬都是有限的，而現有的計算機技術又很難在這個問題上有質的突破，所以無論如何提高計算機的運算效率，內存讀取效率仍然不會有很大的改觀。因此，從某種意義上來說，以太坊的Ethash加密演算法具有「抗ASIC性」。

加密演算法的不同，導致了比特幣和以太坊的挖礦設備、算力規模差異很大。

目前，比特幣挖礦設備主要是專業化程度非常高的ASIC 礦機，單台礦機的算力最高達到了 112T/s（神馬M30S++礦機），全網算力的規模達到139.92EH/s。

以太坊的挖礦設備主要是顯卡礦機和定製GPU礦機，專業化的ASIC礦機非常少，一方面是因為以太坊挖礦演算法的「抗 ASIC 性」提高了研發ASIC礦機的門檻，另一方面是因為以太坊升級到2.0之後共識機制會轉型為PoS，礦機無法繼續挖。

和ASIC礦機相比，顯卡礦機在算力上相差了2個量級。目前，主流的顯卡礦機（8卡）算力約為420MH/s，比較領先的定製GPU礦機算力約在500M~750M，以太坊全網算力約為235.39TH/s。

從過去兩年的時間維度上看，以太坊的全網算力增長相對緩慢。

以太坊協議規定，難度的動態調整方式是使全網創建新區塊的時間間隔為15秒，網路用15秒時間創建區塊鏈，這樣一來，因為時間太快，系統的同步性就大大提升，惡意參與者很難在如此短的時間發動51%（也就是半數以上）的算力去修改歷史數據。