Сколько электроэнергии потребляет майнинг ферма

Crypto.ruPublished on 2022-09-17Last updated on 2022-09-17

Abstract

Высокие расходы на электроэнергию — главная проблема майнеров криптомонет. Недавно она еще больше усугубилась из-за перевода владельцев ферм на невыгодные тарифы. По данным «Энерговопроса», средняя цена электроэнергии составила 6 рублей за 1 кВт. Но существуют простые математические подсчеты и хитрости, которые помогут сэкономить. Эксперты выяснили, сколько потребляет майнинг ферма кВт в день и как снизить этот показатель без потери качества работы оборудования.

Высокие расходы на электроэнергию — главная проблема майнеров криптомонет. Недавно она еще больше усугубилась из-за перевода владельцев ферм на невыгодные тарифы. По данным «Энерговопроса», средняя цена электроэнергии составила 6 рублей за 1 кВт. Но существуют простые математические подсчеты и хитрости, которые помогут сэкономить. Эксперты выяснили, сколько потребляет майнинг ферма кВт в день и как снизить этот показатель без потери качества работы оборудования.

Сколько электричества потребляет майнинг ферма

Количество потребляемой электроэнергии во время майнинга зависит от нескольких факторов:

-Оборудование. От того, какое «железо» используется для добычи цифровой валюты, будет зависеть расход электричества. Особенно это правило касается блоков питания. Модели с сертификацией SILVER и GOLD позволяют сэкономить до 0,14 кВт в день.

-Конструкция. Как ни странно, этот фактор влияет на количество потребляемого электричества. Правильная сборка фермы и подбор оборудования сократят расходы на охлаждение.

-Тарифы. Для максимальной экономии нужно выбирать тот, который разделен по времени суток и подстраивать под него рабочий график.

Рассчитать, сколько потребляет криптоферма в день, можно по формуле:

(общая мощность оборудования * время работы) * стоимость света

Расчет потребления электричества

Наиболее простой инструмент для подсчета выгоды от добычи криптовалюты — онлайн-калькулятор, например, WhatToMine. Достаточно указать в электронном окне свое оборудование, используемые алгоритмы и стоимость за киловатт. Конечно, расчеты можно производить и вручную, но из-за обилия вводных данных это сделать будет гораздо сложнее.

При майнинге на Асиках

В среднем, во время работы большинство асиков потребляют не более 1,4 кВт/ч. Они довольно затратны благодаря качеству и гарантии, поэтому срок окупаемости системы с ASIC может затянуться на год и более. Однако рассчитать энергопотребление такого оборудования легко.

Например, в сутки iBelink DM22G потребляет 19,4 кВт. Средняя цена 1 киловатта в Российской Федерации составляет 3-4 рубля. Ориентируясь на эту цифру, можно примерно подсчитать будущие расходы. Так, стоимость непрерывной работы одного такого айсика составит 78 рублей в сутки или 2400 в месяц. В сравнении с видеокартами это достаточно много, но можно уменьшить расходы с помощью качественного охлаждения.

При майнинге на видеокартах

Энергопотребление майнинга с использованием видеокарт рассчитывается так же, как и в случае с ASIC. Так, например, три GTX 3060 на алгоритме Ethash потребляют 8 кВт в сутки. За это время они майнят примерно 0,0017 ETH стоимостью 167 рублей. Проведя простые подсчеты, можно узнать сумму прибыли. Так, из трех GTX 3060 за сутки она составит 143 рубля.

С помощью онлайн-калькулятора можно узнать, сколько киловатт в месяц потребляет майнинг ферма. Если подсчитанный результат не будет устраивать, стоит сменить оборудование (все или частично) или выбрать для работы другой алгоритм действий.

Региональные тарифы на электроэнергию как способ экономии

Уменьшить расход электроэнергии при майнинге можно даже без замены оборудования на более энергосберегающее. Для экономии достаточно выбрать самый дешевый тарифный план. По данным «Энерговопроса», наиболее дорогое электричество в Москве, наименее выгодные условия в Красноярске.

Это последние официальные данные. Со дня их публикации цены на свет выросли в среднем на 5%. Таблица показала, что если слишком много ресурсов потребляют видеокарты для майнинга, стоит перейти на более выгодный тарифный план или подумать над размещением криптофермы в другом регионе. Так, например, самым лучшим с этой точки зрения окажется Красноярск, Уфа или Челябинск.

Как уменьшить энергопотребление

Помимо подключения на более выгодные тарифы, есть и другие способы уменьшения энергопотребления:

-Обновление устаревшего «железа» на более современное. Необязательно делать это сразу. Для распределения затрат во времени начать можно с блоков питания.

-Использование погружного охлаждения. Альтернативой обычной системе вентиляции для компьютеров станет диэлектрическая жидкость, в которую погружаются видеокарты. Да, это дорогое вложение, но в перспективе оборудование окупится.

Потребление электроэнергии майнинг фермой может быть высоким из-за неочевидной проблемы — устаревших проводки и оборудования. Это обусловлено большими потерями. Помимо этого, старая проводка банально небезопасна и способна стать причиной аварии, короткого замыкания.

При помощи утилит

Оптимизировать расходы можно с помощью специальных утилит. Как пример, для таких целей отлично подходит программа MSI Afterburner. В ней, регулируя параметр Power Limit, майнеры разгоняют «железо», повышая его производительность. Таким образом, можно легко найти баланс между количеством потребленяемой энергии и доходом от добычи криптовалюты.

Настройки BIOS

Поднять хэшрейт оборудования и оптимизировать его работу можно с помощью перепрошивки BIOS. Делать это рекомендуется отдельно для каждой видеокарты, причем изменять следует только тайминги памяти. Алгоритм перепрошивки BIOS зависит от производителя «железа», как и используемые при настройке программы:

  • Polaris bios editor или ATIFlash для AMD.
  • NiBiTor или NVFlash для NVIDIA.

Если сделать все правильно, скорость расчета хешрейта может вырасти на 20-30%. При этом электропотребление либо увеличится незначительно, либо останется на прежнем уровне.

Related Reads

What Endures Through Bull and Bear Markets Is Not Consensus, But Structure: Learning from Century-Old Football Clubs to Understand Web3

This article draws parallels between the sustainability of century-old European football clubs and the challenges faced by Web3 projects in building lasting communities. It argues that while Web3 excels at discussing growth, incentives, and tokenomics, it often lacks the deep sense of belonging and trust that allows communities to endure market cycles. The piece uses the origins of clubs like Manchester United, FC Barcelona, and Juventus to illustrate how they were founded on strong cultural identity, grassroots community, and a shared sense of purpose—principles that Web3 projects can emulate. It highlights how these identities, forged in local communities and through powerful narratives, created unwavering fan loyalty. Furthermore, it examines how clubs like Liverpool and Borussia Dortmund survived existential crises not through wealthy owners, but through the unwavering support of their fan communities. The article points to governance models like the member-owned structure of FC Barcelona or Germany’s “50+1” rule as examples of how deep community integration creates resilience. Finally, it discusses the role of legendary figures, like Liverpool’s Bill Shankly, as spiritual leaders who embody the community’s values and provide a narrative anchor. For Web3, this underscores the importance of authentic leadership and using key figures to build emotional resonance, while also ensuring the community’s culture is institutionalized to outlast any individual. The core conclusion is that Web3 can learn from football’s focus on authentic identity, community-powered governance, and shared cultural narratives to build projects that survive beyond short-term hype.

比推Hace 5 min(s)

What Endures Through Bull and Bear Markets Is Not Consensus, But Structure: Learning from Century-Old Football Clubs to Understand Web3

比推Hace 5 min(s)

86% Return? How to Use a Bot to 'Earn Passively' on Polymarket

This article details the development and backtesting of an automated trading bot for the "BTC 15-minute UP/DOWN" market on Polymarket. The author identified market inefficiencies and automated a manual strategy to exploit them. The bot operates in two modes. In manual mode, users can directly place orders. In auto mode, it runs a two-leg cycle: First, it observes the market for a set time after a round begins. If either the "UP" or "DOWN" side drops by a specified percentage (e.g., 15%) within seconds, it triggers "Leg 1" and buys the crashed side. It then waits for "Leg 2," a hedging trade on the opposite side, which is only executed if the sum of the Leg 1 entry price and the opposite ask price meets a target threshold (e.g., ≤ 0.95). Due to a lack of historical market data from Polymarket's API, the author created a custom backtesting system by recording 6 GB of live price snapshots over four days. A conservative backtest with parameters of a 15% crash threshold and a 0.95 sum target showed an 86% ROI, turning $1,000 into $1,869. An aggressive parameter set resulted in a -50% loss, highlighting the critical role of parameter selection. The author acknowledges significant limitations of the backtesting, including its short data period, failure to model order book depth, partial fills, variable network latency, and the market impact of the bot's own orders. Future improvements include rewriting the bot in Rust for performance, running a dedicated node, and deploying on a low-latency VPS.

marsbitHace 50 min(s)

86% Return? How to Use a Bot to 'Earn Passively' on Polymarket

marsbitHace 50 min(s)

Trading

Spot
Futures
活动图片