Сколько можно намайнить на одной видеокарте в 2022 году

Crypto.ru2022-09-27 tarihinde yayınlandı2022-09-27 tarihinde güncellendi

Özet

Майнинг — процесс проверки и добавления блоков операций в блокчейн. За это получают вознаграждение в виде биткоина и других монет. Одним из способов их добычи является использование мощных графических адаптеров. Выбор правильного оборудования влияет на то, сколько можно заработать на майнинге с одной видеокартой.

Как выбрать видеокарту для майнинга

Производители постоянно выпускают новые серии карт. Чтобы выбор оказался удачным, стоит обратить внимание на следующие важные показатели:

-Хешрейт. Количество хешей, которые можно проверить за одну секунду. Чем выше этот показатель, тем мощнее оборудование.

-Объем памяти. Некоторые криптовалюты используют DAG-файлы. Это наборы данных размером более 1 ГБ, которые попадают в память карты при запуске процесса добычи монет. Например, файл DAG ETH до «Слияния» достиг 5 ГБ, и модели с показателями ниже этого значения стали неактуальными.

-Охлаждение. Майнить нужно постоянно, а с перегревом графический процессор не прослужит долго.

-Частота памяти. Чем лучше и быстрее – тем больше хешрейт.

Таблица доходности одной видеокарты для майнинга

Чтобы получать хорошую прибыль, майнеры занимаются созданием фермы. Это установка с несколькими графическими картами, обычно от 4 до 6. Однако майнить можно с помощью одной.

Nvidia GeForce RTX 3090 является одной из самых мощных и популярных на 2022 год. На сентябрь 2022 года ее цена составляет около 130 000 рублей.

Такая мощность выделяет GeForce RTX 3090 среди конкурентов, но это приводит к значительному энергопотреблению и увеличению затрат на него. У карты также большой и эффективный кулер, обеспечивающий тихую работу даже при 100% скорости.

Таблица хешрейта для алгоритмов майнинга на основе актуальных данных сайта WhatToMine.

В таблице ниже показано, сколько можно намайнить на одной видеокарте за день и какая монета самая выгодная.

Это показатели без учета стоимости электроэнергии. Если же считать ее стоимость по Москве, доходность будет только на монете NIM. За 24 часа она принесет $0,01 чистой прибыли.

Инструкция по разгону видеокарт

Разгон — это изменение базовых настроек графического процессора, чтобы увеличить скорость выполнения вычислений и снизить потребление электроэнергии.

Для этого потребуются следующие программы:

GPU-Z — для просмотра показателей.
MSI Afterburner — для разгона.
Furmark — для тестирования производительности.

MSI Afterburner позволяет отслеживать изменения в режиме реального времени. Понадобятся два параметра:

Core Clock – частота ядра.
Memory Clock – частота памяти.

Инструкция разгона следующая:

Первым делом нужно протестировать видеокарту с базовыми настройками (+0 Core Clock / +0 Memory Clock) и записать данные. Значения лучше менять отдельно друг от друга. После каждого обновления требуется проводить тестирование.
У некоторых моделей может сильно подниматься температура. Например, GeForce RTX 3090 склонна к перегреву памяти. Максимальная скорость вентилятора снизит вероятность возможных повреждений.
В Core Clock добавлять по 20-30 Mhz до самого высокого показателя хеширования.
В программе FurMark запустить стресс-тест. Если появилась ошибка, необходимо вернуться к предыдущему шагу и увеличить на меньшее количество Mhz.
То же подходит и для Memory Clock. Нужно постепенно делать частоту выше на 50 или 100 до максимальной скорости хеширования. Начинать необходимо с 0.
После настройки частоты ядра и памяти можно снизить энергопотребление. Для этого достаточно постепенно делать мощность меньше на 10% до подходящего показателя.
Разгон графического процессора может привести к сбоям в работе, поэтому стоит тестировать в течение нескольких дней. Если есть признаки нестабильности, лучше поставить базовые параметры и снова запустить карту. Процесс можно повторять, пока не будут найдены наилучшие настройки.

Расчет окупаемости видеокарт

Срок окупаемости вложений — главный критерий, по которому определяется выгода майнинга. При расчете чаще всего используют метрику ROI (возврат инвестиции). Чем ниже, тем лучше. Эта метрика не всегда самая точная, потому что дневная прибыль постоянно меняется, и показатель, вероятно, не будет таким же в конце. Считать можно по формуле: ROI = цена видеокарты / (дневной доход — затраты на электроэнергию).

Еще одна метрика — цена за MH/s. Для нее тоже существует специальная формула. Цена за MH/s = цена видеокарты/хешрейт на определенном алгоритме.

Можно также воспользоваться калькуляторами, которые позволяют узнать доход с одной видеокарты на майнинге. Они считают прибыльность добычи исходя из хешрейта, цены за электроэнергию и текущей стоимости криптовалюты. WhatToMine — один из таких ресурсов.

Интерфейс ресурса для подсчетов

Вкладки GPU и ASIC предназначены для выбора оборудования. Раздел Coins для криптовалют, которые не попали в основной список, а ETC+ для Dual, добычи сразу двух монет. В Miners находится рейтинг по прибыли ASIC-майнеров, в GPUs — оценка графических процессоров.
Здесь необходимые модели. Нужно нажать на название и написать количество. В данном случае выбрана GeForce RTX 3090 в количестве 1.
В этом разделе показаны алгоритмы. Первая строка содержит хешрейт, вторая – электрическую мощность. Ненужные алгоритмы отключаются.
Поле для внесения стоимости электроэнергии.

После выставления всех параметров нужно нажать на Calculate. Откроется список криптовалют. Они расположены в порядке убывания выгодности извлечения.

Доходность криптовалют

Здесь больше всего интересны два последних столбца:

-Rev. $. Доход без оплаты электричества.

-Profit. С затратами на электричество.

-Profitability current. Текущая доходность за день/3 дня/неделю.

Выводы

После новости об успешном «Слиянии» Ethereum 15 сентября 2022 года, когда криптовалюта переключилась с Proof of Work (PoW) на Proof of Stake (PoS), прибыль от майнинга снизилась, а окупаемость стала практически невозможной. Сейчас заработок удастся получить, если найти источник бесплатной электроэнергии.

Люди, ранее выбирающие Ethereum, перешли на другие монеты, что привело к повышению сложности добычи. Теперь одна видеокарта в майнинге приносит в день минимум дохода. Вероятно, стоит ожидать дальнейшего падения рентабельности извлечения и стоимости соответствующих монет.

İlgili Okumalar

Here’s The Interesting About The XRP Chart That Everyone Is Missing

Analyst Cryptollica highlights two key points often missed in XRP analysis. First, despite frustrating sideways trading between $1.3-$1.6 and weakened sentiment, XRP's long-term USD price structure remains intact, showing higher lows across cycles since 2017. The more significant signal, however, is found in the XRP/NVIDIA ratio. This ratio illustrates sustained capital outflow from XRP (and crypto broadly) into the dominant AI/tech trade represented by NVIDIA. The analyst suggests that if this relative weakness against NVIDIA shows signs of reversing, it could signal a broader rotation of risk appetite back into overlooked crypto assets like XRP. While a turn is not yet confirmed, monitoring this ratio may provide early insight into shifting market dynamics.

bitcoinist3 dk önce

Here’s The Interesting About The XRP Chart That Everyone Is Missing

bitcoinist3 dk önce

Who Defines AI Hardware in 2026?

"Who is Defining AI Hardware in 2026?" This article discusses a pivotal shift in the AI hardware industry in 2026, moving from conceptual demonstrations to widespread, cloud-integrated adoption. Key developments include the release of a national standard (the "Artificial Intelligence Terminal Intelligence Grading") by Chinese authorities, which classifies device intelligence from L1 to L4 based on capabilities like perception and cognition. Most current products are at L1 or L2, with L3 representing a significant leap requiring complex intent understanding and proactive service. Simultaneously, tech giants like Alibaba Cloud are accelerating this transition. At its summit, Alibaba Cloud showcased AI hardware applications and launched initiatives like the "Qianwen Smart Hardware X Tmall Cooperation Plan," offering technical support, traffic, and marketing resources. Its powerful Qwen model series, including the newly released Qwen3.7-Max, provides the essential cloud-based "brain" for advanced hardware, enabling sophisticated multimodal interactions and agent-like capabilities. The industry consensus is that "end-cloud collaboration" is now essential. Examples like the Ecovacs "Bajie"管家 robot and Yyanjiwei's "Shen Mou" cameras demonstrate this model: simple tasks and sensing happen on the device, while complex reasoning and memory are handled in the cloud. This approach lowers development barriers and directly boosts commercial metrics like user engagement and conversion rates. Looking ahead, the market's future lies in L4 "collaborative" intelligence, where multiple devices form a seamless, personalized ecosystem around the user. This shift will transform business models from one-time hardware sales to ongoing service subscriptions. The article concludes that national standards provide the destination, end-cloud collaboration offers the path, and cloud providers' standardized capabilities are making that path more accessible for widespread AI hardware adoption.

marsbit7 dk önce

marsbit7 dk önce

21Shares Report: HYPE's P/S Ratio Only Half That of CME, Bull Market Target Price $70

21Shares Research Report: HYPE's P/S Ratio Half of CME's, Bullish Target $70 A recent report from 21Shares highlights Hyperliquid's evolution from a crypto derivatives DEX into a 24/7 "everything exchange" for perpetual contracts across various asset classes. The platform gained prominence during a February geopolitical incident when it provided real-time price discovery for WTI crude oil while traditional markets like CME were closed. Non-digital assets now account for approximately 35% of its volume, with traditional commodities and indices featuring among its top-traded assets. Hyperliquid's business model is rapidly diversifying, significantly reducing its dependence on crypto market cycles. Its cumulative trading volume and revenue are approaching levels comparable to CME Group's crypto derivatives segment. A key feature is its Assistance Fund, which directs 97%-99% of protocol fees to automated HYPE token buybacks, creating a deflationary mechanism with an implied buyback yield significantly higher than CME's traditional share repurchase program. Despite strong fundamentals, HYPE currently trades at a Price-to-Revenue (P/R) ratio of ~10x, roughly half of CME's ~17x. The report outlines valuation scenarios: a bullish case targets $62-$70 based on annualized revenue reaching $12-$15B and applying CME's P/R multiple. A bear case considers $15-$19 if growth slows. Key risks include platform centralization during crises, regulatory uncertainty for on-chain commodities, dependence on geopolitical volatility for non-crypto volume, and the need for sustained high trading volume to offset token unlocks. The analysis concludes that HYPE is increasingly being valued as a legitimate exchange business rather than a speculative crypto asset.

marsbit9 dk önce

21Shares Report: HYPE's P/S Ratio Only Half That of CME, Bull Market Target Price $70

marsbit9 dk önce

Financial Changes under the New SEC Rules: Opportunities and Regulatory Red Lines Behind "Tokenized Stocks"

The article discusses the emergence of "Tokenized Stocks" following the U.S. SEC's proposed "innovation exemption" framework, which could allow some assets to be traded on blockchain. It clarifies key misconceptions for investors, particularly those in China. Firstly, it emphasizes that most "tokenized stocks" currently offered by third-party crypto platforms are synthetic assets, not actual equity. Purchasers do not gain shareholder rights like dividends or voting; instead, they hold a derivative contract dependent on the issuing platform's credit and its ability to track the underlying stock's price. The article examines the risks of 24/7 trading, a major selling point. It notes the absence of circuit breakers, which could lead to sudden, unrecoverable losses during off-hours market shocks. It also warns of liquidity traps and high volatility due to the market's currently small size. It reveals that the primary drivers are institutional players like BlackRock and JPMorgan, who are focused on using blockchain for efficiency gains in areas like treasury settlements (T+0), not retail speculation. For Chinese readers, it strongly cautions that platforms offering "easy" access to U.S. stocks via tokens with RMB likely violate strict domestic regulations on cross-border securities and virtual currencies, offering no legal protection. The conclusion offers practical advice: use legal channels like QDII for long-term investment, be wary of high-return promises, monitor evolving regulations like the U.S. CLARITY Act, and prioritize compliance and risk management over chasing innovation. The SEC's move is framed as a strategic experiment in financial tech leadership, but for individual investors, understanding the risks and regulatory boundaries is paramount.

链捕手23 dk önce

Financial Changes under the New SEC Rules: Opportunities and Regulatory Red Lines Behind "Tokenized Stocks"

链捕手23 dk önce

Trump Halts AI Executive Order, Regulatory Efforts Succumb to Competitive Anxiety

In a last-minute reversal, former President Donald Trump halted the signing of a long-anticipated executive order on artificial intelligence. The order had sought to establish a voluntary, pre-release safety testing framework for advanced AI models developed by leading companies like OpenAI, Google, Anthropic, and xAI. Under the proposed plan, companies would have shared their most powerful models with the U.S. government 90 days before public release for national security and cybersecurity risk assessments. Trump refused to approve the order, stating he did not want anything to "slow down our leadership," emphasizing America's lead over China in AI and the technology's role in job creation. This decision highlights the core tension in U.S. AI policy: balancing the management of systemic risks posed by frontier models—such as exposing financial system vulnerabilities—against fears that any regulation could stifle innovation and undermine competitive advantage. The move came despite significant public support for AI safety testing and followed internal administration debates. Some officials, alarmed by the capabilities of models like Anthropic's Mythos in uncovering critical security flaws, had advocated for stronger oversight. However, the industry and many within Trump's circle opposed even this voluntary framework, arguing it would hamper American innovation. The incident underscores how AI policy is increasingly intersecting with national security, economic strategy, and political governance.

marsbit55 dk önce

Trump Halts AI Executive Order, Regulatory Efforts Succumb to Competitive Anxiety

marsbit55 dk önce

İşlemler

Spot

Futures