虚拟货币挖矿全解析,从CPU到云挖矿的多种方式
虚拟货币的“挖矿”是其区块链网络中至关重要的一环,它不仅创造了新的数字货币,还维护了整个网络的安全与稳定,随着技术的发展和挖矿竞争的加剧,挖矿方式也经历了多次演变,从最初简单的个人行为发展到了如今专业化、规模化的产业,本文将详细介绍几种主流的虚拟货币挖矿方式。
CPU挖矿(中央处理器挖矿)
CPU挖矿是最早期、最原始的挖矿方式,在比特币诞生初期,普通个人电脑的CPU足以进行挖矿运算,通过不断尝试不同的随机数(Nonce),寻找满足特定条件的哈希值,从而获得记账权和区块奖励。
- 特点:
- 入门简单:无需额外硬件,只需一台普通电脑即可。
- 效率低下:CPU的通用计算能力对于现代挖矿算法来说效率极低,早已被淘汰。
- 适用币种:仅适用于一些采用低难度抗ASIC算法的“山寨币”或早期项目,如早期的比特币、莱特币(后期也淘汰了CPU挖矿)。
- 现状:除了极少数特定算法的币种或测试网络外,CPU挖矿在主流挖矿领域已基本绝迹。
GPU挖矿(图形处理器挖矿)

随着挖矿难度的提升,CPU挖矿逐渐力不从心,GPU由于其拥有大量的并行处理单元(流处理器),在处理并行计算任务时远超CPU,因此成为了挖矿的主流选择。

- 特点:
- 高并行计算能力:GPU拥有成百上千个核心,非常适合加密货币哈希运算中的重复性并行计算。
- 灵活性高:同一块GPU可以切换挖不同的币种,只要其算法支持。
- 性价比相对较高:在特定算法挖矿中,GPU的算力与价格比优于CPU。
- 功耗和发热较大:高性能GPU挖矿时功耗不低,需要良好的散热和电源供应。
- 适用币种:曾广泛用于以太坊(Ethash算法)、门罗币(CryptoNight算法,后期部分变种除外)、以太经典等众多采用GPU友好算法的虚拟货币,虽然以太坊已转向PoS机制,但GPU挖矿在其他币种中仍占有一席之地。
ASIC挖矿(专用集成电路挖矿)
ASIC是一种专门为特定目的而设计的集成电路,在挖矿领域,ASIC矿机就是专门针对某种特定加密货币的哈希算法进行优化的硬件设备。
- 特点:
- 极致性能:算力极高,远超CPU和GPU,是当前主流公链(如比特币)挖矿的主力。
- 能效比优越:专门优化后,单位算力的功耗远低于GPU和CPU。
- 专用性强:一旦制造完成,只能用于特定算法的挖矿,无法通用。
- 成本高昂:研发和制造成本高,导致矿机价格不菲。
- 更新换代快:随着技术的发展,新一代ASIC矿机会迅速淘汰旧产品,导致旧矿机迅速贬值。
- 适用币种:比特币(SHA-256算法)、莱特币(Scrypt算法,但GPU仍有竞争力)、达世币(X11算法)等主流采用固定算法的虚拟货币。
FPGA挖矿(现场可编程门阵列挖矿)
FPGA是一种半定制化的集成电路,其硬件结构可以根据用户需求进行编程配置,FPGA挖矿可以看作是介于GPU和ASIC之间的一种折中方案。

- 特点:
- 可重构性:用户可以根据需要重新编程,以适应不同的挖矿算法,比ASIC灵活。
- 能效比优于GPU:在特定算法下,FPGA的能效比通常高于GPU。
- 开发周期短,成本低于ASIC:相比ASIC,FPGA的设计和制造成本更低,周期更短。
- 算力通常低于ASIC:无法达到ASIC那样的极致算力。
- 现状:由于ASIC在算能比上的绝对优势以及FPGA本身编程的复杂性,FPGA挖矿在市场中占比很小,多用于一些小众算法或特定研究场景。
云挖矿(Cloud Mining)
云挖矿是一种不需要购买和维护实体挖矿硬件,而是通过远程数据中心租用算力的挖矿方式,用户只需支付一定的费用,即可获得相应的挖算力,并分享挖矿所得。
- 特点:
- 门槛低:无需担心硬件采购、运维、散热、电费等问题。
- 灵活性高:可以根据需要灵活租用或释放算力。
- 存在风险:平台跑路、算力虚标、政策风险等是其主要弊端,选择可靠平台至关重要。
- 收益可能较低:需要向云挖矿平台支付服务费,实际收益可能低于自建矿场。
- 形式:包括合约租用(如算力合约)、永久算力租用等。
手机挖矿(Mobile Mining)
手机挖矿曾一度被宣传为一种便捷的挖矿方式,用户通过安装特定app即可利用手机的闲置算力进行挖矿。
- 特点:
- 极度便捷:人人可参与,无需额外设备。
- 收益微乎其微:手机算力极低,挖矿收益通常不足以覆盖电费和流量费,甚至可能获得一些无实际价值或难以变现的“空气币”。
- 安全风险高:部分手机挖矿APP可能存在恶意代码、窃取用户信息、消耗大量电量等问题。
- 现状:由于上述局限性,手机挖矿更多是一种噱头或推广手段,不具备实际的投资和挖矿价值。
总结与展望
虚拟货币挖矿方式从CPU、GPU到ASIC,不断向着专业化、高效率、低能耗的方向发展,云挖矿则为普通用户提供了一种低门槛的参与途径,但也伴随着相应的风险,手机挖矿则更多停留在概念层面。
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