| Criptomoneda | Criptomoneda | Precio | Dificultad Actual | Beneficio de Minería 24h |
|---|---|---|---|---|
| NeoxaNEOXGrupos listados: 2 | Precio 1 ₩ 5.78% Dificultad Actual 9.14 K 19.73% Beneficio de Minería 24h 108 ₩ 90.69 NEOX | 1 ₩5.78% | 9.14 K19.73% | 108 ₩90.69 NEOX |
| RavencoinRVNGrupos listados: 3 | Precio 33 ₩ -0.29% Dificultad Actual 156.52 K 16.39% Beneficio de Minería 24h 101 ₩ 3.029 RVN | 33 ₩-0.29% | 156.52 K16.39% | 101 ₩3.029 RVN |
| ErgoERGGrupos listados: 2 | Precio 1 980 ₩ 0.64% Dificultad Actual 3.60 P 6.63% Beneficio de Minería 24h 77 ₩ 0.039 ERG | 1 980 ₩0.64% | 3.60 P6.63% | 77 ₩0.039 ERG |
| Ethereum ClassicETCGrupos listados: 9 | Precio 26 043 ₩ -1.28% Dificultad Actual 1.53 P 0.36% Beneficio de Minería 24h 68 ₩ 0.003 ETC | 26 043 ₩-1.28% | 1.53 P0.36% | 68 ₩0.003 ETC |
El período de recuperación de Nvidia GeForce GTX 1650 depende de su eficiencia (hashrate), precio de venta y consumo de energía. La estimación de incluye el precio de venta recomendado - $ , pero puede cambiarlo por el precio que realmente pagó por su GPU. Los gastos de energía no se tienen en cuenta en el cálculo. El hashrate de la GPU corresponde a los parámetros óptimos de overclocking. Asegúrese de leer: Overclocking de GPU en diferentes algoritmos .
Para maximizar la tasa de hash probablemente deba tener que ajustar las configuraciones adicionales. Elegir un valor del GPU óptimo de overclocking para maximizar la tasa de hash y conservar el consumo de energía en un nivel recomendable. Los algoritmos pueden requerir el overclocking del núcleo, overclocking de la memoria, o ambos. El procedimiento principal para el overclocking es el trabajo estable y la mayor tasa de hash en un nivel de consumo de energía aceptable. Es importante recordar que cada GPU es único. Si con uno es posible realizar el overclock del núcleo a 2000MHz, para uno similar quizás deba de ajustar el overclock a 1900 MHz. Asegúrese de ajustar las configuraciones del overclock para cada tarjeta individualmente. Averigüe más: GPU Overclocking on Different Algorithms.
