Criptomoeda | Criptomoeda | Preço | Dificuldade Atual | Lucro 24h |
---|---|---|---|---|
NeoxaNEOX | Preço 0.016452 ₹ 12.96% Dificuldade Atual 969.62 3.24% Lucro 24h 6 ₹ 390.36 NEOX | 0.016452 ₹12.96% | 969.62 3.24% | 6 ₹390.36 NEOX |
Clore.aiCLORE | Preço 1.32 ₹ 3.97% Dificuldade Atual 6.40 K -6.40% Lucro 24h 5 ₹ 3.704 CLORE | 1.32 ₹3.97% | 6.40 K-6.40% | 5 ₹3.704 CLORE |
NeuraiXNA | Preço 0.015061 ₹ 0.17% Dificuldade Atual 1.97 K -5.56% Lucro 24h 5 ₹ 312.96 XNA | 0.015061 ₹0.17% | 1.97 K-5.56% | 5 ₹312.96 XNA |
NexaNEXA | Preço 0.000091 ₹ 1.65% Dificuldade Atual 128.86 K 0.21% Lucro 24h 4 ₹ 39112 NEXA | 0.000091 ₹1.65% | 128.86 K0.21% | 4 ₹39112 NEXA |
Ethereum ClassicETC | Preço 1 411.19 ₹ 1.85% Dificuldade Atual 3.76 P 0.33% Lucro 24h 1 ₹ 0.001 ETC | 1 411.19 ₹1.85% | 3.76 P0.33% | 1 ₹0.001 ETC |
KaspaKAS | Preço 6.56 ₹ -0.95% Dificuldade Atual 90.14 P -0.84% Lucro 24h 0 ₹ 0.001 KAS | 6.56 ₹-0.95% | 90.14 P-0.84% | 0 ₹0.001 KAS |
O período de retorno do investimento de Nvidia GeForce GTX 1650 depende de sua eficiência (hashrate), preço de venda e consumo de energia. A estimativa apresenta Nvidia preço de varejo recomendado - $ 210, mas você pode alterá-lo para o preço que realmente pagou por sua GPU. Os gastos com energia não são considerados no cálculo. O hashrate GPU corresponde aos parâmetros de overclocking ideais. Certifique-se de ler: Overclocking da GPU em diferentes algoritmos.
Para maximizar a taxa de hash, você provavelmente precisará definir configurações adicionais. Escolha um valor de overclocking de GPU ideal para maximizar a taxa de hash e manter o consumo de energia em um nível aceitável. Os algoritmos podem exigir overclocking do núcleo, overclock da memória ou ambos. O principal princípio do overclocking é o trabalho estável e a taxa de hash máxima em um nível de consumo de energia aceitável. É importante lembrar que cada GPU é única. Se por um lado é possível fazer o overclock do núcleo para 2.000 MHz, para um semelhante você pode conseguir fazer o overclock apenas para 1900 MHz. Certifique-se de ajustar as configurações de overclock para cada placa individualmente. Saiba mais: Overclocking de GPU em diferentes algoritmos.