Criptomoeda | Criptomoeda | Preço | Dificuldade Atual | Lucro 24h |
---|---|---|---|---|
NexaNEXA | Preço 0.001296 ₩ -1.19% Dificuldade Atual 69.67 K 0.26% Lucro 24h 94 ₩ 72377 NEXA | 0.001296 ₩-1.19% | 69.67 K0.26% | 94 ₩72377 NEXA |
NeoxaNEOX | Preço 0.21 ₩ 3.58% Dificuldade Atual 1.02 K 19.96% Lucro 24h 90 ₩ 429.42 NEOX | 0.21 ₩3.58% | 1.02 K19.96% | 90 ₩429.42 NEOX |
NeuraiXNA | Preço 0.21 ₩ -0.57% Dificuldade Atual 1.64 K 5.82% Lucro 24h 88 ₩ 420.58 XNA | 0.21 ₩-0.57% | 1.64 K5.82% | 88 ₩420.58 XNA |
Clore.aiCLORE | Preço 18.44 ₩ -1.56% Dificuldade Atual 4.89 K -6.25% Lucro 24h 85 ₩ 4.621 CLORE | 18.44 ₩-1.56% | 4.89 K-6.25% | 85 ₩4.621 CLORE |
Ethereum ClassicETC | Preço 28 250.41 ₩ 0.00% Dificuldade Atual 3.80 P 1.18% Lucro 24h 24 ₩ 0.001 ETC | 28 250.41 ₩0.00% | 3.80 P1.18% | 24 ₩0.001 ETC |
KaspaKAS | Preço 119.31 ₩ 0.81% Dificuldade Atual 69.01 P 0.59% Lucro 24h 0 ₩ 0.001 KAS | 119.31 ₩0.81% | 69.01 P0.59% | 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.