| Criptomoeda | Criptomoeda | Preço | Dificuldade Atual | Lucro 24h |
|---|---|---|---|---|
| NeoxaNEOX | Preço 0.15 ฿ -1.98% Dificuldade Atual 9.43 K -5.80% Lucro 24h 5 ฿ 36.64 NEOX | 0.15 ฿-1.98% | 9.43 K-5.80% | 5 ฿36.64 NEOX |
| NexaNEXA | Preço 0.000484 ฿ -11.08% Dificuldade Atual 446.13 K -0.57% Lucro 24h 5 ฿ 11209 NEXA | 0.000484 ฿-11.08% | 446.13 K-0.57% | 5 ฿11209 NEXA |
| NeuraiXNA | Preço 0.15 ฿ -11.22% Dificuldade Atual 68.36 K -11.12% Lucro 24h 5 ฿ 34.27 XNA | 0.15 ฿-11.22% | 68.36 K-11.12% | 5 ฿34.27 XNA |
| ErgoERG | Preço 41.94 ฿ 1.05% Dificuldade Atual 1.60 P -5.57% Lucro 24h 3 ฿ 0.061 ERG | 41.94 ฿1.05% | 1.60 P-5.57% | 3 ฿0.061 ERG |
| Ethereum ClassicETC | Preço 653.95 ฿ -1.15% Dificuldade Atual 1.89 P -2.22% Lucro 24h 1 ฿ 0.002 ETC | 653.95 ฿-1.15% | 1.89 P-2.22% | 1 ฿0.002 ETC |
| KaspaKAS | Preço 4.54 ฿ -2.26% Dificuldade Atual 78.19 P -0.71% Lucro 24h 0 ฿ 0.034 KAS | 4.54 ฿-2.26% | 78.19 P-0.71% | 0 ฿0.034 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.
