Cuda-penambang-biner-pilihan

Cuda-penambang-biner-pilihan

Cara trading forex di malaysia secara legal
Forex-biner-options-system-u71
Forex-trading-daily-chart-strategy-games


Profesional-forex-trader-indicator-of-school Buy-sell-swap-forex-trading Belajar-online-forex-trading Mata uang-forex-trader-trading Suku bunga pasar valuta asing Kanada Binary-options-indicator-v1 0

Rumor City Cudaminer Panduan untuk GPU NVidia Kartu nVidia memperoleh kenaikan besar-besaran dari rilis Cudaminer terbaru (18 Desember 2013). Core CUDA adalah istilah yang digunakan Nvidia untuk memanggil shader di GPU-nya. Cudaminer dirancang khusus untuk pertambangan GPU Nvidia dengan aplikasi percepatan Cuda untuk timbal balik berbasis Litecoin dan Scrypt. Akan ada peningkatan kecepatan yang nyata dibandingkan dengan penambang berbasis OpenCL. 1. Download 2. Periksa GPU Anda Sebelum masuk ke konfigurasi, Anda ingin tahu GPU mana yang Anda miliki, sehingga Anda akan mengetahui versi perhitungan yang digunakannya. Jika Anda tidak yakin, Anda bisa menginstal GPU-Z untuk mencari tahu. Juga pastikan bahwa Anda memiliki driver terbaru yang diinstal untuk GPU Nvidia Anda. Anda bisa melihat ini di bagian unduhan Nvidia8217s. 3. Hitung versi Dari model GPU Nvidia Anda, identifikasikan versi perhitungan yang digunakan kartu Anda, sehingga Anda tahu awalan kernel mana yang sesuai. G900, GeForce 9800 GT, GeForce 9600 GT, GeForce GT 320, GeForce GT 320, GeForce GT 320, GeForce GT 320, GeForce GT 320, GeForce GT 320, GeForce GT 320, GeForce GT 320, GeForce GT 320, GeForce GT 320, Quadro FX 5600, Quadro FX 5600, Quadro FX 4600, Quadro FX 4600, Quadro FX 4600, Quadro FX 4600, Quadro FX 4600, Quadro FX 4600, Tesla C870, Tesla D870, Tesla D870, G70, G98, G96, G96, G96, G92, G92b GeForce G110M, GeForce 9300M GS, GeForce 9200M GS, GeForce 9100M G, GeForce 8400M GT, GeForce G105M, Quadro FX 4700 X2, Quadro FX 3700, Quadro FX 1800, Quadro FX 1700, Quadro FX 580, Quadro FX 570, Quadro FX 470, Quadro FX 380, Quadro FX 370, Quadro FX 370 Low Profile, Quadro NVS 450, Quadro NVS 420, Quadro NVS 290, Quadro FXS400, Quadro FX 3800M, Quadro FX 3700M, Quadro FX 3600M, Quadro FX 2800M, Quadro FX 2700M, Quadro FX 1700M, Quadro FX 1600M, Quadro FX 770M, Quadro FX 570M, Quadro FX 370M, Quadro FX 360M, Quadro FX 320M, Quadro NVS 320M, Quadro NVS 160M, Quadro NVS 150M, Quadro NVS 140M, Quadro NVS 135M, Quadro NVS 130M, Quadro NVS 450, Quadr NVIDIA GT218, GT216, GT215 GeForce GT 240, GeForce GT 220, GeForce GT 220, GeForce GTS 360M, GeForce GT300, GeForce GT 320M, GeForce GT 320M, GeForce 310M, GeForce 305M, Quadro FX 380 Low Profile, NVIDIA NVS 300, Quadro FX 1800M, Quadro FX 880M, Quadro FX 380M, NVIDIA NVS 300, NVS 5100M, NVS 3100M, NVS 2100M GeForce GTX 280, GeForce GTX 275, GeForce GTX 260, Quadro FX 5800, Quadro FX 4800, Quadro FX 4800 untuk Quadro FX 3800, Quadro FX 3800, Quadro CX, Quadro Plex 2200 D2, Tesla C1060, Tesla S1070, Tesla M1060 GeForce GTX 590, GeForce GTX 570, GeForce GTX 480, GeForce GTX 470, GeForce GTX 465, GeForce GTX 480M, Quadro 4000, Quadro 4000, Quadro 4000, Quadro 4000 untuk Mac, Quadro Plex 7000, Quadro 5010M, Quadro 5000M, Tesla C2075, Tesla C2050C2070, Tesla M2050M2070M2075M2090 GF104, GF106 GF108GF114 , GeForce GTS 450, GeForce GTS 450, GeForce GT 640 (GeForce GTX560, GeForce GTX 550, GeForce GT GTX 670M, GeForce GT 630, GeForce GT 610, GeForce GT610, GeForce GT520, GeForce GT 440, GeForce GT 440, GeForce GT 440, GeForce GT 440, GeForce GT 430, GeForce GT 430, GeForce GT 430 , GeForce GT520M, GeForce GT520M, GeForce GT520M, GeForce GTX 580M, GeForce GTX 560M, GeForce GTX560M, GeForce GT5G , GeForce GT 520M, GeForce GTX 485M, GeForce GTX 470M, GeForce GT GT 465M, GeForce GT 435M, GeForce GT 435M, GeForce GT 420M, GeForce GT 415M, GeForce 710M, GeForce 410M, Quadro 2000, Quadro 2000D, Quadro 600, Quadro 410 , Quadro 4000M, Quadro 3000M, Quadro 2000M, Quadro 1000M, NVS 5400M, NVS 5200M, NVS 4200M GK104, GK106, GK107 GeForce GTX 770, GeForce GTX 760, GeForce GTX 680, GeForce GTX 660 Ti , GeForce GTX 660, GeForce GTX 650 Ti BOOST, GeForce GTX 650 Ti, GeForce GTX 650, GeForce GTX 780M, GeForce GTX 770M, GeForce GTX 765M, GeForce GT X 760M, GeForce GTX 680M, GeForce GTX 680M, GeForce GTX 670MX, GeForce GTX 670MX, GeForce GTX 660M, GeForce GT 750M, GeForce GT 650M, GeForce GT 650M, GeForce GT 745M, GeForce GT 740M, GeForce GT 640MX, GeForce GTX 680M, GeForce GTX 680M, GeForce GTX 670MX , GeForce GT 640M LE, GeForce GT 735M, GeForce GT 730M, Quadro K5000, Quadro K2000, Quadro K2000, Quadro K2000D, Quadro K600, Quadro K500M, Tesla K10 GeForce GTX 780, GeForce GT 735M, GeForce GT 735M, GeForce GT 735M, K6000, Tesla K20 8211 Produk khusus OEM Kernel CUDA melakukan perhitungan. Yang mana yang kita pilih dan konfigurasi mana yang dijalankan sangat mempengaruhi kinerja. Konfigurasi peluncuran kernel CUDA diberikan sebagai string karakter, mis. Blok awalan F16x2 x warps Awalan kernel yang ada adalah: L 8211 Kartu Legacy (Compute 1.x) F 8211 Kartu Fermi (Hitung 2.x) S 8211 kartu Kepler (saat ini disusun untuk Compute 1.2) 8211 yang dulunya terbaik untuk kartu Kepler K 8211 Kepler (Hitung 3.0) 8211 berdasarkan karya Dave Andersen8217s. Sekarang terbaik untuk Kepler. T 8211 Titan, GTX 780 dan GK208 berbasis kartu (Hitung 3.5) X 8211 Kernel eksperimental. Saat ini membutuhkan Compute 3.5 L27x3 merupakan konfigurasi peluncuran yang bekerja dengan baik pada GTX 260 F28x4 ini merupakan konfigurasi peluncuran yang bekerja pada Geforce GTX 460 K290x2 ini merupakan konfigurasi peluncuran yang bekerja pada Geforce GTX 660Ti T30x16 merupakan konfigurasi peluncuran yang bekerja pada GTX 780Ti. 4. Konfigurasi Cudaminer Sebagian besar waktu Anda bisa memulai pertambangan tanpa menentukan pilihan khusus dan membiarkan pilihan otomatis pilih yang terbaik untuk Anda seperti ini: cudaminer -o stratumtcp: coinotron: 3334 -O WORKERNAME: PASSWORD Saya akan mencantumkan konfigurasi untuk beberapa Nvidia Kartu: cudaminer -H 0 -i 1 -l F8x16 -C 1 -m 1 -o stratumtcp: coinotron: 3334 -O WORKERNAME: PASSWORD cudaminer -H 0 -i 1 -l K5x32 -C 1 -m 1 -to stratumtcp: Coinotron: 3334 -O WORKERNAME: PASSWORD cudaminer -H 0 -i 1 -l K7x32 -C 1 -m 1 -o stratumtcp: coinotron: 3334 -O WORKERNAME: PASSWORD cudaminer -H 1 -i 1 -l T9x20 -C 2 atau -H 1 -i 1 -l T12x32 -c 1 -o stratumtcp: coinotron: 3334 -O WORKERNAME: PASSWORD Perbarui 232014 8211 Lihat update cudaMiner terbaru dengan dukungan untuk arsitektur Maxwell. Ini akan menjadi perubahan kinerja terbesar pada penambangan dengan kartu Nvidia.Jimmy 20 Mei 2013 cudaMiner - aplikasi pertambangan litecoin baru WindowsLinux Berikut adalah spreadsheet Google Docs dengan beberapa tokoh kinerja dan pengaturan konfigurasi yang terkait. Harap hati-hati memeriksa file README.txt sebelum menggunakan . Penggunaan cukup banyak identik dengan pooler cpuminercudaminer-2013-04-30.zip (3.2 MB) Pembaruan pertama untuk hari ini: batas tekstur cek 1D tetap memeriksa bug untuk jumlah S kernelsSHA256: 2d81b52e1051a4f724e75b0e84e231293809437aa060d21b2fd3b8bfc5b711f2 rilis sebelumnya: cudaminer-2013-04-22.zip (2.5 MB) Upload ke-3 untuk hari ini: Perbaikan Titan, kompilasi Linux 64 bit tetap. Beritahu saya jika ini berhasil atau gagal untuk Anda. Kirimkan spesifikasi GPU Anda dan dapatkan kHashsec. Juga beritahu saya jika Anda mengalami kecelakaan atau jika Anda memiliki saran khusus untuk perbaikan. Jika Anda merasa berguna, mohon menyumbang sedikit. Bagaimana dengan litecoin pertama yang berhasil Anda dapatkan dengan aplikasi ini LKS1WDKGED647msBQfLBHV3Ls8sveGncnm ini adalah alamat motivasi saya. Saya mungkin akan memperbaiki ini sedikit lebih lama dalam minggu-minggu mendatang. Diperlukan dependensi untuk membangun Windows: pthreads: sourceware.orgpthreads-win32 OpenSSL-Win32: slprowebdownloadWin32OpenSSL-101e.exe curl-7.29.0: curl.haxx.sedownloadcurl-7.29.0.zip Membangun lebih baik untuk Win32, karena tidak ada manfaat Kompilasi biner 64bit. Kompilasi Linux juga mungkin sekarang: Bersumber dari Bitcointalk.org peonminer 20 Mei 2013 Terlihat rapi. Sakitilah bila mungkin. Goldbit 13 Jul 2013 update telah dibuat untuk pemalu pada 7-13-13. Maanto 11 Agu 2013 Apakah ada cara untuk mengetahui apakah hal ini berkontribusi terhadap koin tambang yang saya miliki dan cpuminer ini berjalan pada saat bersamaan, dan saya tidak yakin yang mana yang menemukan blok tersebut. Jimmy 11 Agu 2013 Apakah ada cara untuk mengetahui apakah hal ini berkontribusi terhadap koin tambang yang saya miliki dan cpuminer ini berjalan pada saat bersamaan, dan saya tidak yakin yang mana yang menemukan blok tersebut. Pilihlah koin diff yang sangat rendah dan milik saya. Jika Anda mendapatkan blok Anda tahu kerjanya. Maanto 12 Agu 2013 Memilih koin diff yang sangat rendah dan menambangnya. Jika Anda mendapatkan blok Anda tahu kerjanya. Terima kasih Ya, saya bertanya karena saya mengotak-atik pengaturan parameter -l, dan tidak yakin apakah saya benar-benar mendapatkan sekitar 500 khash atau jika itu hanya akan menolak segudang saham. Sepertinya yang terakhir karena saya menyetelnya ke default dan saya tidak melihat ada yang ditolak. Saya mempertimbangkan untuk hanya menurunkan lebih banyak uang pada kartu video AMDATI karena nVidia saya hanya mendapatkan sekitar 35 khash. Gjgjg 27 Okt 2013 Hi guys, penambang cuda bekerja hebat dengan kartu quad core amp gtx560ti nvidia saya mendapatkan 120khash secara teratur dengan pengaturan auto-default dan -H 1 set. Namun, saya sering mendapatkan error msg: Hasil tidak memvalidasi cpu saat berjalan dengan pengaturan yang terakhir, dan terkadang dengan setting sebelumnya juga. Ada ide atau bantuanRumor City Pelepasan Cudaminer terbaru membawa peningkatan hashrate yang besar ke GPU Nvidia Pelepasan Cudaminer terbaru dengan kinerja pertambangan Nvidia Scrypt yang lebih baik Pelepasan Cudaminer terbaru (18 Desember 2013) akan memeras lebih banyak kinerja dari kartu Nvidia. Penguji awal melaporkan peningkatan kinerja sebanyak 40 persen dari versi sebelumnya. Core CUDA adalah istilah yang digunakan Nvidia untuk memanggil shader di GPU-nya. Cudaminer dirancang khusus untuk pertambangan GPU Nvidia dengan aplikasi percepatan Cuda untuk timbal balik berbasis Litecoin dan Scrypt. Akan ada peningkatan kecepatan yang nyata dibandingkan dengan penambang berbasis OpenCL. Secara default, ia akan mendeteksi dan secara otomatis menggunakan semua GPU nVidia yang terdapat di sistem, namun juga bisa diatur secara manual oleh pengguna. Saya telah berhasil menemukan satu GPU Nvidia untuk melakukan beberapa pengujian pada rilis Cudaminer terbaru dan saya melihat peningkatan dalam hashrate sekitar 10 persen. GT 630 tua mencapai sekitar 39KHashsec tanpa overclocking, yang membuktikan bahwa itu benar-benar bekerja. Hitung 3.0 perangkat akan melihat peningkatan kecepatan yang lebih tinggi. Jadi jika Anda memiliki GPU Nvidia yang tergeletak di sekitar, pasti layak untuk memberikan ini mencoba. Beberapa nomor pada perbaikan: GTX 640: 89 kHashsec (sebelumnya 65 kHz) GT 750M: 80 kHashsec (sebelumnya 55 kHz) GTX 660Ti: 250 kHashsec (sebelumnya 186 kHz) GTX 780Ti: 500 kHashsec (sebelumnya 450 kHashs non overclocked) Baris perintah Pilihan menonaktifkan fitur built-in autotuning untuk memaksimalkan efisiensi kernel CUDA dan menggunakan beberapa dugaan heuristik, yang mungkin tidak optimal. -d memberikan daftar ID perangkat CUDA untuk dioperasikan. ID perangkat mulai menghitung dari 0 -l menentukan konfigurasi peluncuran kernel per perangkat. Ini menggantikan pilihan autotune atau heuristik. Anda bisa melewati string otomatis atau hanya awalan kernel seperti L atau F atau K atau T untuk memberi tag otomatis untuk pembuatan kartu tertentu atau awalan kernel ditambah konfigurasi lauch seperti F28x8 jika Anda tahu apa yang paling sesuai dengan kernel (dari autotune sebelumnya). -i daftar bendera (0 atau 1) untuk mengaktifkan kinerja desktop interaktif pada masing-masing kartu. Gunakan ini untuk menghilangkan lag pada biaya beberapa kinerja hashing. Jangan gunakan konfigurasi peluncuran besar untuk perangkat yang harus dijalankan dalam mode interaktif 8211 it8217s terbaik untuk menggunakan daftar bendera autotune -C (0 atau 1 atau 2) untuk memungkinkan penggunaan cache tekstur untuk membaca dari scrypt scratchpad. 1 menggunakan cache 1D, sedangkan 2 menggunakan layout tekstur 2D. Operasi dalam cache telah terbukti sedikit lebih cepat daripada operasi non-operasi pada kebanyakan GPU. -m daftar flag (0 atau 1) untuk membuat perangkat mengalokasikan scratchpad scrypt mereka dalam satu blok memori berturut-turut. Pada Windows Vista, 78 hal ini dapat menyebabkan ukuran memori yang lebih kecil sedang digunakan. Bila menggunakan cache tekstur pilihan ini tersirat. -H scrypt juga memiliki komponen SHA256 kecil untuk itu: 0 hash single ini berulir pada CPU. 1 untuk mengaktifkan hashing multithread pada CPU. 2 offloads semuanya ke GPU (default) Contoh opsi baris perintah: -H 2 -d 0 -i 1 -l F16x2 -C 1 -m 0 -o stratumtcp: coinotron: 3334 -O WORKERNAME: PASSWORD -H Pilihan - H 2 menggunakan GPU untuk semua pekerjaan hashing, yang menempatkan beban sangat sedikit pada CPU. Dengan versi terbaru ini, komputer masih sangat responsif meski aktivitas penambangan berjalan di latar belakang. -d, -i saya menginstruksikan cudaminer untuk menggunakan perangkat 0 yang merupakan satu-satunya GPU pada motherboard. Karena saya memiliki tampilan yang terpasang pada perangkat 0, saya mengatur agar perangkat berjalan dalam mode interaktif sehingga sangat responsif untuk penggunaan desktop saat melakukan penambangan. -l Anda bisa mengaturnya ke auto jika ingin peminat melakukan autotune. Saya telah mengaturnya untuk menggunakan konfigurasi peluncuran kernel F16x2 (untuk Fermi) dan dalam mode non-interaktif. -C Saya menyalakan penggunaan cache tekstur ke 1D. -o, -O Pengaturan pemberian -o-O yang diberikan pada kolam coinotron menggunakan protokol stratum. Catatan tambahan Alat ini hanya untuk Litecoin dan alternatif berbasis Scrypt lainnya. Menghitung 1.0 sampai 1.3 perangkat tampaknya berjalan lebih cepat pada Windows XP atau Linux karena OS8217 ini menggunakan model driver yang lebih efisien. Pemudik 64bit kadang-kadang menambang sedikit lebih lambat dari biner 32 bit (tekanan register meningkat, karena pointer mengambil dua register dalam CUDA 64 bit). Cobalah kedua versi dan bandingkan Kode ini harus bagus pada GPU nVidia mulai dari kemampuan menghitung 1,1 hingga kemampuan menghitung 3.5. Untuk melihat apa yang dilakukan autotuning, aktifkan opsi debug (-D). Anda akan mendapatkan tabel kHash untuk berbagai konfigurasi peluncuran. Anda mungkin hanya ingin melakukan ini saat menjalankan GPU tunggal, jika tidak, keluaran autotuning dari beberapa kartu akan tercampur. Pertarungan tonggak 18 Desember berpelukan dengan CUDA 5.5, yang membuatnya memerlukan driver nVidia yang lebih baru sayangnya. Namun pengguna perangkat Kepler akan melihat peningkatan kecepatan 30 yang signifikan untuk perangkat Compute 3.0 dan sekitar 10 untuk perangkat Compute 3.5. Tentang kernel CUDA kernel CUDA melakukan perhitungan. Yang mana yang kita pilih dan konfigurasi mana yang dijalankan sangat mempengaruhi kinerja. Konfigurasi peluncuran kernel CUDA diberikan sebagai string karakter, mis. Blok awalan F16x2 x warps Awalan kernel yang ada adalah: L 8211 Kartu Legacy (menghitung 1.x) F 8211 Kartu Fermi (Hitung 2.x) S 8211 kartu Kepler (saat ini disusun untuk Compute 1.2) 8211 yang dulunya terbaik untuk kartu Kepler K 8211 Kepler (Hitung 3.0) 8211 berdasarkan karya Dave Andersen8217s. Sekarang terbaik untuk Kepler. T 8211 Titan, GTX 780 dan GK208 berbasis kartu (Hitung 3.5) X 8211 Kernel eksperimental. Saat ini membutuhkan Compute 3.5 L27x3 merupakan konfigurasi peluncuran yang bekerja dengan baik pada GTX 260 F28x4 ini merupakan konfigurasi peluncuran yang bekerja pada Geforce GTX 460 K290x2 ini merupakan konfigurasi peluncuran yang bekerja pada Geforce GTX 660Ti T30x16 merupakan konfigurasi peluncuran yang bekerja pada GTX 780Ti. Anda harus menunggu melalui autotune untuk melihat apa yang paling ditemukan kernel untuk konfigurasi perangkat keras Anda saat ini. Anda juga dapat mengganti pilihan generasi perangkat otomatis autotune8217s, mis. Berlaku untuk memberi autotune pada kernel Legacy, Fermi, Kepler atau Titan yang mengesampingkan pemilihan otomatis. Update 232014 8211 Lihat update cudaMiner terbaru dengan dukungan arsitektur Maxwell. Ini akan menjadi perubahan kinerja terbesar pada penambangan dengan kartu Nvidia. Tambahan algoritma X11-Ghost baru-baru ini di NiceHash yang sedang digunakan oleh SIBCoin (SIB) telah meningkatkan minat pengguna terhadap koin dan algoritma seperti yang diharapkan. NiceHash telah merekomendasikan penggunaan rilis terbaru dari ccMiner oleh tpruvot untuk dukungan X11-Ghost di server mereka, namun tampaknya ini bukanlah solusi tercepat yang tersedia bagi penambang Nvidia seperti yang ditunjukkan kepada kami. Sementara ccminer v1.8.4 dari tpruvot melakukan sekitar 8 MHs pada GPU GTX 1070, tapi Anda bisa mendapatkan kecepatan lebih cepat pada perangkat keras yang sama dengan menggunakan garpu ccMiner terbaru dari alexis 78 (sumber). Kami telah mengumpulkan biner Windows 64-bit dengan dukungan Compute 5.x dan CUDA 7.5 untuk GPU Nvidia Maxwell dari sumber terbaru untuk pertambangan X11-Ghost (SIBCoin) dan dengan itu Anda bisa mendapatkan sekitar 10-11 MH pada saham GTX 1070 GPU. Perhatikan bahwa di rig pertambangan dengan beberapa GPU Anda mungkin perlu meningkatkan jumlah memori virtual (file SWAP) jika Anda memiliki lebih sedikit memori sistem agar bisa menjalankan penambang dengan intensitas tinggi default. Pada rig pertambangan GPX 6x GTX 1070 dengan RAM 8GB, kami harus meningkatkan memori virtual menjadi 24GB agar dapat menjalankan penambang dengan benar pada intensitas default 22 yang ditetapkan untuk algoritma X11-Ghost di penambang, jika tidak penambang Hanya crashes8230 RAM 8GB dan file SWAP 20GB saja tidak cukup rupanya. 8211 Untuk mendownload ccMiner terbaru Alexis 1.0 fors by alexis78 untuk Windows OS (64-bit) 8230 Pembaruan cepat dengan biner Windows baru yang dikompilasi dari garpu ccMiner 1.8.3-git terbaru dari tpruvot (sumber) dengan beberapa peningkatan pada LBRY Kinerja pertambangan berdasarkan karya Alexis Provos dan implementasi dasar algoritma Veltor dengan beberapa perbaikan minor lainnya. Pelepasan di bawah ini mencakup dua versi ccMiner, satu adalah binari 32 bit untuk Windows yang dikompilasi dengan CUDA 7.5 dan dengan dukungan untuk Compute 2.0 atau yang lebih baru GPU Nvidia, dan satu lagi binari Windows 64-bit yang dikompilasi dengan CUDA 7.5 untuk Compute 3.5 Atau GPU Nvidia yang lebih baru. Kami telah mencoba mengkompilasi versi 32-bit dari ccminer dengan CUDA 6.5, namun versi yang dihasilkan memang memiliki beberapa masalah dengan LBRY, jadi kami telah mengumpulkan 7.5 dan juga bekerja dengan baik. 8211 Untuk mendownload versi ccMiner versi 1.8.3-git terbaru oleh tpruvot 3264-bit untuk Windows OS8230 Tpruvot telah membuat rilis resmi dari ccMiner fork (source) versi update 1.8.1 beserta binari Windows x86 dan x64 yang tersedia untuk diunduh. The x86 biner Windows dikompilasi dengan VS2013 dan CUDA 8.0 RC dan x64 biner dikompilasi dengan CUDA 7.5, yang terbaik adalah menggunakan driver video terbaru untuk mendapatkan dukungan untuk CUDA 8.0. The ccMiner 1.8.1 yang baru menambahkan dukungan untuk pertambangan Siacoin (SC) pada GPU Nvidia yang menggunakan CUDA, SIA menggunakan algoritma Blake2-B, meskipun pada saat ini kolam yang berbeda tampaknya masih mengandalkan protokol yang berbeda untuk pertambangan dan tidak semuanya belum didukung. Oleh ccMiner Penambang tersebut mendukung RPC Nanopool SIA (getwork over http) dan juga penerapan Stratum Suprnova, namun belum juga protokol penyekat Siaminingpool (Anda masih bisa menambang di sana melalui kerja keras). The hashrate tampaknya sedikit lebih baik daripada Sia Go Miner yang menggunakan OpenCL dan juga bekerja pada GPU Nvidia. Versi baru 1.8.1 juga dilengkapi dengan sedikit perbaikan dalam perbaikan LBLY yang telah ada (oleh alexis78) dibandingkan rilis sebelumnya 1.8 yang memperkenalkan pertambangan Kredit Perpustakaan. Jadi jika Anda menambang LBC dengan GPU Nvidia, Anda mungkin ingin memperbarui ke rilis baru untuk mendapatkan hash yang sedikit lebih baik. Dukungan Lyra2RE juga telah diperbarui dengan perbaikan Nanashi Meiyo-Meijin, jadi seharusnya lebih cepat dari sebelumnya. 8211 Untuk mendownload ccMiner versi 1.8.1 terbaru dari tpruvot untuk Windows8230
Advanced-binary-option-trading
Pilihan Nadex-60-second-binary