RandomX CUDA

Grafické karty Nvidia a porovnání CryptonightR a RandomX. Neobsahuje data aktualizovaných minerů X.0.+

ModelCryptonightR H/SRandomX H/SRelative speed
GTX 1050 2GB (stock)299 (75 W)181 (75 W)60.5%
GTX 1660 Ti max overclock (2070/13760 MHz)626 (98 W)671 (103 W)107.2%
GTX 1660 Ti low power (1785/13760 MHz)604 (70 W)567 (70 W)93.9%
GTX 1070 (1850/7600 MHz) [1]612 (89 W)609 (108 W)99.5%
GTX 1070 Ti (1900/7600 MHz) [2]625 (97 W)769 (123 W)123.0%
GTX 1080 Ti (1930/10010 MHz)[3]787 (145 W)1136 (190 W)144.3%
GTX 1080 Ti (2037/11800 MHz)927 (183 W)1122 (190 W)121.0%
RTX 2080 (1980/13740 MHz) [4]828 (142 W)1191 (189 W)143.8%
RTX 2080 Ti (1915/13600 MHz) [5]1105 (197 W)1641 (242 W)148.5%
Titan V (1335/850 MHz) [6]1436 (101 W)2199 (125 W)153.1%
Tesla V100 (1530/877 MHz) [7]1798 (134 W)2524 (177 W)140.4%

Windows

Visual Studio 2017 Community

NVIDIA CUDA 10.1

Ubuntu

sudo apt install build-essential git nvidia-cuda-toolkit
git clone --recursive https://github.com/SChernykh/RandomX_CUDA/
cd RandomX_CUDA
make

Napsat komentář

Vaše emailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *