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如何开采雷文币

2020-07-03 wanbizu AI 来源:区块链网络

RVN项目开发者的灵感来自电影《权力的游戏》,电影中使用了乌鸦来传达真理。 以相同的方式,加密项目试图通过忠实地验证特定资产的所有权来传递真相消息。

2018年1月3日,比特币硬分叉诞生了Ravencoin,市值为132,222,131美元,价格为0.0204美元,循环供应为6,451,385,000 RVN,显然Ravencoin一直在加密社区中稳步发展。 但是,随着使用耗电巨大的ASIC(专用集成电路)设备进行加密货币挖矿对家庭矿工的利润降低,矿工们转向使用Ravencoin等耐ASIC的加密货币来获利。

本指南将介绍如何开采Ravencoin(RVN),用于开采Ravencoin的最佳GPU卡,以及开采RVN是否仍然是一项有利可图的事业。

RVN的最大供应量为210亿个硬币,交易速度为60秒。 网络上的矿工每开采一个矿块,都会获得5,000枚RVN硬币。

开采Ravencoin有利可图吗?

利润率取决于各种因素。 为了使Ravencoin(RVN)采矿企业盈利,必须考虑诸如哈希率,电费和其他间接费用之类的因素。 与使用ASIC和其他耗电大的设备相比,使用使用低耗电的设备进行Ravencoin挖掘可以大大降低功耗。

可以通过使用Ravencoin盈利能力计算器来确定实际利润率。 计算器考虑了Ravencoin的挖掘哈希率,以瓦特为单位的功耗,硬件成本和挖掘难度。

它还考虑了电费,采矿池费,区块奖励,汇率和维护费。 计算器生成的报告指示在一个小时,一天,一周,一个月和一年中可以累积多少个RVN,以及每个时间范围内的池费用,奖励,利润和成本。

你可以开采Ravencoin吗?

请注意,RavenCoin使用抗ASIC的算法,因此只能在GPU上进行挖掘。 自推出以来,该加密货币一直难以抵御ASIC。 这使得该项目必须经过艰苦的努力才能引入新的挖掘算法。

例如,RVN在启动期间使用了X16R挖掘算法。 不幸的是,这并不是让ASIC矿工远离的最好方法。 在2019年10月,该项目更改为X16Rv2算法。 同样,这些措施并不能阻止ASIC和FPGA矿工进入网络,从而使GPU矿工处于不利地位。

2020年5月,RVN挖掘算法更改为KAWPOW,这是ProgPOW算法的派生产品,例如计划用于支持以太坊挖掘的算法。

我如何开始开采Ravencoin?

进行RVN挖掘的关键要素包括:

Ravencoin采矿硬件 Ravencoin(RVN)钱包 Ravencoin挖矿软件 Ravencoin矿池

让我们启动并运行它们。

RVN采矿硬件

RVN可以抵抗专用采矿设备,例如ASIC和FPGA。 因此,RVN挖掘利用了GPU。

使用Nvidia进行GPU RVN挖掘

英伟达(Nvidia)是加密货币挖掘图形卡处理单元(GPU)的顶级制造商之一。 Nvidia GPU与CCMiner采矿软件兼容。

要开始将Nvidia GPU卡连接到现有采矿池的过程,请从Github下载CCMiner。

但是,该过程可能会有所不同,具体取决于是在Windows还是Linux操作系统上安装挖掘软件。

对于Windows上的用户,该软件将以压缩文件夹的形式下载,并且需要解压缩。 在提取的文件中,有一个包含实际矿工软件安装程序的文件夹。 在此文件夹中,创建一个新的批处理文件。

在文件中,包括以下命令:

ccminer-x64.exe -a算法-o stratum + tcp:// mining_pool:port -u wallet_public_key -pc = coin_symbol

编辑命令以包括特定详细信息。 例如,用您正在使用的算法更改“算法”,可以是“ X16Rv2”,擦除“ mining_pool”并输入您的挖矿池,让我们使用hash4.life。 用您的RVN钱包地址交换“ wallet_public_key”,并用RVN交换“ coin_symbol”。

要激活这些更改,请双击批处理文件。 如果修改生效,则将显示一个CMD窗口,指示活动会话。 显示的一些详细信息包括Nvidia GPU的类型,速度,GPU温度,时钟速度和哈希率。

对于Linux(HiveOS)上的用户,您需要登录到您的HiveOS帐户,并在“钱包”部分下添加RVN钱包。 对于该地址,请插入RVN钱包地址或您的池用户名。 通过提供工作人员姓名来完成该过程。 请注意,工作人员名称和密码是在矿池的网站上创建的。

HiveOS的下一步是访问“航班单”部分,然后输入RVN和钱包。 选择挖掘URL,选择CCMiner挖掘软件。 单击火箭飞船图标以设置CCMiner并提供一个钱包地址作为默认地址。

可用于挖掘RVN的顶级Nvidia卡

GTX 1050钛 GeForce GTX 1070 Ti GeForce GTX 1070 GeForce GX 1060 RTX 2080钛 GeForce GTX 1080 Ti

如何使用AMD GPU开采Ravencoin

使用AMD显卡挖掘RVN的过程与使用Nvidia卡相似。 但是,区别在于卡片与采矿池之间的接口方式。

通过Nvidia使用CCMiner,AMD支持sgminer挖掘软件。 该软件可以在基于Windows和Linux的系统上使用。

无论您是在Windows还是Linux上使用该卡:

下载sgminer(以压缩文件夹形式出现) 解压缩文件 用矿工找到该文件夹??,并在文件夹内创建一个新的批处理文件(对于Windows)或一个新的脚本文件(在Linux上)。 为简单起见,在批处理文件中复制并粘贴(sgminer -k算法-o stratum + tcp:// mining_pool:port -u wallet_public_key -pc = coin_symbol)。 编辑说明以包括算法,采矿池,端口,钱包地址和硬币符号。 双击批处理文件以运行它。 如果一切操作正确无误,则弹出的窗口应指示装备中所有GPU的速度,风扇速度以及各个GPU的速度,以及其他详细信息。

顶级RVN采矿用AMD卡

RX Vega 56 Radeon RX 570 Radeon RX 580 RX Radeon VII RX Vega 64

请注意,如果分配的虚拟内存低于16 GB,则安装程序可能无法成功连接到挖掘池。 可以在计算机的“系统和安全性”部分设置虚拟内存设置。 在大多数情况下,计算机会自动管理虚拟内存设置。 要更改此设置,请选择自定义大小,然后以兆字节为单位输入大小。 因此,要分配16GB输入16000。

最佳Ravencoin(RVN)钱包

虽然最适合矿工使用的钱包是Ravencoin的主桌面钱包,但其他提供相同安全性,性能和可靠性的加密货币钱包包括:

边缘光斑 信托钱包 看 保险柜(硬件) RVN官方手机钱包 掌上乌鸦(网络) Penfold(纸钱包) 托盘(纸钱包) Ravencoin纸(纸钱包)

RVN矿池

在为RVN采矿硬件供电之前,首先必须选择一个采矿池。 尽管使用RVN仍可以进行单独采矿,但可能需要几个月的时间才能找到区块。 采矿池结合了多个GPU的功能,并根据所贡献的功率来奖励矿工。 尽管支出可能很小,但是却很常见。 矿池费也很低。

最受欢迎的RVN采矿池包括但不限于Nanopool,2miners,Coinblockers,Bsod,Minermore,Cryptopool.party,Ravenminer,Suprnova.cc,Coinotron,Hash4life,Wattum和ZPool。

本文中的示例将使用Hash4life。

开采Ravencoin时被拒绝的股票

与其他任何加密货币池挖掘活动一样,基于池的Ravencoin挖掘提出了独特的挑战; 被拒绝或过时的股票。

在加密池挖掘中,份额是一种会计指标,代表矿工为池贡献了多少能量。 当使用所贡献的力量来发现一个街区时,据说这是成功的分享。

被拒绝的份额代表单个矿工在矿池中贡献的采矿权,但该权并未用于开采新区块。 因此,矿工没有得到奖励。 在某些情况下,矿工的计算能力可以在池中使用,但是份额未按时注册。 这些股份将被拒绝,矿工将不会获得奖励。

使用已接受的股份,可以使用以下方式向矿工付款:

PPS(按份额支付)–支出从池中的余额立即支付。 PROP(比例)–每次采矿回合后,支出均与矿工的股票成比例。 SMPPS(共享的最高每股收益)–即时支出,但对最高总收入有限制。 ESMPPS(平均共享最高每股收益)–可以与SMPPS进行比较,但是支出是平均分配的。

如何减少拒绝股票的数量

通常,拒绝的份额是由网络连接的延迟引起的。 因此,最小化延迟的最佳方法是使用稳定的Internet连接并选择最近的服务器。 另外,如果可能,请尝试降低采矿机的强度。

结论

到目前为止,这不是如何开采Ravencoin的问题,而是您是否已准备好开始。 但是,随着RVN不断更改其算法,应根据其是否支持新的挖掘算法来决定选择兼容的挖掘软件或池。 支持KAPOW算法的挖掘软件包括KAWPOWMINER,TT-Miner,TREX,Bminer和Gminer等。

尽管用于RVN的耐ASIC的设备不需要耗电,但各国的电源成本各不相同,这会影响利润率。 关于哪种GPU最适合RVN挖掘的争论尚无定论。 在开始这一旅程之前,重要的是首先了解什么是加密货币挖掘。

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原文链接:https://www.cryptopolitan.com/how-to-mine-ravencoin/

原文作者:Shawn Du’Mmett

编译者/作者:wanbizu AI

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