挖以太坊，显存大小为何至关重要？显存与挖矿性能的深度解析

2026-02-19 币界百科

在加密货币挖矿的世界里,尤其是曾经以“显卡挖矿”代名词的以太坊（Ethereum），矿工们对硬件的选择向来慎之又慎，当谈论到显卡时，除了核心频率、算力等指标外，“显存大小”往往是一个被反复提及的关键词，挖以太坊和显存大小之间究竟存在怎样的区别和联系？显存的大小又为何能在挖矿中扮演如此重要的角色呢？

以太坊挖矿的核心：不是GPU算力，而是显存容量

我们需要明确一个概念：以太坊挖矿（在合并前）依赖的不是传统意义上的GPU图形渲染算力，而是GPU的内存带宽和显存容量，以太坊的挖矿算法（Ethash）是一种内存哈希算法，它需要矿工显卡处理大量的DAG数据（有向无环图，Directed Acyclic Graph）。

DAG是什么？ DAG是一个随着以太坊网络的发展而不断增大的数据集，它会定期（每 epoch，约13小时）更新，每个epoch开始时，DAG的大小会增加一点，对于矿工而言，显卡必须能够加载当前epoch所需的整个DAG数据到显存中，才能进行有效的哈希运算。
显存的作用： 显存（VRAM）是GPU的“本地工作台”，DAG数据必须被完整地加载到这个工作台上，GPU的核心（CUDA核心/流处理器）才能高速地访问和处理这些数据，从而产生算力。

显存大小：决定能否挖、挖多少的关键

基于DAG数据必须加载到显存这一特性,显存大小就成为了决定性因素：

“门槛”作用：决定能否参与挖矿
- 以太坊DAG数据的大小是持续增长的,从最初几百MB，到现在已经增长到约5GB（截至本文撰写时，具体大小随epoch变化）。
- 显存大小必须大于当前epoch的DAG大小，否则显卡将无法加载完整的DAG数据，也就无法进行挖矿，当DAG大小达到5GB时，4GB显存的显卡就无法再挖以太坊了（除非通过某些超频或特殊手段勉强加载，但效率和稳定性极差）。
- 显存大小直接定义了一款显卡能否参与以太坊挖矿的“门槛”，6GB显存的显卡（如RX 580 6GB）曾是中坚力量，而8GB、10GB、12GB及更大显存的显卡则拥有更长的“服役”周期和更强的适应性。
“效率”作用：影响挖矿性能和稳定性
- 即使显存容量大于DAG大小,显存的带宽和速度也会影响挖矿效率，但显存大小本身，在满足大于DAG的前提下，其“余量”大小也会间接影响性能。
- 更大的显存意味着在加载DAG后,会有更多的剩余空间用于缓存其他临时数据，减少GPU核心与显存之间的数据交换瓶颈，从而在一定程度上保证挖矿的稳定性，避免因显存不足导致的算力波动或崩溃。
- 反之,如果显存仅比DAG大小略大一点，显卡在挖矿时会处于“满载”甚至“超载”状态，稳定性会较差，容易出现算力下降、掉卡甚至死机等问题。

显存大小与其他挖矿因素的区别

除了显存大小,显卡的核心参数如CUDA核心数量、流处理器数量、核心频率、显存频率、带宽等，也会影响挖矿性能，但它们与显存大小的作用有本质区别：

核心算力（如CUDA核心数量）： 这决定了显卡处理DAG数据的速度，在显存足够容纳DAG的前提下，更多的CUDA核心意味着更高的哈希算力（MH/s），它像是工厂的“工人数量”，工人越多，生产效率越高。
显存大小： 这决定了显卡能否“接活”以及“工作台”的大小，如果显存不够大，DAG数据放不下，再多工人也无用武之地，它像是工厂的“仓库面积”，仓库不够大，原材料（DAG）都放不进去，生产线（GPU核心）自然无法启动。
显存带宽/频率： 这决定了数据在“工作台”（显存）和“工人”（GPU核心）之间传输的速度，更快的带宽意味着数据交换更高效，能减少等待时间，提升算力，它像是工厂的“传送带速度”，传送带越快，原材料和成品流转越快。

显存大小对不同币种挖矿的影响

值得注意的是,以太坊合并后，已从PoW（工作量证明）转向PoS（权益证明），显卡挖矿时代暂告一段落，但显存大小的重要性在其他依赖内存哈希算法的加密货币挖币中依然存在，

这些算法同样对显存有较高要求,显存大小依然是能否挖矿以及挖矿效率的关键考量因素，而对于一些更依赖GPU核心算力的算法（如一些Scrypt币、Lyra2REv2币等），显存大小的要求则相对较低，此时核心算力可能成为更主要的决定因素。

挖以太坊，显存大小是“入场券”与“稳定器”

在挖以太坊（以及其他类似的内存型挖币算法）时，显存大小具有至关重要的意义：

区别于核心算力： 显存大小是“准入门槛”，决定了显卡能否加载必需的DAG数据，从而参与挖矿；而核心算力则是在“准入”之后，决定挖矿效率高低的关键。
决定“生死线”： 随着DAG数据的不断增长，显存大小直接关系到显卡的“使用寿命”和“挖矿寿命”，显存越大，能支持的epoch越多，显卡的挖矿周期就越长。
影响稳定性： 充足的显存余量是挖矿稳定运行的保障，能有效避免因显存瓶颈导致的算力不稳定和硬件故障。