挖ETH仅能全程使用单精度FP32运算，混合精度模式无法提升Ethash算法算力，强行开启混合精度还会出现算力跳水、程序闪退、无效份额增多等损耗收益的问题，所有N卡、A卡矿机都必须锁定单精度参数运行。
Ethash属于内存密集型哈希算法，运算全程依靠32位无符号整数循环遍历DAG数据集，整个哈希校验流程不存在半精度FP16浮点运算场景，混合精度原本是为AI训练设计的折中方案，依靠FP16做基础矩阵运算、FP32保存权重规避精度丢失，这套逻辑完全不适用于以太坊挖矿。显卡TensorCore的混合加速单元不会对哈希运算产生任何增益，开启混合精度后驱动会强制拆分运算链路，显卡需要额外消耗资源做高低精度格式转换，显存带宽被无效占用，同一张显卡在混合精度下实测算力会下滑10%至25%，同时显卡功耗不会同步下降，单位算力电费成本直接抬高，长期24小时不间断跑矿还会加剧驱动崩溃、矿池提交无效share的概率，小规模家用矿机和大型机房集群都会出现收益缩水的情况。
不同架构显卡在单精度模式下的优化空间存在明显区分，安培、Ada架构N卡原生适配纯FP32挖矿调度，仅需调整显存超频、功耗墙即可拉满算力，无需触碰精度控制参数；AMDGCN、RDNA架构显卡的挖矿内核本身只支持完整32位整数读取DAG文件，控制面板里的混合精度开关对哈希运算无任何调控效果，误开启后只会造成画面渲染冗余负载，拉高显卡核心温度。部分新手矿工容易混淆深度学习训练和挖矿的参数逻辑，试图套用AI训练混合精度降功耗的思路调整矿机，忽略Ethash没有浮点梯度计算的底层特性，最终出现算力异常波动，频繁和矿池断开连接，每日清算收益产生隐性损耗。想要优化挖矿能效，正确路径是在单精度基础上精细化调校，N卡锁定显存频率、降低核心电压，A卡调整内存时序、核心偏移，依靠纯FP32满负荷读取DAG数据集，稳定输出标准算力，避免多余精度转换带来的硬件资源浪费。
统一锁死单精度是降低运维故障的基础操作，机房批量部署挖矿内核时，批量脚本会默认屏蔽混合精度调用指令，减少显卡掉卡、重启的频次，降低人工巡检维护成本。即便显卡同时兼顾算力渲染与挖矿两用，切换挖矿任务前也要重置精度参数回归FP32模式，防止残留混合精度配置干扰哈希运算。市面上主流挖矿内核均没有混合精度优化适配，内核开发者只会针对单精度运算逻辑迭代优化代码，混合精度不仅无正向增益，还属于未适配的异常参数，长期运行会加速显存颗粒损耗，缩短矿卡使用寿命，对比稳定单精度挖矿的硬件折旧成本，混合精度带来的硬件损耗会进一步压缩整体回本周期。
