Render
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关键数据点
开盘价
7.02昨日收盘价
7.022指标
指标功能会自动分析出每种指标下各品种的数值与方向,并给出技术面的总结。
目前,我们会自动计算MACD、RSI、KDJ、StochRSI、ATR、CCI、WR、TRIX、MA九种技术指标,并且您可以自由切换时间周期。
需要注意的是,技术分析本身只是投资参考的一部分,并且用数值来判断方向没有绝对的标准。结果仅供参考,我们不对指标的计算准确性与分析结论负责。
中性
技术指标
指标
数值
方向
MACD(12,26,9)
0.303
中性
RSI(14)
51.053
中性
STOCH(KDJ)(9,3,3)
83.287
超买
ATR(14)
0.498
高波动
CCI(14)
138.516
买入
Williams %R
14.240
超买
TRIX(12,20)
-0.527
卖出
StochRSI(14)
90.784
超买
移动平均线
指标
数值
方向
MA5
6.754
买入
MA10
6.574
买入
MA20
6.524
买入
MA50
7.528
卖出
MA100
8.461
卖出
MA200
7.794
卖出
Render新闻
即将为您带来更多新闻,敬请期待。。。
关于Render
Render(RNDR )是基于ERC-20 协议的加密货币,也是Render Network 的原生代币。Render Network 作为一个GPU 计算网络,允许用户使用RNDR 代币来换取额外的计算能力,以进行云端渲染工作,如动画、场景渲染和视觉特效渲染等。这个网络中的节点运营商将其GPU 计算能力租借给用户,用以完成各类任务。
RNDR 的核心宗旨是汇集全球多余的 GPU 资源,形成一条分布式算图网络。矿工可以申请成为渲染节点,出租闲置的 GPU 算力,不仅成本低廉且时间耗费少,同时还能为创作者提供数位版权管理功能,进一步推动元宇宙的发展。目前,RNDR 主要用于请求 GPU 渲染任务和节点挖矿产出,未来将增加更多功能。
其总供应量为5.3 亿RNDR,其中25% 用于首次公开发售和私人发售,大约1.325亿枚;10% 作为储备,大约0.53亿枚;65% 则托管起来,用于回流RNDR 网络调节供需,大约3.445亿枚。截至2024年3月7日,RNDR 在加密货币市值排名第36位,其历史最高价曾达到 $10.27 美元。
总而言之,通过建立分布式 GPU 渲染网络,RNDR 提高了资源利用率并降低了计算成本,使开发者和创作者能够更高效地完成复杂的渲染任务。同时,在推动元宇宙技术及数字经济体系方面也扮演着重要角色。
RNDR最大的流通供应量有多少有多少?
RNDR(Render Token)的最大流通供应量为536,870,912枚。这个数字代表了Render Network在设计上设定的总发行限额,用以确保其稀缺性和价值稳定。
Render主要用途是什么?
Render(RNDR)是一种基于区块链技术的分散式GPU渲染网络。它的主要用途是利用全球闲置的GPU资源来进行高效且成本更低的图形处理和渲染工作。随着3D建模、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和CGI等需求迅速增加,传统渲染解决方案逐渐无法满足市场需求,提供具备高性能以及弹性资源配置能力的Render就显得尤为重要。
Render令牌使得用户可以租赁他们的闲置硬体资源,从而获取报酬。截至2023年,Render社区已经吸引了超过10,000名创作者和开发者,他们透过平台完成了数百万个渲染任务,而这些任务在传统方式下可能需要耗费更多时间和金钱。有趣的是,相较于市面上的商业云端运算服务,Render能够将成本降低20%-30%,同时提高处理效率。
目前,Render Network已经吸引了很多动画、电影和虚拟现实领域的专业人士。不断发展壮大的生态系统也在推动着RNDR价格和需求稳步上升。 RNDR 的应用场景不仅限于娱乐行业;随着元宇宙概念的兴起,它正逐渐成为多元化数字内容创建的重要工具。而Render Network致力于支援更多的新技术,增强其市场竞争力及扩展性,使其前景更加广阔充满希望。
RNDR有什么独特之处?
RNDR 平台使用区块链技术来连线全球闲置的GPU 计算资源,让使用者可以透过支付RNDR 代币来租用这些资源进行大规模计算任务,例如3D渲染、动画制作以及其他高效能运算应用。 RNDR 的最大优势在于:
分散式计算:比传统集中式云端服务更具弹性和效率,能够快速动员大量闲置 GPU 资源,降低渲染时间及成本。
去中心化和安全性:透过智慧合约自动管理任务分配及支付流程,提高透明度并确保交易的安全可靠。
社群参与和激励机制:使得拥有闲置 GPU 资源的使用者能够赚取 RNDR 代币作为回报,促使更多人参与到平台生态中来增强网路效应。
多样化应用场景:除了3D渲染之外,还可以应用于 VR/AR(虚拟现实/增强现实)、AI训练等需要高效能运算的领域。