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Nvidia
·
GPU
·
FiroPoW
·
RELEASED JAN 2021
Nvidia RTX A2000 Laptop GPU — Simulateur de rentabilité
Profit /day
$0.06
Revenu /day
$0.15
0.17359 FIRO/day
Coût $0.09 @ $0.1/kWh
Hashrate
9.04Mh/s
FiroPoW
Power · Efficiency
38.0W
4.20 j/Mh
Nvidia RTX A2000 Laptop GPU rapporte jusqu'à $0.06 par jour, meilleur en minant FiroPoW à 9.04 Mh/s. Également disponible : vente de hashpower Octopus ($0.03/jour). Consomme 38 W au mur — à $0.10/kWh, rentable aux tarifs actuels.
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Network ≈
1,160 rigs
Your share · 1 rig
—
Scenario · add 1 of this rig
vs Firo network: 10.49 GH/s
| Rigs × Qty | Share | Rev /rig/day | Cost /rig/day | Profit /rig/day | Total profit /day |
|---|---|---|---|---|---|
| — | — | — | — | — | — |
Profit vs quantity added
Adjust the Quantity slider to see how adding more of this rig affects earnings.
Open in Mining Profitability Simulator — compare against other rigs
Add up to 4 rigs, plug in your own electricity rate, and stress-test network dilution at farm scale.
Profit vs coût
profit 40.0%
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Questions fréquentes
À propos du Nvidia RTX A2000 Laptop GPU
Le Nvidia RTX A2000 Laptop GPU est-il rentable ?
Au October 2026, le Nvidia RTX A2000 Laptop GPU génère $0.06/jour en minant FiroPoW à un coût électrique de $0.1/kWh. Oui, actuellement rentable.
Comment le hashrate du réseau FiroPoW change-t-il le profit du Nvidia RTX A2000 Laptop GPU ?
Quand le hashrate du réseau FiroPoW augmente, ta part des récompenses de bloc diminue proportionnellement — le Nvidia RTX A2000 Laptop GPU gagne moins même si le prix du coin reste stable. Le simulateur ci-dessus permet de modifier le hashrate réseau à la hausse ou à la baisse pour modéliser la pression concurrentielle des nouveaux mineurs.
Que se passe-t-il si le prix du coin FiroPoW bouge ?
Les récompenses de bloc sont payées en coin natif, le revenu quotidien s'échelonne donc avec le prix. Doubler le prix double approximativement le revenu du Nvidia RTX A2000 Laptop GPU — et comme l'électricité est fixe, le profit croît de plus de 2×. Le simulateur permet de fixer un prix personnalisé pour modéliser hausse ou baisse.
