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Nvidia
·
GPU
·
Zhash
·
RELEASED JUN 2016
Nvidia Tesla P100-PCIE-16GB — Simulateur de rentabilité
Profit /day
$-0.26
Revenu /day
$0.09
301 LTZ/day
Coût $0.35 @ $0.1/kWh
Hashrate
55Hh/s
Zhash
Power · Efficiency
144.0W
2.62 j/Hh
Nvidia Tesla P100-PCIE-16GB perd jusqu'à $0.26 par jour, meilleur en vente de hashpower Ethash. Également disponible : minage Zhash à 55 Hh/s ($-0.30/jour). Consomme 144 W au mur — à $0.10/kWh, pas tout à fait à l'équilibre aux tarifs actuels.
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Network ≈
26 rigs
Your share · 1 rig
—
Scenario · add 1 of this rig
vs Litecoinz network: 1.41 KH/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
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Questions fréquentes
À propos du Nvidia Tesla P100-PCIE-16GB
Le Nvidia Tesla P100-PCIE-16GB est-il rentable ?
Au November 2026, le Nvidia Tesla P100-PCIE-16GB génère $-0.30/jour en minant Zhash à un coût électrique de $0.1/kWh. À ce tarif électrique, ce n'est pas rentable.
Comment le hashrate du réseau Zhash change-t-il le profit du Nvidia Tesla P100-PCIE-16GB ?
Quand le hashrate du réseau Zhash augmente, ta part des récompenses de bloc diminue proportionnellement — le Nvidia Tesla P100-PCIE-16GB 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 Zhash 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 Tesla P100-PCIE-16GB — 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.