الرئيسية
مقارنة الوحدة المعالجة الرسومية
NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti Max Q vs NVIDIA GeForce GTX 1650 Mobile
NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti Max Q vs NVIDIA GeForce GTX 1650 Mobile
قمنا بمقارنة بين بطاقتي منصة محمولة: 8GB VRAM GeForce RTX 3070 Ti Max Q و 4GB VRAM GeForce GTX 1650 Mobile لنرى أي منهما يتمتع بأداء أفضل في المواصفات الرئيسية، اختبارات الأداء، استهلاك الطاقة، وما إلى ذلك.
الاختلافات الرئيسية
NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti Max Q مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
تم الإصدار قبل 1 سنواتو 9 شهرًا متأخرًا
المزيد من VRAM (8GB vs 4GB)
عرض نطاق ترددي أكبر لـ VRAM (384.0GB/s vs 192.0GB/s)
4864 نوى تقديم إضافية
NVIDIA GeForce GTX 1650 Mobile مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
ساعة الزيادة وقد زاد بنسبة 46% (1515MHz vs 1035MHz)
TDP أقل (50W vs 80W)
النقاط
اختبار الأداء
FP32 (نقطة عائمة)
GeForce RTX 3070 Ti Max Q
+292%
12.19 TFLOPS
GeForce GTX 1650 Mobile
3.103 TFLOPS
بطاقة الرسومات
يناير 2022
تاريخ الإصدار
أبريل 2020
GeForce 30 Mobile
الجيل
GeForce 16 Mobile
الجوال
النوع
الجوال
PCIe 4.0 x16
واجهة الحافلة لبطاقة الرسومات
PCIe 3.0 x16
سرعات الساعة
510 MHz
ساعة القاعدة
1380 MHz
1035 MHz
ساعة الزيادة
1515 MHz
1500 MHz
ساعة الذاكرة
1500 MHz
الذاكرة
8GB
حجم الذاكرة
4GB
GDDR6
نوع الذاكرة
GDDR6
256bit
حافلة الذاكرة
128bit
384.0GB/s
النطاق الترددي
192.0GB/s
تكوين العرض
-
-
-
46
عدد وحدات SM
16
5888
وحدات الظلال
1024
184
TMUs
64
96
ROPs
32
184
نوى التوتير
-
46
نوى RT
-
128 KB (per SM)
التخزين المؤقت L1
64 KB (per SM)
4 MB
التخزين المؤقت L2
1024 KB
-
-
-
الأداء النظري
99.36 GPixel/s
معدل البكسل
48.48 GPixel/s
190.4 GTexel/s
معدل القوام
96.96 GTexel/s
12.19 TFLOPS
FP16 (نصف)
6.205 TFLOPS
12.19 TFLOPS
FP32 (عائم)
3.103 TFLOPS
190.4 GFLOPS
FP64 (مزدوج)
96.96 GFLOPS
تصميم اللوحة
80W
قدرة التصميم الحراري
50W
-
-
-
No outputs
المخرجات
No outputs
None
موصلات الطاقة
None
معالج الرسومات
GA104
اسم وحدة معالجة الرسومات
TU117
-
المتغير GPU
N18P-G61-MP2
Ampere
الهندسة المعمارية
Turing
Samsung
المصهر
TSMC
8 nm
حجم العملية
12 nm
17.4 مليار
الترانزستورات
4.7 مليار
392 mm²
حجم القطعة
200 mm²
ميزات الرسومات
12 Ultimate (12_2)
DirectX
12 (12_1)
4.6
OpenGL
4.6
3.0
OpenCL
3.0
1.3
فولكان
1.3
8.6
CUDA
7.5
6.6
نموذج الشيدر
6.6
