الرئيسية
مقارنة الوحدة المعالجة الرسومية
NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti Mobile vs NVIDIA GeForce GTS 160M
NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti Mobile vs NVIDIA GeForce GTS 160M
قمنا بمقارنة بين بطاقتي منصة محمولة: 16GB VRAM GeForce RTX 3080 Ti Mobile و 1024MB VRAM GeForce GTS 160M لنرى أي منهما يتمتع بأداء أفضل في المواصفات الرئيسية، اختبارات الأداء، استهلاك الطاقة، وما إلى ذلك.
الاختلافات الرئيسية
NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti Mobile مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
تم الإصدار قبل 12 سنواتو 10 شهرًا متأخرًا
ساعة الزيادة1260MHz
المزيد من VRAM (16GB vs 1024GB)
عرض نطاق ترددي أكبر لـ VRAM (512.0GB/s vs 51.20GB/s)
7360 نوى تقديم إضافية
NVIDIA GeForce GTS 160M مزايا الوحدة المعالجة الرسومية
TDP أقل (60W vs 115W)
النقاط
NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti Mobile
NVIDIA GeForce GTS 160M
اختبار الأداء
FP32 (نقطة عائمة)
GeForce RTX 3080 Ti Mobile
+9644%
18.71 TFLOPS
GeForce GTS 160M
0.192 TFLOPS
بطاقة الرسومات
يناير 2022
تاريخ الإصدار
مارس 2009
GeForce 30 Mobile
الجيل
GeForce 100M
الجوال
النوع
الجوال
PCIe 4.0 x16
واجهة الحافلة لبطاقة الرسومات
PCIe 2.0 x16
سرعات الساعة
810 MHz
ساعة القاعدة
1260 MHz
ساعة الزيادة
0
2000 MHz
ساعة الذاكرة
800 MHz
الذاكرة
16GB
حجم الذاكرة
1024MB
GDDR6
نوع الذاكرة
GDDR3
256bit
حافلة الذاكرة
256bit
512.0GB/s
النطاق الترددي
51.20GB/s
تكوين العرض
وحدات الحساب
58
عدد وحدات SM
8
7424
وحدات الظلال
64
232
TMUs
32
96
ROPs
16
232
نوى التوتير
58
نوى RT
128 KB (per SM)
التخزين المؤقت L1
4 MB
التخزين المؤقت L2
64 KB
0
التخزين المؤقت L3
0
الأداء النظري
121.0 GPixel/s
معدل البكسل
9.600 GPixel/s
292.3 GTexel/s
معدل القوام
19.20 GTexel/s
18.71 TFLOPS
FP16 (نصف)
18.71 TFLOPS
FP32 (عائم)
192.0 GFLOPS
292.3 GFLOPS
FP64 (مزدوج)
تصميم اللوحة
115W
قدرة التصميم الحراري
60W
مزود الطاقة المقترح
No outputs
المخرجات
No outputs
None
موصلات الطاقة
معالج الرسومات
GA103S
اسم وحدة معالجة الرسومات
G94
GN20-E8-A1
المتغير GPU
N10E-GS1
Ampere
الهندسة المعمارية
Tesla
Samsung
المصهر
TSMC
8 nm
حجم العملية
65 nm
غير معروف
الترانزستورات
0.505 مليار
496 mm²
حجم القطعة
240 mm²
ميزات الرسومات
12 Ultimate (12_2)
DirectX
11.1 (10_0)
4.6
OpenGL
3.3
3.0
OpenCL
1.1
1.3
فولكان
N/A
8.6
CUDA
1.1
6.5
نموذج الشيدر
4.0
