NVIDIA GeForce GTX 1650 Max Q vs NVIDIA GeForce RTX 3080 Mobile

VS

NVIDIA GeForce GTX 1650 Max Q NVIDIA GeForce RTX 3080 Mobile

Nous avons comparé deux GPUs Plateforme mobile: 4GB VRAM GeForce GTX 1650 Max Q et 8GB VRAM GeForce RTX 3080 Mobile pour déterminer lequel offre de meilleures performances en termes de spécifications clés, de tests de référence, de consommation d'énergie, etc.

Différences principales

NVIDIA GeForce GTX 1650 Max Q Avantages de

Consommation d'énergie plus faible (30W vs 115W)

NVIDIA GeForce RTX 3080 Mobile Avantages de

Sorti avec un retard de 9 mois

Horloge Boost a augmenté de 37% (1545MHz vs 1125MHz)

Plus de VRAM (8GB vs 4GB)

Bande passante VRAM plus élevée (448.0GB/s vs 160.0GB/s)

5120 cœurs de rendu supplémentaires

Score

Benchmark

FP32 (flottant)

GeForce GTX 1650 Max Q

2.304 TFLOPS

GeForce RTX 3080 Mobile +723%

18.98 TFLOPS

3DMark Time Spy

GeForce GTX 1650 Max Q

2956

GeForce RTX 3080 Mobile +303%

11930

Blender

GeForce GTX 1650 Max Q

414

GeForce RTX 3080 Mobile +820%

3812

OctaneBench

GeForce GTX 1650 Max Q

67

GeForce RTX 3080 Mobile +508%

408

GeForce GTX 1650 Max Q

VS

GeForce RTX 3080 Mobile

Carte graphique

avr. 2020

Date de sortie

janv. 2021

GeForce 16 Mobile

Génération

GeForce 30 Mobile

Appareil mobile

Type

Appareil mobile

PCIe 3.0 x16

Interface de bus

PCIe 4.0 x16

Vitesses d'horloge

930 MHz

Horloge de base

1110 MHz

1125 MHz

Horloge Boost

1545 MHz

1250 MHz

Horloge Mémoire

1750 MHz

Mémoire

4GB

Taille de Mémoire

8GB

GDDR6

Type de Mémoire

GDDR6

128bit

Bus de Mémoire

256bit

160.0GB/s

Bande Passante

448.0GB/s

Config de rendu

16

Nombre de SM

48

-

Unités de calcul

-

1024

Unités d'Ombrage

6144

64

TMUs

192

32

ROPs

96

-

Cœurs de Tensor

192

-

Cœurs RT

48

64 KB (per SM)

Cache L1

128 KB (per SM)

1024 KB

Cache L2

4 MB

Performance théorique

36.00 GPixel/s

Taux de Pixel

148.3 GPixel/s

72.00 GTexel/s

Taux de Texture

296.6 GTexel/s

4.608 TFLOPS

FP16 (demi)

18.98 TFLOPS

2.304 TFLOPS

FP32 (flottant)

18.98 TFLOPS

72.00 GFLOPS

FP64 (double précision)

296.6 GFLOPS

Processeur graphique

TU117

Nom du GPU

GA104

N18P-G61-MP2

Variante de GPU

GA104-775-A1

Turing

Architecture

Ampere

TSMC

Fonderie

Samsung

12 nm

Taille de processus

8 nm

4.7 milliard

Transistors

17.4 milliard

200 mm²

Taille de Die

392 mm²

Conception de carte

30W

TDP

115W

-

Alimentation suggérée

-

No outputs

Sorties

No outputs

None

Connecteurs d'alimentation

None

Fonctions graphiques

12 (12_1)

DirectX

12 Ultimate (12_2)

4.6

OpenGL

4.6

3.0

OpenCL

3.0

1.3

Vulkan

1.3

7.5

CUDA

8.6

6.6

Modèle de shader

6.6

Comparaisons GPU liées

1

NVIDIA GeForce GTX 1650 Max Q vs AMD Radeon Pro 570

2

NVIDIA GeForce GTX 1650 Max Q vs NVIDIA GeForce MX350

3

NVIDIA GeForce GTX 1650 Max Q vs NVIDIA GeForce RTX 3050 OEM

4

NVIDIA GeForce GTX 1650 Max Q vs ATI Mobility Radeon HD 5730

5

NVIDIA GeForce GTX 1650 Max Q vs AMD Radeon R5 M435

6

NVIDIA GeForce GTX 1650 Max Q vs AMD Radeon RX 7600M XT

7

NVIDIA GeForce GTX 1650 Max Q vs AMD Radeon HD 6970M Rebrand

8

NVIDIA GeForce GTX 1650 Max Q vs NVIDIA GeForce GT 745A

9

NVIDIA GeForce GTX 1650 Max Q vs NVIDIA GeForce GT 630M

10

NVIDIA GeForce GTX 1650 Max Q vs NVIDIA GeForce MX250

Actualités Connexes

1

Plus que 3 semaines ! Le lancement d'AMD Zen5 approche

2

Ilya quitte OpenAI pour lancer une nouvelle entreprise visant la superintelligence !

3

Aperçu complet des processeurs de bureau AMD Ryzen 9000 Zen5

4

Intel pourrait augmenter les fréquences de base pour Arrow Lake-S / H / HX, les puces haut de gamme atteindraient 3GHz ou plus

5

Nous sommes en 2024 : cette entreprise a lancé un ordinateur portable compatible avec DOS et Windows 95

6

Le Strix Halo d'AMD prend en charge jusqu'à 128 Go de mémoire, clairement conçu pour les grands modèles de langage d'IA

7

AMD va bientôt lancer la série Ryzen AI PRO avancée

8

Intel reporte la livraison de Lunar Lake : reportée de juin à septembre

9

Les premiers résultats des tests de l'AMD Ryzen AI 9 365 révélés : L'amélioration de l'IPC répond aux attentes

10

Elon Musk répond à Jensen Huang de Nvidia : Les robots humanoïdes seront dix fois plus répandus que les voitures