NVIDIA GeForce RTX 2070 Mobile vs NVIDIA RTX 1000 Mobile Ada Generation

VS

NVIDIA GeForce RTX 2070 Mobile

NVIDIA RTX 1000 Mobile Ada Generation

私たちは2つのノートパソコンのグラフィックカード向けのGPU：8GBのメモリを搭載した GeForce RTX 2070 Mobile と 6GBのメモリを搭載した RTX 1000 Mobile Ada Generation を比較しました。両方のグラフィックスカードの主な仕様、ベンチマークテスト、消費電力などの情報を確認できます。

主要な違い

NVIDIA GeForce RTX 2070 Mobile の利点

より大きな VRAM (8GB vs 6GB)

より大きなメモリ帯域幅 (448.0GB/s vs 192.0GB/s)

NVIDIA RTX 1000 Mobile Ada Generation の利点

リリースが5年と 1 ヶ月遅れました

最大ブーストクロックは 41% 向上しました (2025MHz と 1440MHz)

追加されたレンダリングコア数は 256個です

より低いTDP電力 (35W と 115W)

スコア

ベンチマーク

FP32 (浮動小数点)

GeForce RTX 2070 Mobile

6.636 TFLOPS

RTX 1000 Mobile Ada Generation +56%

10.37 TFLOPS

GeForce RTX 2070 Mobile

VS

RTX 1000 Mobile Ada Generation

グラフィックスカード

2019年1月

リリース日

2024年2月

GeForce 20 Mobile

世代

Quadro Ada-M

モバイル

タイプ

モバイル

PCIe 3.0 x16

バスインターフェース

PCIe 4.0 x8

クロック速度

1215 MHz

ベースクロック

1485 MHz

1440 MHz

ブーストクロック

2025 MHz

1750 MHz

メモリクロック

2000 MHz

メモリ

8GB

メモリサイズ

6GB

GDDR6

メモリタイプ

GDDR6

256bit

メモリバス

96bit

448.0GB/s

帯域幅

192.0GB/s

レンダリング設定

-

36

SM数

20

2304

シェーディングユニット

2560

144

TMU

80

64

ROP

48

288

テンソルコア

80

36

RTコア

20

64 KB (per SM)

L1キャッシュ

128 KB (per SM)

4 MB

L2キャッシュ

12 MB

-

理論的な性能

92.16 GPixel/s

ピクセルレート

97.20 GPixel/s

207.4 GTexel/s

テクスチャレート

162.0 GTexel/s

13.27 TFLOPS

FP16 (半精度)

10.37 TFLOPS

6.636 TFLOPS

FP32 (単精度)

10.37 TFLOPS

207.4 GFLOPS

FP64 (倍精度)

162.0 GFLOPS

ボード設計

115W

TDP

35W

-

No outputs

出力

Portable Device Dependent

None

電源コネクタ

None

グラフィックスプロセッサ

TU106

GPU名

AD107

N18E-G2-A1

GPUバリアント

-

Turing

アーキテクチャ

Ada Lovelace

TSMC

ファウンドリ

TSMC

12 nm

プロセスサイズ

5 nm

108 億

トランジスタ

189 億

445 mm²

ダイサイズ

159 mm²

グラフィックス機能

12 Ultimate (12_2)

DirectX

12 Ultimate (12_2)

4.6

OpenGL

4.6

3.0

OpenCL

3.0

1.3

Vulkan

1.3

7.5

CUDA

8.9

6.6

シェーダモデル

6.7

NVIDIA GeForce RTX 2070 Mobile vs NVIDIA RTX 1000 Mobile Ada Generation

主要な違い

スコア

ベンチマーク

グラフィックスカード

クロック速度

メモリ

レンダリング設定

理論的な性能

ボード設計

グラフィックスプロセッサ

グラフィックス機能

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