Nvidia сравнительная таблица видеокарт: Сравнение всех видеокарт NVIDIA GeForce
Содержание
AMD сравнила свои видеокарты с Nvidia
Опубликовано автором Егор Ликоспастов
Вчера Френк Ейзор (Frank Azor), главный архитектор решений для игр AMD, опубликовал твит, где сравниваются между собой характеристики последнего поколения видеокарт его компании и Nvidia. В их числе — три анонсированные на днях модели, модификацией более ранних:
| Radeon RX 6950 XT | Radeon RX 6900 XT | |
| Релиз | май 2022 | декабрь 2020 |
| Цена | $1100 | $1000 |
| Энергопотребление | 335 Вт | 300 Вт |
| Пиковая тактовая частота | 2310 МГц | 2250 МГц |
| Пиковая производительность (TFLOPS FP32) | 23. 65 | 23.04 |
| Radeon RX 6750 XT | Radeon RX 6700 XT | |
| Релиз | май 2022 | март 2021 |
| Цена | $550 | $480 |
| Энергопотребление | 250 Вт | 230 Вт |
| Пиковая тактовая частота | 2600 МГц | 2581 МГц |
| Пиковая производительность (TFLOPS FP32) | 13.31 | 12.4 |
| Radeon RX 6650 XT | Radeon RX 6600 XT | |
| Релиз | май 2022 | август 2021 |
| Цена | $400 | $380 |
| Энергопотребление | 180 Вт | 160 Вт |
| Пиковая тактовая частота | 2635 МГц | 2589 МГц |
| Пиковая производительность (TFLOPS FP32) | 10. 79 | 9.7 |
Вот как, по оценкам AMD, отличаются между собой видеокарты двух компаний:
В этой таблице смущают заявленные AMD цены на видеокарты Nvidia — они выше официальных. Например, в обзоре FE-версий RTX 3090 и RTX 3080 наши коллеги из Tom’s Hardware в качестве цены приводят $1.5 тыс и $700, что на $200 и $150 меньше, чем в таблице AMD. Но даже с поправкой на официальные цены, видеокарты AMD (особенно самая топовая RX 6950 XT) превосходят аналоги от Nvidia — во всяком случае согласно AMD, чьи данные немного отличаются от результатов, полученных нашими коллегами из TechSpot. Другой вопрос, что видеокарты Nvidia имеют более высокую репутацию — в том числе благодаря более качественным драйверам под них.
Тем временем на горизонте уже замаячили очертания будущих видеокарт, причем сразу трех компаний: Nvidia GeForce RTX 40, AMD Radeon RX 7000 и Intel Arc. Последняя впервые (не считая неудачной попытки в 1998 году, Intel i740) попытается присоединиться к дуополии Nvidia-AMD, но скорее всего начнет с относительно бюджетных моделей.
Что касается фаворита, то свежая порция слухов от блогера kopite7kimi (на которого ссылаются достаточно авторитетные ресурсы) приписывают топовым видеокартам Nvidia с архитектурой Ada Lovelace следующие характеристики (в скобках — данные по их предшественникам):
| RTX 4090 | RTX 4080 | RTX 4070 | |
| Энергопотребление | 450 Вт (350 Вт) | 350 Вт (320 Вт) | 300 Вт (220 Вт) |
| Кол-во ядер | 16,128 (10,496) | 10,240 (8,704) | 7,680 (5,888) |
| Память | 24 Гб GDDR6X, 21 Гбит/с (24 Гб GDDR6X, 19.5 Гбит/с) | 16 Гб GDDR6X, 21 Гбит/с (24 Гб GDDR6X, 19 Гбит/с) | 12 Гб GDDR6X, 18 Гбит/с (12 Гб GDDR6, 15 Гбит/с) |
Согласно тому же источнику, производительность Nvidia RTX 4090 по сравнению с RTX 3090 вырастет почти вдвое, что сулит ей номинальные 70 TFLOPS, из которых в играх будет доступно около 45 TFLOPS (64%).
Если эта информация соответствует действительности, то самая старшая (до релиза RTX 4090 Ti) видеокарта Nvidia обещает перевалить через обозначенный Тимом Суини порог быстродействия для фотореалистичной графики. Впрочем, как уже не раз отмечал Gadgets News, разработчики игр на такой уровень производительности станут равняться лишь спустя пару лет послед релиза игровых консолей и бюджетных видеокарт с аналогичным быстродействием. Вот как выглядит апрельская статистика Sream по самым массовым видеокартам (в порядке убывания их популярности):
- GTX 1060 (4.4 TFLOPS) — 7.15%
- GTX 1650 (3 TFLOPS) — 6.48%
- GTX 1050 Ti (2 TFLOPS) — 5.63%
- RTX 2060 (6.5 TFLOPS) — 5.09%
- GTX 1050 (1.9 TFLOPS) — 2.99%.
Для сравнения, на RTX 3090 приходится всего полпроцента от общего числа пользователей сервиса. Таким образом, производительность ПК типичного геймера колеблется от 2 до 6 TFLOPS — как и производительность самых массовых игровых консолей. В лучшем случае бюджетные видеокарты и игровые консоли с производительностью на уровне 40 TFLOPS появятся в начале следующего десятилетия.
Релиз первых представителей непосредственно серии Nvidia GeForce RTX 40 ожидается, согласно все тому же источнику (kopite7kimi), в середине июля, т.е. уже через пару месяцев.
AMD, Nvidia, Бенчмарки, Десктопные процессоры и видеокарты
Топ-10 видеокарт для машинного обучения
Арендуйте выделенные и виртуальные GPU серверы с профессиональными графическими картами NVIDIA RTX A5000 / A4000 в надежных дата-центрах класса TIER III в Москве и Нидерландах. Принимаем оплату за услуги HOSTKEY в Нидерландах в рублях на счет российской компании. Оплата с помощью банковских карт, в том числе и картой МИР, банковского перевода и электронных денег.
Введение
Один из главных факторов успешной работы с машинным обучением — это правильный выбор видеокарты, которая позволит максимально быстро и эффективно обрабатывать большие объемы данных и выполнять параллельные вычисления. Большинство задач машинного обучения, особенно тренировка глубоких нейронных сетей, требует интенсивной обработки матриц и тензоров.
Отметим, что в последнее время все большую популярность набирают TPU, FPGA и специализированные AI-чипы.
Какие характеристики видеокарты важны для проведения машинного обучения?
При выборе видеокарты для машинного обучения есть несколько ключевых характеристик, на которые следует обратить внимание:
- Вычислительная мощность: количество ядер/процессоров определяет параллельные вычислительные возможности видеокарты.
- Объем памяти GPU: большой объем позволяет эффективно работать с большими данными и сложными моделями.
- Поддержка специализированных библиотек: аппаратная поддержка таких библиотек, как CUDA или ROCm, ускоряет процесс обучения моделей.
- Поддержка высокой производительности: быстрая память и широкая шина памяти обеспечивают высокую производительность при обучении моделей.
- Совместимость с фреймворками машинного обучения: необходимо убедиться, что выбранная видеокарта полностью совместима с используемыми фреймворками и поддерживаемыми инструментами разработчика.
Сегодня в области производства графических процессоров для машинного обучения лидирует компания NVIDIA. Оптимизированные драйверы и поддержка CUDA и cuDNN позволяет GPU от NVIDIA значительно ускорить вычисления.
Графические процессоры AMD хороши для игр, они менее распространены в области машинного обучения из-за ограниченной поддержки программного обеспечения и необходимости частых обновлений.
Сравнительная таблица видеокарт для машинного обучения
| Объем памяти (Гб) | Тактовая частота, ГГц | Peak FP32 TFLOPS | Peak FP64 TFLOPS | Ядра CUDA | Тензорные ядра | Ядра RT | Пропускная способность памяти (Гб/с) | Разрядность шины видеопамяти (бит) | Максимальная мощность (Вт) | NVLink | Цена (USD) | Цена (руб) | |
| Tesla V100 | 16/32 | 1,24 | 15. 7 | 7.8 | 5120 | 640 | — | 900 | 4096 | 300 | Только в модели для серверов c NVLink | 14 447 | От 860 000 |
| Quadro RTX 8000 | 48 | 1,35 | 16.3 | 0.46 | 4608 | 576 | 72 | 672 | 384 | 360 | 2 Quadro RTX 8000 GPUs | 8200 | От 460 000 |
| A100 | 40/80 | 1,41 | 19. 5 | 9.7 | 7936 | 432 | — | 1555 | 5120 | 300 | MIG | 10000 | От 1 050 000 |
| A 6000 Ada | 48 | 2,5 | 91.1 | 1.44 | 18176 | 568 | 142 | 768 | 384 | 300 | есть | 6800 | От 700 000 |
| RTX A 5000 | 24 | 1,62 | 27. 8 | 0.86 | 8192 | 256 | 64 | 768 | 384 | 230 | 2x RTX A5000 | 2000 | От 245 000 |
| RTX 4090 | 24 | 2,23 | 82.58 | 1.29 | 16384 | 512 | 128 | 1 008 | 384 | 450 | нет | 1599 | От 138 000 |
| RTX 4080 | 16 | 2,21 | 48. 74 | 0.76 | 9728 | 304 | 76 | 717 | 256 | 320 | нет | 1199 | От 110 000 |
| RTX 4070 | 12 | 1,92 | 29.15 | 0.45 | 7680 | 184 | 46 | 504 | 192 | 200 | нет | 599 | От 80 000 |
| RTX 3090 TI | 24 | 1. 56 | 40.00 | 0.62 | 10752 | 336 | 84 | 1008 | 384 | 450 | есть | 2000 | От 120 000 |
| RTX 3080 TI | 12 | 1,37 | 34.10 | 0.53 | 10240 | 320 | 80 | 912 | 384 | 350 | нет | 1499 | От 85 000 |
NVIDIA Tesla V100
GPU с тензорными ядрами, разработанный для работы с технологиями искусственного интеллекта, высокопроизводительными вычислениями (HPC) и задачами машинного обучения.
Основанный на архитектуре NVIDIA Volta, Tesla V100 обеспечивает производительность в 125 триллионов операций с плавающей запятой в секунду (TFLOPS).
Плюсы
- Высокая производительность: видеокарта Tesla V100 оснащена архитектурой Volta с 5120 ядрами CUDA, что обеспечивает очень высокую производительность при выполнении задач машинного обучения. Она способна обрабатывать большое количество данных и выполнять сложные вычисления с высокой скоростью.
- Большой объем памяти: 16 гигабайт памяти HBM2 позволяют эффективно обрабатывать большие объемы данных при обучении моделей, что особенно полезно при работе с крупными датасетами. Разрядность шины видеопамяти (4096 бит) позволяет обеспечить высокую скорость передачи данных между процессором и видеопамятью, улучшая производительность обучения и вывода моделей машинного обучения.
- Технологии глубокого обучения: видеокарта поддерживает различные технологии глубокого обучения, в том числе Tensor Cores, которые ускоряют вычисления с использованием операций с плавающей точкой. Это позволяет значительно снизить время обучения моделей и повысить их производительность.
- Гибкость и масштабируемость: Tesla V100 может использоваться как в настольных компьютерах, так и в серверных системах. Она поддерживает различные фреймворки машинного обучения, такие как TensorFlow, PyTorch, Caffe и другие, что обеспечивает гибкость в выборе инструментов для разработки и обучения моделей.
Это позволяет значительно снизить время обучения моделей и повысить их производительность.Минусы
- Высокая стоимость: NVIDIA Tesla V100 является профессиональным решением и имеет соответствующую цену. Ее стоимость (14 447 долларов) может быть довольно высокой для частных лиц или небольших команд машинного обучения.
- Потребление энергии и охлаждение: видеокарта Tesla V100 потребляет значительное количество энергии и генерирует значительное количество тепла. Это может потребовать соответствующих мер по охлаждению в системе, а также привести к повышенным энергозатратам.
- Требования к инфраструктуре: для полноценного использования Tesla V100 необходима подходящая инфраструктура, в том числе мощный процессор и достаточное количество оперативной памяти.
NVIDIA A100
Обеспечивает производительность и гибкость, необходимые для машинного обучения. Работая на базе новейшей архитектуры NVIDIA Ampere, A100 обеспечивает до пятикратного повышения производительности обучения по сравнению с графическими процессорами предыдущего поколения. NVIDIA A100 поддерживает множество приложений и фреймворков для искусственного интеллекта.
Плюсы
- Высокая производительность: большое количество ядер CUDA — 4608.
- Большой объем памяти: у видеокарты NVIDIA A100 — 40 ГБ памяти HBM2, что позволяет эффективно работать с большими объемами данных при обучении моделей глубокого обучения.
- Поддержка технологии NVLink: эта технология позволяет объединять несколько видеокарт NVIDIA A100 в одну систему для выполнения параллельных вычислений, что повышает производительность и ускоряет обучение моделей.
Минусы
- Высокая стоимость: NVIDIA A100 является одной из самых мощных и производительных видеокарт на рынке, поэтому имеет высокую стоимость — 10 000 долларов.
- Потребление энергии: использование видеокарты NVIDIA A100 требует значительного количества энергии. Это может привести к увеличению затрат на электроэнергию и требовать дополнительных мер предосторожности при развертывании в больших центрах обработки данных.
- Совместимость с программным обеспечением: видеокарта NVIDIA A100 требует соответствующего программного обеспечения и драйверов для оптимальной работы. Некоторые программы и фреймворки машинного обучения могут не полностью поддерживать эту конкретную модель видеокарты.
NVIDIA Quadro RTX 8000
Одна карта Quadro RTX 8000 способна визуализировать сложные профессиональные модели с реалистичными тенями, отражениями и преломлениями, предоставляя пользователям быстрый доступ к информации. При использовании технологии NVLink ее память можно расширить до 96 ГБ.
Плюсы
- Высокая производительность: Quadro RTX 8000 обладает мощным графическим процессором и 5120 ядрами CUDA.
- Поддержка технологии Ray Tracing: аппаратное ускорение трассировки лучей позволяет создавать фотореалистичные изображения и эффекты освещения. Это может быть полезным при работе с визуализацией данных или компьютерной графикой в рамках задач машинного обучения.
- Большой объем памяти: 48 ГБ графической памяти GDDR6 обеспечивают достаточное пространство для хранения больших моделей машинного обучения и данных.
- Поддержка библиотек и фреймворков: Quadro RTX 8000 полностью совместима с популярными библиотеками и фреймворками машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch, CUDA, cuDNN и другими.
Минусы
- Высокая стоимость: Quadro RTX 8000 является профессиональным графическим ускорителе, что делает его достаточно дорогим в сравнении с другими видеокартами. Актуальная стоимость данной видеокарты составляет 8200 долларов.
RTX A6000 Ada
Эта видеокарта предлагает идеальное сочетание производительности, цены и низкого энергопотребления, что делает его оптимальным вариантом для профессионалов.
Благодаря передовой архитектуре CUDA и 48 ГБ памяти GDDR6, A6000 обеспечивает высокую производительность. Обучение на RTX A6000 может выполняться с максимальными размерами партий.
Плюсы
- Высокая производительность: архитектура Ada Lovelace, ядра RT третьего поколения, тензорные ядра четвертого поколения и ядра CUDA нового поколения с 48 ГБ видеопамяти.
- Большой объем памяти: видеокарты NVIDIA RTX A6000 Ada оснащена 48 ГБ памяти, что позволяет эффективно работать с большими объемами данных при обучении моделей.
- Низкое энергопотребление.
Минусы
- Высокая стоимость: RTX A6000 Ada стоит около 6800 долларов.
NVIDIA RTX A5000
RTX A5000 основана на архитектуре NVIDIA Ampere и оснащена 24 Гб памяти, что обеспечивает быстрый доступ к данным и ускоряет обучение моделей машинного обучения. Благодаря 8192 ядрам CUDA и 256 тензорным ядрам карта обладает огромной вычислительной мощностью, позволяющей выполнять сложные операции.
Плюсы
- Высокая производительность: большое количество ядер CUDA и высокая пропускная способность памяти позволяют обрабатывать большие объемы данных с высокой скоростью.
- Поддержка аппаратного ускорения AI: видеокарта RTX A5000 предлагает аппаратное ускорение для операций и алгоритмов, связанных с искусственным интеллектом.
- Большой объем памяти: 24 ГБ GDDR6 видеопамяти позволяют работать с большими наборами данных и сложными моделями машинного обучения.
- Поддержка фреймворков машинного обучения: видеокарта RTX A5000 хорошо интегрируется с популярными фреймворками машинного обучения, такими как TensorFlow и PyTorch. Она имеет оптимизированные драйверы и библиотеки, которые позволяют эффективно использовать ее возможности для разработки и обучения моделей.
Минусы
- Потребление энергии и охлаждение: видеокарты такого класса обычно потребляют значительное количество энергии и генерируют большое количество тепла во время работы. Для эффективного использования RTX A5000 необходимо обеспечить правильное охлаждение и иметь достаточную мощность блока питания.
Для эффективного использования RTX A5000 необходимо обеспечить правильное охлаждение и иметь достаточную мощность блока питания.NVIDIA RTX 4090
Эта видеокарта обладает высокой производительностью и функциями, которые делают ее идеальной для приведения в действие новейшего поколения нейронных сетей.
Плюсы
- Выдающаяся производительность: NVIDIA RTX 4090 способна эффективно обрабатывать сложные вычисления и большие объемы данных, ускоряя процесс обучения моделей машинного обучения.
Минусы
- Охлаждение — одна из основных проблем, с которой пользователи могут столкнуться при использовании NVIDIA RTX 4090. Из-за мощного тепловыделения карта может нагреваться до критического уровня и автоматически отключаться для предотвращения повреждений. Это особенно актуально в многокартных конфигурациях.
- Ограничения в конфигурации: конструкция графического процессора ограничивает возможность установки большего количества карт NVIDIA RTX 4090 в рабочую станцию.
NVIDIA RTX 4080
Представляет собой мощную и эффективную графическую карту, обеспечивающую высокую производительность в области искусственного интеллекта. За счет высокой производительности и цены данная карта является хорошим выбором для разработчиков, желающих получить максимальную отдачу от своих систем. RTX 4080 имеет трехслотовый дизайн, что позволяет установить до двух графических процессоров в рабочем компьютере.
Плюсы
- Высокая производительность: карта оснащена 9728 ядрами NVIDIA CUDA, что обеспечивает высокую производительность вычислений в задачах машинного обучения. Также наличие тензорных ядер и поддержка трассировки лучей способствует более эффективной обработке данных.
- Стоимость карты — 1199 долларов, что позволяет получить производительное решение для машинного обучения частным лицам и небольшим командам.
Минусы
- Ограничение SLI: карта не поддерживает NVIDIA NVLink с функцией SLI, что означает, что нельзя объединять несколько таких карт в режиме SLI для увеличения производительности.
NVIDIA RTX 4070
Эта видеокарта создана на основе архитектуры NVIDIA Ada Lovelace и оснащена 12 Гб памяти, что обеспечивает быстрый доступ к данным и ускоряет обучение моделей машинного обучения. Благодаря 7680 ядрам CUDA и 184 тензорным ядрам карта обладает хорошей вычислительной мощностью, позволяющей выполнять сложные операции. Отличный выбор для всех, кто только начинает изучать машинное обучение.
Плюсы
- Высокая производительность: 12 Гб памяти и 7680 ядер CUDA позволяют работать с большими объемами данных.
- Низкое энергопотребление: 200 Вт.
- Низкая стоимость — 599 долларов.
Минусы
- Ограниченная память: 12 ГБ памяти ограничивают возможности обработки больших объемов данных в некоторых приложениях машинного обучения.
- Нет поддержки NVIDIA NVLink и SLI: карты не поддерживают технологию NVIDIA NVLink для объединения нескольких карт в системе параллельной обработки. Это может ограничить масштабируемость и производительность в многокартных конфигурациях.
Это может ограничить масштабируемость и производительность в многокартных конфигурациях.NVIDIA GeForce RTX 3090 TI
Это игровой GPU, который также может быть использован для глубокого обучения. RTX 3090 TI позволяет достичь пиковой производительности одинарной точности (FP32) в размере 13 терафлопсов, а также оснащен 24 ГБ видеопамяти и 10 752 ядрами CUDA.
Плюсы
- Высокая производительность: архитектура Ampere и 10 752 ядра CUDA позволяют решать сложные задачи машинного обучения.
- Ускорение аппаратного обучения: RTX 3090 TI поддерживает технологию Tensor Cores, которая обеспечивает аппаратное ускорение операций нейронной сети. Это может значительно ускорить процесс обучения моделей глубокого обучения.
- Большой объем памяти: с 24 Гб памяти GDDR6X RTX 3090 TI может обрабатывать большие объемы данных в памяти без необходимости частых операций чтения и записи на диск. Это особенно полезно при работе с крупными наборами данных.
Минусы
- Потребление энергии: видеокарта имеет высокое энергопотребление (450 Вт), что требует мощного блока питания. Это может повлечь дополнительные затраты и ограничить возможности использования видеокарты в некоторых системах, особенно в случае использования нескольких карт в параллельных вычислениях.
- Компатибельность и поддержка: возможны проблемы совместимости и несовместимости с некоторыми программными платформами и библиотеками машинного обучения. В некоторых случаях могут потребоваться специальные настройки или обновления программного обеспечения для полной поддержки видеокарты.
NVIDIA GeForce RTX 3080 TI
RTX 3080 TI — отличная карта среднего уровня, которая обеспечивает высокую производительность и является хорошим выбором для тех, кто не хочет тратить большие суммы на профессиональные видеокарты.
Плюсы
- Высокая производительность: RTX 3080 оснащена архитектурой Ampere с 8704 ядрами CUDA и 12 ГБ памяти GDDR6X, что обеспечивает высокую вычислительную мощность для выполнения сложных задач машинного обучения.
- Ускорение аппаратного обучения: видеокарта поддерживает Tensor Cores, что позволяет получить значительное ускорение при выполнении операций нейронной сети. Это способствует более быстрому обучению моделей глубокого обучения.
- Относительно доступная цена — 1499 долларов.
- Ray Tracing и DLSS: RTX 3080 поддерживает аппаратное ускорение трассировки лучей (Ray Tracing) и Deep Learning Super Sampling (DLSS). Эти технологии могут быть полезными при визуализации результатов моделей и обеспечивают более высокое качество графики.
Минусы
- Ограниченный объем памяти — 12 ГБ, может ограничить возможности работы с большими объемами данных или сложными моделями, требующими больше памяти.
Если вас интересует машинное обучение, вам понадобится хорошая видеокарта (GPU), чтобы приступить к работе. Но с таким разнообразием типов и моделей на рынке может быть сложно определить, какая из них подходит именно вам.
Выбор лучшей GPU для машинного обучения зависит от ваших потребностей и бюджета.
Арендуйте выделенные и виртуальные GPU серверы с профессиональными графическими картами NVIDIA RTX A5000 / A4000 в надежных дата-центрах класса TIER III в Москве и Нидерландах. Принимаем оплату за услуги HOSTKEY в Нидерландах в рублях на счет российской компании. Оплата с помощью банковских карт, в том числе и картой МИР, банковского перевода и электронных денег.
Иерархия графических процессоров 2023 [Nvidia + AMD]
Разнообразие — это и благословение, и проклятие в мире компьютерных игр.
Огромное количество компонентов, из которых вы можете выбирать, позволяет вам найти лучшее оборудование для ваших нужд и бюджета, но в то же время поиск идеального варианта может занять довольно много времени и исследований.
Итак, чтобы помочь вам найти подходящую видеокарту, мы составили таблицу, в которой графические процессоры ранжируются в зависимости от их игровой производительности, что должно упростить вам выбор.
Мы проанализировали тысячи тестов от производителей, сторонних тестировщиков и авторитетных торговых точек, чтобы создать окончательный список уровней графических процессоров .
Мы обновляем эту иерархию по мере выхода новых графических процессоров, поэтому не забудьте добавить страницу в закладки и проверять наличие свежей информации! Тип памяти
Ниже вы найдете все графические процессоры, сгруппированные в несколько уровней в зависимости от предлагаемой ими производительности.
Имейте в виду, что это только приблизительные значения, основанные на более требовательных играх ААА . Поскольку требования к оборудованию и оптимизация программного обеспечения сильно различаются от игры к игре, сложно дать точный общий обзор производительности каждого графического процессора.
Таким образом, различные уровни предназначены только для того, чтобы дать вам общее представление о том, какую производительность вы можете ожидать от этих графических процессоров. Если вы нацелились на графический процессор и хотели бы точно знать, как он будет работать в конкретной игре, возможно, стоит поискать некоторые тесты.
Table of ContentsShow
S-Tier
Первый уровень состоит из самых лучших и самых мощных графических процессоров на рынке.
Эти графические процессоры полностью способны работать с 4K и могут поддерживать стабильные 60 кадров в секунду в этом разрешении, даже когда речь идет о самых требовательных играх.
Тем не менее, они также предлагают отличную производительность в 1440p.
| Графические процессоры Nvidia | Графические процессоры AMD |
|---|---|
| Nvidia GeForce RTX 3090 Ti | AMD Radeon RX 6900 XT |
| Nvidia GeForce RTX 3090 | |
| Nvidia GeForce RTX 3080 Ti |
A-Tier
Второй уровень состоит из графических процессоров с поддержкой 4K, которые способны обеспечить стабильную производительность в этом разрешении, хотя они могут быть не такими стабильными, как вышеупомянутые модели.
Имея это в виду, эти графические процессоры являются оптимальным решением для тех, кто стремится к плавной работе в разрешении 1440p, поскольку они способны обеспечивать стабильную частоту кадров в этом разрешении.
| Графические процессоры Nvidia | Графические процессоры AMD |
|---|---|
| Nvidia GeForce RTX 3080 12 ГБ | AMD Radeon RX 6800 XT |
| Nvidia GeForce RTX 3080 | |
| Nvidia GeForce RTX 3070 Ti | |
| Nvidia GeForce RTX 2080 Ti | |
| Nvidia GeForce RTX 3070 |
B-Уровень
Графические процессоры третьего уровня, как правило, способны работать с 4K, хотя они обеспечивают более сбалансированные решения, превосходящие 1440p.
Они не такие мощные, как на предыдущем уровне, но и более доступные.
Кроме того, эти графические процессоры также являются отличным выбором, если вы относитесь к тому типу людей, которые ставят производительность выше визуальных эффектов и нацелены на высокопроизводительный дисплей с разрешением 1080p.
| Графические процессоры Nvidia | Графические процессоры AMD |
|---|---|
| Nvidia GeForce RTX 3060 Ti | AMD Radeon RX 6700 XT |
| Nvidia GeForce RTX 2080 Super | AMD Radeon RX 6600 XT |
| Nvidia GeForce RTX 2070 Super | |
| Nvidia GeForce RTX 3060 |
C-Tier
Четвертый уровень включает недорогие графические процессоры, которые, вероятно, будут испытывать трудности при запуске новейших игр в разрешении 1440p, хотя это не будет проблемой, если вы не одержимы достижением золотой отметки в 60 кадров в секунду.
Тем не менее, эти графические процессоры больше подходят тем, кому нужна стабильная производительность в разрешении 1080p.
| Графические процессоры Nvidia | Графические процессоры AMD |
|---|---|
| Nvidia GeForce RTX 3050 | AMD Radeon RX 5700 XT |
| Nvidia GeForce RTX 2060 Super | AMD Radeon RX 5600 XT |
D-уровень
Наконец, пятый уровень включает в себя самые слабые, но и самые бюджетные графические процессоры, доступные в настоящее время.
Эти графические процессоры являются хорошим выбором только для тех, у кого ограниченный бюджет и пока нет стремления выйти за рамки 1080p, поскольку они, как правило, способны обеспечить приемлемую производительность только в этом разрешении.
| Графические процессоры Nvidia | Графические процессоры AMD |
|---|---|
| Nvidia GeForce GTX 1660 Ti | AMD Radeon RX 6500 XT |
| Nvidia GeForce GTX 1660 Super | AMD Radeon RX 5500 XT |
| Nvidia GeForce GTX 1650 Super |
Заключение
Вот и все для иерархии графических процессоров 2023 года!
Как упоминалось выше, эти уровни предназначены только для того, чтобы дать вам общее представление о том, какую производительность вы можете ожидать от включенных графических процессоров, а требования к оборудованию могут сильно различаться от игры к игре.
