- Главная страница
- >
- Видеокарты
- >
- Nvidia
- >
- Quadro K2100M
Видеокарта Nvidia Quadro K2100M: тест в играх и цена
В эталонном варианте установлено 2 Гб памяти GDDR5, работающей на частоте 3000 МГц. Благодаря шине шириной 128 бит пропускная способность памяти достигает 48.0 Гб/с.
GPU функционирует на частоте 667 МГц. TDP стоковой видеокарты равен 55 Вт.
Цена в России
Хотите купить Quadro K2100M дёшево? Посмотрите список магазинов, которые уже продают видеокарту у вас в городе.Тест Nvidia Quadro K2100M
Данные получены из тестов пользователей, которые тестировали свои системы как в разгоне, так и без. Таким образом, вы видите усреднённые значения, соответствующие видеокарте.
Наши бенчмарки
Популярные бенчмарки
Бенчмарки запускались на железе в стоке, то есть, без разгона и с заводскими настройками. Поэтому на разогнанных системах очки могут заметно отличаться в большую сторону. Также небольшие изменения производительности могут быть из-за версии биоса.
markCloudGate
markFireStrike
markFireStrikeGraphics
mark11
markVantage
specViewperfsw03
specViewperfsnx02
specViewperfmediacal01
specViewperfmaya04
specViewperfenergy01
specViewperfcreo01
specViewperfcatia04
passmark
Характеристики
Основные
| Производитель | Nvidia |
| Архитектура | Kepler |
| Кодовое название | GK106 |
| Тип видеокарты | Для мобильных рабочих станций |
| Дата выхода | 23 июля 2013 |
| Цена на момент выхода | 84.95$ |
| Цена сейчас | 208$ |
Технические
| Число вычислительных (шейдерных) блоков | 576 |
| Частота ядра | 667 МГц |
| Число транзисторов | 2,540 млн |
| Техпроцесс | 28 нм |
| TDP | 55 Вт |
| Текстурный филлрейт | 32.02 |
| Интерфейс | MXM-A (3.0) |
| Видеоразъемы | No outputs |
Память
| Тип памяти | GDDR5 |
| Объём памяти | 2 Гб |
| Ширина шины памяти | 128 бит |
| Частота памяти | 3000 МГц |
| Пропускная способность памяти | 48.0 Гб/с |
| Разделяемая память | - |
API
| DirectX | 12 |
| Шейдеры | 5 |
| OpenGL | 4.5 |
| OpenCL | 1.2 |
| Vulkan | 1.1.126 |
| CUDA | + |
Конкуренты
Обратите внимание, что конкуренты подбираются автоматически на основании производительности в конкретной задаче. Поэтому некоторые могут вас озадачить. Мы совершенствуем наш алгоритм подбора, отнеситесь с пониманием.
