- Главная страница
- >
- Видеокарты
- >
- Nvidia
- >
- RTX 2070 (Mobile Max-Q)
Видеокарта Nvidia RTX 2070 (Mobile Max-Q): тест в играх и цена

В эталонном варианте установлено 8 Гб памяти GDDR6, работающей на частоте 12000 МГц. Благодаря шине шириной 256 бит пропускная способность памяти достигает 384.0 Гб/с.
GPU функционирует на частоте 885-1080 МГц, максимальная частота в режиме турбобуста достигает 1185-1305 МГц. TDP стоковой видеокарты равен 80 Вт.
Цена в России
Хотите купить RTX 2070 (Mobile Max-Q) дёшево? Посмотрите список магазинов, которые уже продают видеокарту у вас в городе.Тест Nvidia RTX 2070 (Mobile Max-Q)
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.
markIceStorm
markCloudGate
markFireStrike
markFireStrikeGraphics
mark11
markVantage
passmark
Характеристики
Основные
Производитель | Nvidia |
Архитектура | Turing |
Кодовое название | N18E-G2 MAX-Q TU106 |
Тип видеокарты | Для ноутбуков |
Дата выхода | 6 января 2019 |
Цена сейчас | 1311$ |
Технические
Число вычислительных (шейдерных) блоков | 2304 |
Частота ядра | 885-1080 МГц |
Частота турбобуста | 1185-1305 МГц |
Число транзисторов | 10,800 млн |
Техпроцесс | 12 нм |
TDP | 80 Вт |
Текстурный филлрейт | 170.6 |
Интерфейс | PCIe 3.0 x16 |
Дополнительные разъемы питания | нет |
Видеоразъемы | No outputs |
Память
Тип памяти | GDDR6 |
Объём памяти | 8 Гб |
Ширина шины памяти | 256 бит |
Частота памяти | 12000 МГц |
Пропускная способность памяти | 384.0 Гб/с |
Разделяемая память | - |
API
DirectX | 12 Ultimate (12_1) |
Шейдеры | 6.5 |
OpenGL | 4.6 |
OpenCL | 1.2 |
Vulkan | 1.2.131 |
CUDA | 7.5 |
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.