Apple M2 Ultra (GPU, 76 ядер) vs GeForce RTX 3080 Laptop GPU: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
В доступных сопоставимых тестах разница ниже порога заметности — значимого преимущества не выявлено.
Сравнить с помощью ИИРендеринг и вычисления
≈ паритетРазница в доступных тестах ниже порога заметности — значимого преимущества нет.
Пока нет сопоставимых тестов: игры: растеризация, игры: трассировка лучей, энергоэффективность.
Преимущества
Только измеренное и паспортное: заметная разница в тесте и параметры, где больше — лучше.
Чем лучше Apple M2 Ultra (GPU, 76 ядер)0
По данным в базе преимуществ не найдено.
Чем лучше GeForce RTX 3080 Laptop GPU0
По данным в базе преимуществ не найдено.
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях. Результаты ноутбучных чипов зависят от модели ноутбука: лимит мощности и охлаждение задаёт его производитель.
- разница 2 % — в пределах порога
Blender Benchmark 3.6.0
GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше
Apple M2 Ultra (GPU, 76 ядер)3 421 сэмплов/минGeForce RTX 3080 Laptop GPU3 353,3 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (71)
B · 3 353A · 3 42105 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. Разница 2 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · Apple M2 Ultra (GPU, 76 ядер)
3 421 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 21 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 21 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 3304.4–3449.4; отправки 2023-07-04 — 2025-11-10; бэкенд METAL. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU
3 353,3 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 73 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 73 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 3261.7–3723.75; отправки 2023-07-09 — 2025-09-27; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
разница = |A − B| ÷ меньшее из значений × 100 %. Порог заметности 5 % — UX-эвристика, а не статистическая значимость.
Рендер Cycles в Blender Benchmark. Медиана суммы сэмплов в минуту по трём сценам после отсечения выбросов.
Справочные результаты (67)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 3 268,4 | 2 896,3 | справочно |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 3 407,7 | 2 903 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 3 387,1 | 2 749,2 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 3 310,2 | 2 746,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 746,6 | 3 431,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 3 400,6 | 3 661,2 | справочно |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 3 220,3 | 3 245,3 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 3 362,2 | 3 039,6 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 3 430,6 | 2 914,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | — | 37,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | — | 28,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | — | 29,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA) | — | 27,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 16,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 15,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 16,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 16,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | — | 153,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | — | 92,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | — | 127,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | — | 61,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | — | 56,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | — | 60,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | — | 55,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 73,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 53,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 60,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 61,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 34,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 30,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 37,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 33,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | — | 114,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | — | 104,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | — | 100,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | — | 75,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | — | 68 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | — | 120,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | — | 71,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 213,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 192,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 171,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 84,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 74 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 83,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 74,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | — | 298,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | — | 290,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | — | 244,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | — | 98,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | — | 86,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | — | 124,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | — | 106,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 2 050,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 2 014,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 557,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 2 018,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 785 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 890,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 3 401,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 3 484,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 3 508,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 3 366,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 3 501,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 3 222,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 2 970,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 3 234,9 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
Значения производителя чипа. Лимит мощности и частоты в конкретном ноутбуке задаёт его производитель.
| Характеристика | A · Apple M2 Ultra (GPU, 76 ядер) | B · GeForce RTX 3080 Laptop GPU | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | Apple M2 Ultra | нет данных | нет данных у B |
| Архитектура | Apple Silicon | Ampere | различается |
| Вычислительные блокиSM (NVIDIA), CU (AMD) и Xe-core (Intel) — разные блоки, между производителями численно не сравниваются. | 76 ядер GPU | нет данных | нет данных у B |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | нет данных | 6 144 (CUDA-ядра) | нет данных у A |
| Частоты | |||
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. У ноутбучных чипов частота зависит от лимита мощности ноутбука. | нет данных | 1 245–1 710 МГц | нет данных у A |
| Память | |||
| Тип памяти | Объединённая память | GDDR6 | различается |
| Шина памяти | нет данных | 256 бит | нет данных у A |
Чип
Графический чип
AApple M2 Ultra
Bнет данных
нет данных у BАрхитектура
AApple Silicon
BAmpere
различаетсяВычислительные блоки
A76 ядер GPU
Bнет данных
нет данных у BSM (NVIDIA), CU (AMD) и Xe-core (Intel) — разные блоки, между производителями численно не сравниваются.
Шейдерные блоки
Aнет данных
B6 144 (CUDA-ядра)
нет данных у AЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Boost-частота
Aнет данных
B1 245–1 710 МГц
нет данных у AЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. У ноутбучных чипов частота зависит от лимита мощности ноутбука.
Память
Тип памяти
AОбъединённая память
BGDDR6
различаетсяШина памяти
Aнет данных
B256 бит
нет данных у A
«Больше» не всегда означает «лучше»: более высокое энергопотребление или размер — это требования к системе, а не преимущество (такие полосы приглушены).
Сравнить с помощью ИИ
Нейросеть разберёт характеристики и тесты этой пары и даст вердикт простым языком: кому какая модель подойдёт.
Вопросы и ответы
Что быстрее: Apple M2 Ultra (GPU, 76 ядер) или NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU?
В доступных сопоставимых тестах разница ниже порога заметности — значимого преимущества не выявлено.
Смотрите также
Источники данных (4)
- Apple — характеристики Apple M2 Ultra (GPU, 76 ядер)проверено 14 ноября 2026
- NVIDIA — характеристики NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPUпроверено 7 ноября 2026
- Blender Open Data (Blender Foundation) — тест Blender Benchmark 2.90, тест Blender Benchmark 2.91.2, тест Blender Benchmark 2.92, тест Blender Benchmark 2.93.1, тест Blender Benchmark 3.0.1, тест Blender Benchmark 3.1.0, тест Blender Benchmark 3.3.0, тест Blender Benchmark 3.6.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 4.2.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 3.4.0, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 3.2.0, тест Blender Benchmark 3.2.1, тест Blender Benchmark 4.1.0, тест Blender Benchmark 5.0.0, тест Blender Benchmark 5.1.0проверено 14 ноября 2026
- Википедия (англ.) — дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.