Перейти к содержимому

GeForce 840M vs GeForce GTX 980M: сравнение характеристик и тестов

ANVIDIA · Maxwell

NVIDIA GeForce 840M

  • 30 Вт

12 марта 2014

BNVIDIA · Maxwell

NVIDIA GeForce GTX 980M

  • 100 Вт

7 октября 2014

Короткий вывод

Недостаточно данных для вывода о производительности: в базе нет сопоставимых тестов этой пары. Ниже — ключевые различия по официальным характеристикам.

Сравнить с помощью ИИ

Преимущества

Только измеренное и паспортное: заметная разница в тесте и параметры, где больше — лучше.

Чем лучше GeForce 840M1

  • Энергопотребление карты на 70 Вт ниже30 Вт (TDP) против 100 Вт (TDP)

Чем лучше GeForce GTX 980M2

  • Шина памяти на 192 бит больше256 бит против 64 бит

  • Пропускная способность на 144 ГБ/с больше160 ГБ/с против 16 ГБ/с

Тесты

Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях. Результаты ноутбучных чипов зависят от модели ноутбука: лимит мощности и охлаждение задаёт его производитель.

  • Blender Benchmark 2.93.1

    GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше

    Без вывода о преимуществе: малая выборка в одном из результатов.

    Об измерении и источнике
    A · NVIDIA GeForce 840M

    716,1 с · измерение сообщества, выборка 1 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 1 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 716.1–716.1; отправки 2021-07-17 — 2021-07-17; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.

    B · NVIDIA GeForce GTX 980M

    140,4 с · измерение сообщества, выборка 3 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 3 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 140.26–140.78; отправки 2021-09-09 — 2021-10-19; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.

    разница = |A − B| ÷ меньшее из значений × 100 %. Порог заметности 5 % — UX-эвристика, а не статистическая значимость.

    Время рендера одной сцены Cycles без синхронизации. Медиана отправок после фильтрации.

Справочные результаты (48)
ТестABРазница
Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA)868,6168,8справочно
Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA)889,4186,5справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA)893,7188,9справочно
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA)860,4—нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX)991,3208,7справочно
Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA)2 871,8593,4справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA)2 953663,6справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA)2 554,6540,4справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA)1 790,4409,9справочно
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA)1 979,7984,1справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA)3 088,4765,2справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA)4 657,71 105,8справочно
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA)98 9921 576,4справочно
Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)24,7—нет пары
Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)66,9275справочно
Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)45,1—нет пары
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)47,7290,2справочно
Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)42,8273,7справочно
Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA)—185,7нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA)—654,1нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA)—683,7нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX)—799,8нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA)—391,2нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA)—371,6нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA)—412,6нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX)—512,3нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA)—990нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA)—726нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA)—907нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA)—2 050,1нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX)—602,7нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA)—1 107нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—1 332,7нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—1 074,5нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—2 069,1нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX)—1 268,9нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA)—3 033,8нет пары
Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA)—5 682,2нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA)—2 977нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA)—4 416,3нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX)—1 903,2нет пары
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—286,3нет пары
Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—240,3нет пары
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—238нет пары
Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—279нет пары
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—259,2нет пары
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—252,3нет пары
Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—184,5нет 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.

Чип

  • Графический чип

    AGM108

    BGM204

    различается
  • Архитектура

    AMaxwell

    BMaxwell

    одинаково

Частоты

  • Базовая частота

    A1 029 МГц

    Bнет данных

    нет данных у B

Память

  • Тип памяти

    ADDR3

    BGDDR5

    различается
  • Шина памяти

    A64 бит

    B256 бит

    B: больше на 192 бит
  • Пропускная способность

    A16 ГБ/с

    B160 ГБ/с

    B: больше на 144 ГБ/с

    Без учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.

Питание и размеры

  • Энергопотребление карты

    A30 Вт (TDP)

    B100 Вт (TDP)

    B: выше на 70 Вт

    TGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. Диапазон задан производителем чипа; конкретное значение выбирает производитель ноутбука, поэтому один и тот же чип в разных ноутбуках работает по-разному.

  • Интерфейс

    APCIe 3.0 x16

    BPCIe 3.0 x16

    одинаково

«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.

ИИ-вердикт

Вопросы и ответы

Какой интерфейс PCIe используют видеокарты?

NVIDIA GeForce 840M: PCIe 3.0 x16. NVIDIA GeForce GTX 980M: PCIe 3.0 x16.

Источники данных (2)
  • Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce 840M, характеристики NVIDIA GeForce GTX 980M, дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
  • Blender Open Data (Blender Foundation) — тест Blender Benchmark 2.82, тест Blender Benchmark 2.83, тест Blender Benchmark 2.90, тест Blender Benchmark 2.92, тест Blender Benchmark 2.93.1, тест Blender Benchmark 2.81a, тест Blender Benchmark 3.0.1, тест Blender Benchmark 4.0.0, тест Blender Benchmark 3.2.1, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 4.2.0, тест Blender Benchmark 3.1.0, тест Blender Benchmark 3.4.0, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 3.6.0, тест Blender Benchmark 5.1.0проверено 14 ноября 2026

Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.

TelegramВКонтакте