Перейти к содержимому

GeForce 930A vs GeForce GTX 980: сравнение характеристик и тестов

ANVIDIA · GeForce

NVIDIA GeForce 930A

    BNVIDIA · Maxwell

    NVIDIA GeForce GTX 980

    • 4 ГБ GDDR5
    • 165 Вт

    18 сентября 2014 · $549 на старте

    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 930A0

    По данным в базе преимуществ не найдено.

    Чем лучше GeForce GTX 9800

    По данным в базе преимуществ не найдено.

    Тесты

    Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.

    • Blender Benchmark 2.82

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

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

      Об измерении и источнике
      A · NVIDIA GeForce 930A

      870,4 с · измерение сообщества, выборка 1 · 14 ноября 2026

      Blender Open Data (Blender Foundation)

      Медиана 1 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 870.44–870.44; отправки 2020-06-05 — 2020-06-05; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.

      B · NVIDIA GeForce GTX 980

      123,1 с · измерение сообщества, выборка 10 · 14 ноября 2026

      Blender Open Data (Blender Foundation)

      Медиана 10 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 120.97–124.46; отправки 2020-03-07 — 2020-05-25; 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 (66)
    ТестABРазница
    Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA)—1 347,4нет пары
    Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA)—126,9нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA)—130,6нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA)—128,5нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA)—129,9нет пары
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA)—151,7нет пары
    Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA)—148нет пары
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA)—101нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX)—139,4нет пары
    Blender Benchmark 2.90.1GPU, bmw27 (OPTIX)—143,5нет пары
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX)—152,5нет пары
    Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX)—145,7нет пары
    Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA)—411,7нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA)—437,9нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA)—423,6нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA)—407,3нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA)—423,8нет пары
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA)—424,2нет пары
    Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA)—435,7нет пары
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA)—364,5нет пары
    Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA)—258нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA)—273,2нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA)—252,5нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA)—261,8нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA)—254нет пары
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA)—310нет пары
    Blender Benchmark 2.90.1GPU, fishy_cat (OPTIX)—338,4нет пары
    Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA)—582,3нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA)—998,5нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA)—515,3нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA)—625,3нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA)—515,2нет пары
    Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA)—541,4нет пары
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA)—665нет пары
    Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—655,5нет пары
    Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA)—706нет пары
    Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—590,6нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—668,3нет пары
    Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—731,3нет пары
    Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—772,4нет пары
    Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—798,1нет пары
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—573,2нет пары
    Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA)—18 502,8нет пары
    Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA)—16 190,5нет пары
    Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA)—15 003,7нет пары
    Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—395,7нет пары
    Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—394,8нет пары
    Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—418,7нет пары
    Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—448,2нет пары
    Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—406,5нет пары
    Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—392,4нет пары
    Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—346,7нет пары
    Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—450,2нет пары
    Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—291,9нет пары
    Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—292,8нет пары
    Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—227,9нет пары
    Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—395,6нет пары
    Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—369,1нет пары
    Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—348,5нет пары
    Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—391,8нет пары
    Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—378,3нет пары
    Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—330,6нет пары
    Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—366,2нет пары
    Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—367,4нет пары
    Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—279,8нет пары
    Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)—230,1нет пары

    У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.

    Характеристики

    Чип

    • Графический чип

      Aнет данных

      BGM204-400-A1

      нет данных у A

    • Архитектура

      Aнет данных

      BMaxwell

      нет данных у A

    • Шейдерные блоки

      Aнет данных

      B2 048 (CUDA-ядра)

      нет данных у A

      Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.

    Частоты

    • Базовая частота

      Aнет данных

      B1 127 МГц

      нет данных у A

    • Boost-частота

      Aнет данных

      B1 216 МГц

      нет данных у A

      Частоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. У ноутбучных чипов частота зависит от лимита мощности ноутбука.

    Память

    • Видеопамять

      Aнет данных

      B4 ГБ

      нет данных у A

    • Тип памяти

      Aнет данных

      BGDDR5

      нет данных у A

    • Шина памяти

      Aнет данных

      B256 бит

      нет данных у A

    • Пропускная способность

      Aнет данных

      B224,4 ГБ/с

      нет данных у A

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

    Питание и размеры

    • Энергопотребление карты

      Aнет данных

      B165 Вт (TDP)

      нет данных у A

      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.

    «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
    Источники данных (3)
    • NVIDIA (идентификация устройств) — характеристики NVIDIA GeForce 930Aпроверено 14 ноября 2026
    • Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GTX 980, дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
    • Blender Open Data (Blender Foundation) — тест Blender Benchmark 2.81, тест Blender Benchmark 2.82, тест Blender Benchmark 2.81a, тест Blender Benchmark 2.83, 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 2.90.1, тест Blender Benchmark 3.1.0, тест Blender Benchmark 3.1.2, тест Blender Benchmark 3.2.1, тест Blender Benchmark 3.3.0, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 3.6.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 4.2.0, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 3.0.1, тест Blender Benchmark 3.4.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, тест Blender Benchmark 4.1.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 5.1.0проверено 14 ноября 2026

    Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.

    TelegramВКонтакте