Перейти к содержимому

GeForce GT 1030 vs GeForce GTX TITAN Black: сравнение характеристик и тестов

ANVIDIA · GeForce GT

NVIDIA GeForce GT 1030

  • 2 ГБ

17 мая 2017

BNVIDIA · Kepler

NVIDIA GeForce GTX TITAN Black

  • 6 ГБ GDDR5
  • 250 Вт

18 февраля 2014 · $999 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 GT 10300

По данным в базе преимуществ не найдено.

Чем лучше GeForce GTX TITAN Black1

  • Видеопамять на 4 ГБ больше6 ГБ против 2 ГБ

Тесты

Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.

  • Blender Benchmark 2.90

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

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

    Об измерении и источнике
    A · NVIDIA GeForce GT 1030

    592,7 с · измерение сообщества, выборка 4 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 4 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 588.74–602.77; отправки 2020-09-06 — 2021-01-18; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.

    B · NVIDIA GeForce GTX TITAN Black

    123,2 с · измерение сообщества, выборка 1 · 14 ноября 2026

    Blender Open Data (Blender Foundation)

    Медиана 1 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 123.19–123.19; отправки 2020-09-04 — 2020-09-04; 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 (63)
ТестABРазница
Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA)6 902,8—нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA)535,8126,9справочно
Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA)540,7—нет пары
Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA)563,9122,5справочно
Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA)544,9—нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA)550,5—нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA)484—нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX)604,1—нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX)629,9—нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA)1 597,6496,9справочно
Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA)1 714,2—нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA)1 696,7437справочно
Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA)1 989,4—нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA)1 637,1—нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA)1 460,4—нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA)1 086,1287,7справочно
Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA)1 159,5—нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA)1 182,7250,7справочно
Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA)1 042,1—нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA)1 146,6—нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX)1 554,5—нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA)1 803,8572,9справочно
Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA)1 771,4—нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA)1 695,6—нет пары
Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX)1 814,1—нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA)2 814818,7справочно
Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA)2 979,9—нет пары
Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA)2 828,2—нет пары
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)40,1472,4справочно
Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)56,2—нет пары
Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)104,4—нет пары
Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)95,7465,5справочно
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)102,2—нет пары
Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)105,5423,2справочно
Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)96,1—нет пары
Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)95,6—нет пары
Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)45,1—нет пары
Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)51,5—нет пары
Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)55,2—нет пары
Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)48,6—нет пары
Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)54,8—нет пары
Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)59,7—нет пары
Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)56,9—нет пары
Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)71—нет пары
Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)80,5—нет пары
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)86,3—нет пары
Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)77—нет пары
Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)69,6—нет пары
Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)75,5—нет пары
Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)47—нет пары
Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal)45,6—нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA)—1 300,2нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA)—114,5нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA)—404,1нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA)—228,7нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA)—454,7нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA)—468,2нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—644,5нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA)—707,6нет пары
Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA)—1 017,9нет пары
Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA)—1 234,1нет пары
Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA)—1 089нет пары
Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA)—467,8нет пары

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

Характеристики

Чип

  • Графический чип

    Aнет данных

    BGK110-430-B1

    нет данных у A
  • Архитектура

    Aнет данных

    BKepler

    нет данных у A
  • Шейдерные блоки

    A384 (CUDA-ядра)

    B2 880 (CUDA-ядра)

    не сравнивается напрямую

    Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.

Частоты

  • Базовая частота

    Aнет данных

    B889 МГц

    нет данных у A
  • Boost-частота

    Aнет данных

    B980 МГц

    нет данных у A

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

Память

  • Видеопамять

    A2 ГБ

    B6 ГБ

    B: больше на 4 ГБ
  • Тип памяти

    Aнет данных

    BGDDR5

    нет данных у A
  • Шина памяти

    Aнет данных

    B384 бит

    нет данных у A
  • Пропускная способность

    Aнет данных

    B336 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

    B250 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.

  • Интерфейс

    APCIe 3.0

    BPCIe 3.0 x16

    различается

«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

Сколько видеопамяти у NVIDIA GeForce GT 1030 и NVIDIA GeForce GTX TITAN Black?

NVIDIA GeForce GT 1030: 2 ГБ. NVIDIA GeForce GTX TITAN Black: 6 ГБ GDDR5, шина 384 бит.

Какой интерфейс PCIe используют видеокарты?

NVIDIA GeForce GT 1030: PCIe 3.0. NVIDIA GeForce GTX TITAN Black: PCIe 3.0 x16.

Источники данных (2)
  • Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GT 1030, характеристики NVIDIA GeForce GTX TITAN Black, дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
  • Blender Open Data (Blender Foundation) — тест Blender Benchmark 2.81a, тест Blender Benchmark 2.81, тест Blender Benchmark 2.82, 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 3.1.0, тест Blender Benchmark 3.3.0, тест Blender Benchmark 3.4.0, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 3.6.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, тест Blender Benchmark 4.1.0, тест Blender Benchmark 4.2.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 3.2.1, тест Blender Benchmark 5.0.0, тест Blender Benchmark 5.1.0проверено 14 ноября 2026

Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.

TelegramВКонтакте