GeForce GT 1030 vs GeForce RTX 4090 D: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
Недостаточно данных для вывода о производительности: в базе нет сопоставимых тестов этой пары. Ниже — ключевые различия по официальным характеристикам.
Сравнить с помощью ИИПреимущества
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 RTX 4090 D1
Видеопамять на 22 ГБ больше24 ГБ против 2 ГБ
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
Blender Benchmark 4.5.0
GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше
GeForce GT 103059,7 сэмплов/минGeForce RTX 4090 D10 724 сэмплов/минБез вывода о преимуществе: малая выборка в одном из результатов.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GT 1030
59,7 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 10 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 10 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 50.58–71.35; отправки 2025-08-06 — 2025-11-01; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 4090 D
10 724 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 4 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 4 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 9888.69–11246.13; отправки 2025-08-13 — 2025-12-21; 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 (55)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 6 902,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 535,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 540,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 563,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | 592,7 | — | нет пары |
| 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) | 1 597,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 1 714,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | 1 696,7 | — | нет пары |
| 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) | 1 086,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 1 159,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | 1 182,7 | — | нет пары |
| 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) | 1 803,8 | — | нет пары |
| 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) | 2 814 | — | нет пары |
| 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) | 40,1 | — | нет пары |
| 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) | 95,7 | — | нет пары |
| 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) | 105,5 | — | нет пары |
| 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 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 | 11 863,2 | справочно |
| 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 | 10 675,2 | справочно |
| 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 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 10 713 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 11 007,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 10 349,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 10 085,9 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GT 1030 | B · GeForce RTX 4090 D | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | нет данных | AD102-250-A1 | нет данных у A |
| Архитектура | нет данных | Ada Lovelace | нет данных у A |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 384 (CUDA-ядра) | 14 592 (CUDA-ядра) | не сравнивается напрямую |
| Частоты | |||
| Базовая частота | нет данных | 2 280 МГц | нет данных у A |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. У ноутбучных чипов частота зависит от лимита мощности ноутбука. | нет данных | 2 520 МГц | нет данных у A |
| Память | |||
| Видеопамять | 2 ГБ | 24 ГБ | B: больше на 22 ГБ |
| Тип памяти | нет данных | GDDR6X | нет данных у A |
| Шина памяти | нет данных | 384 бит | нет данных у A |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | нет данных | 1 008 ГБ/с | нет данных у A |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (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. | нет данных | 425 Вт (TDP) | нет данных у A |
| Интерфейс | PCIe 3.0 | PCIe 4.0 x16 | различается |
Чип
Графический чип
Aнет данных
BAD102-250-A1
нет данных у AАрхитектура
Aнет данных
BAda Lovelace
нет данных у AШейдерные блоки
A384 (CUDA-ядра)
B14 592 (CUDA-ядра)
не сравнивается напрямуюЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
Aнет данных
B2 280 МГц
нет данных у ABoost-частота
Aнет данных
B2 520 МГц
нет данных у AЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. У ноутбучных чипов частота зависит от лимита мощности ноутбука.
Память
Видеопамять
A2 ГБ
B24 ГБ
B: больше на 22 ГБТип памяти
Aнет данных
BGDDR6X
нет данных у AШина памяти
Aнет данных
B384 бит
нет данных у AПропускная способность
Aнет данных
B1 008 ГБ/с
нет данных у AБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
Aнет данных
B425 Вт (TDP)
нет данных у ATGP (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 4.0 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.
Вопросы и ответы
Сколько видеопамяти у NVIDIA GeForce GT 1030 и NVIDIA GeForce RTX 4090 D?
NVIDIA GeForce GT 1030: 2 ГБ. NVIDIA GeForce RTX 4090 D: 24 ГБ GDDR6X, шина 384 бит.
Какой интерфейс PCIe используют видеокарты?
NVIDIA GeForce GT 1030: PCIe 3.0. NVIDIA GeForce RTX 4090 D: PCIe 4.0 x16.
Смотрите также
Источники данных (2)
- Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GT 1030, характеристики NVIDIA GeForce RTX 4090 D, дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
- Blender Open Data (Blender Foundation) — тест Blender Benchmark 2.81a, 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.