GeForce GT 640 vs GeForce GTX 690: 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 6402
Энергопотребление карты на 235 Вт ниже65 Вт (TDP) против 300 Вт (TDP)
Цена на старте на $900 ниже$99 против $999
Чем лучше GeForce GTX 6900
По данным в базе преимуществ не найдено.
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
Blender Benchmark 2.90
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GT 6401 209,9 сGeForce GTX 690239,3 сБез вывода о преимуществе: малая выборка в одном из результатов.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GT 640
1 209,9 с · измерение сообщества, выборка 2 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 2 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 1153.11–1266.63; отправки 2020-12-16 — 2020-12-26; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 690
239,3 с · измерение сообщества, выборка 1 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 1 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 239.27–239.27; отправки 2020-12-15 — 2020-12-15; 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 (12)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 1 241,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA) | 1 298,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 6 499,8 | 820 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | 3 537,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 36,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 31,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | — | 231,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | — | 451,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | — | 816,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | — | 1 321,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 184,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 180,2 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GT 640 | B · GeForce GTX 690 | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | GK107-300-A2 | нет данных | нет данных у B |
| Архитектура | Kepler | нет данных | нет данных у B |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 384 (CUDA-ядра) | нет данных | нет данных у B |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 902 МГц | 915 МГц | B: больше на 13 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. У ноутбучных чипов частота зависит от лимита мощности ноутбука. | нет данных | 1 019 МГц | нет данных у A |
| Память | |||
| Видеопамять | 2 ГБ | нет данных | нет данных у B |
| Тип памяти | DDR3 | GDDR5 | различается |
| Шина памяти | 128 бит | нет данных | нет данных у B |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | 28,5 ГБ/с | нет данных | нет данных у B |
| 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. | 65 Вт (TDP) | 300 Вт (TDP) | B: выше на 235 Вт |
| Интерфейс | PCIe 3.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | одинаково |
Чип
Графический чип
AGK107-300-A2
Bнет данных
нет данных у BАрхитектура
AKepler
Bнет данных
нет данных у BШейдерные блоки
A384 (CUDA-ядра)
Bнет данных
нет данных у BЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A902 МГц
B915 МГц
B: больше на 13 МГцBoost-частота
Aнет данных
B1 019 МГц
нет данных у AЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. У ноутбучных чипов частота зависит от лимита мощности ноутбука.
Память
Видеопамять
A2 ГБ
Bнет данных
нет данных у BТип памяти
ADDR3
BGDDR5
различаетсяШина памяти
A128 бит
Bнет данных
нет данных у BПропускная способность
A28,5 ГБ/с
Bнет данных
нет данных у BБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A65 Вт (TDP)
B300 Вт (TDP)
B: выше на 235 ВтTGP (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.
Вопросы и ответы
Какой интерфейс PCIe используют видеокарты?
NVIDIA GeForce GT 640: PCIe 3.0 x16. NVIDIA GeForce GTX 690: PCIe 3.0 x16.
Смотрите также
Источники данных (2)
- Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GT 640, характеристики NVIDIA GeForce GTX 690, дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
- Blender Open Data (Blender Foundation) — тест Blender Benchmark 2.90, тест Blender Benchmark 2.92, тест Blender Benchmark 2.93.1, тест Blender Benchmark 2.82, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 3.6.0, тест Blender Benchmark 3.3.0, тест Blender Benchmark 3.4.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.