GeForce GTX 1070 Ti vs GeForce GTX 1080: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti впереди во всех сценариях, где есть сопоставимые тесты: рендеринг и вычисления. Это не означает преимущества в задачах, для которых тестов нет.
Сравнить с помощью ИИРендеринг и вычисления
A +6 %NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti впереди в этом сценарии (до 6 % в сопоставимых тестах).
Пока нет сопоставимых тестов: игры: растеризация, игры: трассировка лучей, энергоэффективность.
Преимущества
Только измеренное и паспортное: заметная разница в тесте и параметры, где больше — лучше.
Чем лучше GeForce GTX 1070 Ti0
По данным в базе преимуществ не найдено.
Чем лучше GeForce GTX 10801
Шейдерные блоки на 128 больше2 560 (CUDA-ядра) против 2 432 (CUDA-ядра)
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- разница 3,6 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070 Ti77,7 сGeForce GTX 108080,5 сМесто среди всех моделей в базе (31)
A · 78B · 810100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 3,6 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti
77,7 с · измерение сообщества, выборка 20 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 20 отправок (исключено выбросов: 2), межквартильный размах 76.96–78.05; отправки 2021-07-12 — 2022-02-25; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1080
80,5 с · измерение сообщества, выборка 62 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 62 отправок (исключено выбросов: 13), межквартильный размах 79.51–81.58; отправки 2021-07-15 — 2022-02-24; 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.
- разница 1,1 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.90
GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070 Ti293,5 сGeForce GTX 1080290,2 сМесто среди всех моделей в базе (25)
B · 290A · 2940200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 1,1 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti
293,5 с · измерение сообщества, выборка 75 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 75 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 280.96–296.59; отправки 2020-09-02 — 2021-01-31; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1080
290,2 с · измерение сообщества, выборка 143 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 143 отправок (исключено выбросов: 9), межквартильный размах 284.58–299.98; отправки 2020-09-02 — 2021-04-17; 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.
- разница 0,8 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.90
GPU, fishy_cat (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070 Ti187,6 сGeForce GTX 1080189 сМесто среди всех моделей в базе (22)
A · 188B · 1890200400600Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 0,8 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti
187,6 с · измерение сообщества, выборка 56 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 56 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 179.05–190.86; отправки 2020-09-02 — 2021-01-31; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1080
189 с · измерение сообщества, выборка 115 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 115 отправок (исключено выбросов: 11), межквартильный размах 185.79–193.03; отправки 2020-09-02 — 2021-04-17; 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.
- разница 4,2 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.90
GPU, koro (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070 Ti296 сGeForce GTX 1080308,6 сМесто среди всех моделей в базе (22)
A · 296B · 3090200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 4,2 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti
296 с · измерение сообщества, выборка 52 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 52 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 283.33–300.59; отправки 2020-09-02 — 2021-01-31; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1080
308,6 с · измерение сообщества, выборка 105 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 105 отправок (исключено выбросов: 11), межквартильный размах 303.03–314.18; отправки 2020-09-02 — 2021-01-30; 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.
- разница 4,5 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.90
GPU, pavillon_barcelona (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070 Ti502,9 сGeForce GTX 1080525,5 сМесто среди всех моделей в базе (23)
A · 503B · 52505001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 4,5 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti
502,9 с · измерение сообщества, выборка 52 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 52 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 479.86–509.1; отправки 2020-09-02 — 2021-01-31; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1080
525,5 с · измерение сообщества, выборка 114 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 114 отправок (исключено выбросов: 10), межквартильный размах 516.26–539.09; отправки 2020-09-02 — 2021-01-30; 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.
- разница 1,6 % — в пределах порога
Blender Benchmark 2.90
GPU, victor (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1070 Ti692,6 сGeForce GTX 1080703,6 сМесто среди всех моделей в базе (20)
A · 693B · 70405001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. Разница 1,6 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti
692,6 с · измерение сообщества, выборка 46 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 46 отправок (исключено выбросов: 8), межквартильный размах 663.89–711.48; отправки 2020-09-02 — 2021-01-31; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1080
703,6 с · измерение сообщества, выборка 100 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 100 отправок (исключено выбросов: 16), межквартильный размах 690.88–715.17; отправки 2020-09-02 — 2021-01-30; 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.
- разница 1,1 % — в пределах порога
Blender Benchmark 4.5.0
GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше
GeForce GTX 1070 Ti591,6 сэмплов/минGeForce GTX 1080584,9 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (100)
B · 585A · 59205 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. Разница 1,1 % — ниже порога заметности (5 %).
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti
591,6 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 24 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 24 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 582.59–600.66; отправки 2025-07-19 — 2026-04-11; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce GTX 1080
584,9 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 81 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 81 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 570.45–627.62; отправки 2025-07-29 — 2026-08-29; 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.
Другие сопоставимые тесты (20)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 88,4 | 88,5 | A +0,1 % |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 86,8 | 89,4 | A +3 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 88 | 88,5 | A +0,6 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 89,3 | 90,7 | A +1,6 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | 96,2 | 99 | A +2,9 % |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 286,5 | 279,9 | B +2,4 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 285,5 | 280,3 | B +1,9 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 286,1 | 285,9 | B +0 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 182,2 | 182,1 | B +0 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 180,9 | 183,7 | A +1,6 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 338 | 341,2 | A +0,9 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 474,3 | 483,3 | A +1,9 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 485,9 | 491,9 | A +1,2 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 714,3 | 753,3 | A +5,5 % |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 633,8 | 614,9 | A +3,1 % |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 635,3 | 613,3 | A +3,6 % |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 639,7 | 619,2 | A +3,3 % |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 662,4 | 624,9 | A +6 % |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 635,4 | 621,3 | A +2,3 % |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 596,6 | 577,8 | A +3,3 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (81)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | 802,3 | 784,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 802,9 | 787,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 89,7 | 92,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 89,9 | 90,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 90 | 87,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 88,9 | 87,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 89,5 | 86 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 91,7 | 88,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 284,4 | 282,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 274,6 | 280,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 280 | 272,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 253,8 | 253,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 325,3 | 304,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 338,1 | 310,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 328,2 | 322,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 176,7 | 176,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 178,2 | 178 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 176,6 | 179,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 178,1 | 177,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 181,7 | 186,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 168,7 | 164,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 175 | 169,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 178,8 | 171,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 340,9 | 343,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 341,7 | 343,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 327,8 | 328,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 291,9 | 302,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 295,3 | 301,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 300,5 | 316,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 195,9 | 189,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 281,2 | 247,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 206,8 | 194,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 480,4 | 485,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 472,5 | 478,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 471,7 | 490,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 483,3 | 491,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 447,2 | 460,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 475,9 | 470,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 491,7 | 472,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 501,4 | 484,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 773 | 793,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 750,1 | 749 | справочно |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 690,6 | 707,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 668,2 | 688,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 745,5 | 759,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 734,5 | 797,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 650,3 | 620,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | 751,1 | 697,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 701,6 | 688,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 687,1 | 609,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 674,9 | 613,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 652,1 | 635,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 667,3 | 638 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 663,7 | 640,9 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 684 | 650,2 | справочно |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 592,8 | 577,6 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 495 | 486,9 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 513,6 | 506,9 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 658,3 | 643 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 662,6 | 601,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 614,7 | 609,8 | справочно |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 599,7 | 581,4 | справочно |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 590,9 | 567,9 | справочно |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 587,9 | 574,2 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 506,8 | 474 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | — | 324,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 161,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | — | 188,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 465 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | — | 617 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 668 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 608,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 602,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 588,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 603,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 582,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 564,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 632,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 512,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 611 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 482,1 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 1070 Ti | B · GeForce GTX 1080 | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | GP104-300-A1 | нет данных | нет данных у B |
| Архитектура | Pascal | Pascal | одинаково |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 2 432 (CUDA-ядра) | 2 560 (CUDA-ядра) | B: больше на 128 |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 607 МГц | 1 607 МГц | одинаково |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 683 МГц | 1 733 МГц | B: больше на 50 МГц |
| Память | |||
| Видеопамять | 8 ГБ | 8 ГБ | одинаково |
| Тип памяти | GDDR5 | GDDR5X | различается |
| Шина памяти | 256 бит | 256 бит | одинаково |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | 256,3 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. | 180 Вт (TDP) | 180 Вт (TDP) | одинаково |
| Интерфейс | PCIe 3.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | одинаково |
Чип
Графический чип
AGP104-300-A1
Bнет данных
нет данных у BАрхитектура
APascal
BPascal
одинаковоШейдерные блоки
A2 432 (CUDA-ядра)
B2 560 (CUDA-ядра)
B: больше на 128Число шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 607 МГц
B1 607 МГц
одинаковоBoost-частота
A1 683 МГц
B1 733 МГц
B: больше на 50 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A8 ГБ
B8 ГБ
одинаковоТип памяти
AGDDR5
BGDDR5X
различаетсяШина памяти
A256 бит
B256 бит
одинаковоПропускная способность
A256,3 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
A180 Вт (TDP)
B180 Вт (TDP)
одинаковоTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше.
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
Сколько видеопамяти у NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti и NVIDIA GeForce GTX 1080?
NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti: 8 ГБ GDDR5, шина 256 бит. NVIDIA GeForce GTX 1080: 8 ГБ GDDR5X, шина 256 бит.
Какой интерфейс PCIe используют видеокарты?
NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti: PCIe 3.0 x16. NVIDIA GeForce GTX 1080: PCIe 3.0 x16.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti или NVIDIA GeForce GTX 1080?
NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti впереди во всех сценариях, где есть сопоставимые тесты: рендеринг и вычисления. Это не означает преимущества в задачах, для которых тестов нет.
Смотрите также
Источники данных (2)
- Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti, характеристики NVIDIA GeForce GTX 1080, дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
- Blender Open Data (Blender Foundation) — тест Blender Benchmark 2.81, 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 3.2.1, 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 3.0.1, тест Blender Benchmark 3.2.0, 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 5.2.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.1.0, тест Blender Benchmark 3.1.2, тест Blender Benchmark 5.0.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.