GeForce GTX 1080 Ti vs GeForce RTX 2080 SUPER: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER 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
B +213,3 %NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER впереди в этом сценарии (до 213,3 % 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 1080 Ti2
Видеопамять на 3 ГБ больше11 ГБ против 8 ГБ
Шина памяти на 96 бит больше352 бит против 256 бит
Чем лучше GeForce RTX 2080 SUPER10
Blender Benchmark 2.93.1 на 22 % меньше46 с против 56 с
Blender Benchmark 2.93.1 на 117,9 % меньше29 с против 63 с
Blender Benchmark 2.93.1 на 15,2 % меньше149 с против 172 с
Blender Benchmark 2.90 на 135,7 % меньше90 с против 213 с
Blender Benchmark 2.90 на 27,7 % меньше100 с против 127 с
Blender Benchmark 2.90 на 32,7 % меньше163 с против 217 с
Blender Benchmark 2.90 на 18,9 % меньше302 с против 359 с
Blender Benchmark 2.90 на 27,1 % меньше372 с против 472 с
Blender Benchmark 4.5.0 на 179,1 % быстрее2 293 сэмплов/мин против 821 сэмплов/мин
Пропускная способность на 11,5 ГБ/с больше495,9 ГБ/с против 484,4 ГБ/с
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- B впереди на 22 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1080 Ti56,2 сGeForce RTX 2080 SUPER46,1 сМесто среди всех моделей в базе (31)
B · 46A · 560100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER впереди на 22 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
56,2 с · измерение сообщества, выборка 76 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 76 отправок (исключено выбросов: 6), межквартильный размах 55.4–57.39; отправки 2021-07-11 — 2022-03-01; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER
46,1 с · измерение сообщества, выборка 33 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 33 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 45.46–47.66; отправки 2021-07-11 — 2022-02-27; 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.
- B впереди на 117,9 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (OPTIX) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1080 Ti62,7 сGeForce RTX 2080 SUPER28,8 сМесто среди всех моделей в базе (20)
B · 29A · 63050100150Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER впереди на 117,9 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
62,7 с · измерение сообщества, выборка 23 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 23 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 60.35–64.88; отправки 2021-07-14 — 2022-02-09; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER
28,8 с · измерение сообщества, выборка 22 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 22 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 27.21–29.41; отправки 2021-07-19 — 2022-02-21; бэкенд OPTIX. 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.
- B впереди на 15,2 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1080 Ti172 сGeForce RTX 2080 SUPER149,3 сМесто среди всех моделей в базе (26)
B · 149A · 1720200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER впереди на 15,2 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
172 с · измерение сообщества, выборка 58 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 58 отправок (исключено выбросов: 7), межквартильный размах 169.09–175.74; отправки 2021-07-19 — 2022-03-01; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER
149,3 с · измерение сообщества, выборка 22 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 22 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 148.22–154.89; отправки 2021-07-11 — 2022-02-21; 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.
- B впереди на 135,7 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, classroom (OPTIX) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1080 Ti212,6 сGeForce RTX 2080 SUPER90,2 сМесто среди всех моделей в базе (15)
B · 90A · 2130100200300400Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER впереди на 135,7 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
212,6 с · измерение сообщества, выборка 23 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 23 отправок (исключено выбросов: 1), межквартильный размах 203.94–221.54; отправки 2020-09-06 — 2022-01-26; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER
90,2 с · измерение сообщества, выборка 81 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 81 отправок (исключено выбросов: 10), межквартильный размах 89.4–91.43; отправки 2020-09-02 — 2021-01-31; бэкенд OPTIX. 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.
- B впереди на 27,7 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, fishy_cat (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1080 Ti127,4 сGeForce RTX 2080 SUPER99,8 сМесто среди всех моделей в базе (22)
B · 100A · 1270200400600Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER впереди на 27,7 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
127,4 с · измерение сообщества, выборка 166 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 166 отправок (исключено выбросов: 12), межквартильный размах 124.67–130.48; отправки 2020-09-02 — 2021-01-27; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER
99,8 с · измерение сообщества, выборка 121 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 121 отправок (исключено выбросов: 25), межквартильный размах 97.95–101.06; отправки 2020-09-02 — 2021-02-01; 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.
- B впереди на 32,7 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, koro (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1080 Ti216,7 сGeForce RTX 2080 SUPER163,3 сМесто среди всех моделей в базе (22)
B · 163A · 2170200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER впереди на 32,7 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
216,7 с · измерение сообщества, выборка 151 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 151 отправок (исключено выбросов: 24), межквартильный размах 213.35–220.93; отправки 2020-09-02 — 2021-01-27; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER
163,3 с · измерение сообщества, выборка 112 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 112 отправок (исключено выбросов: 21), межквартильный размах 161.87–166.92; отправки 2020-09-02 — 2021-02-01; 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.
- B впереди на 18,9 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, pavillon_barcelona (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1080 Ti359 сGeForce RTX 2080 SUPER301,9 сМесто среди всех моделей в базе (23)
B · 302A · 35905001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER впереди на 18,9 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
359 с · измерение сообщества, выборка 157 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 157 отправок (исключено выбросов: 19), межквартильный размах 352.55–366.03; отправки 2020-09-02 — 2021-01-27; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER
301,9 с · измерение сообщества, выборка 117 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 117 отправок (исключено выбросов: 17), межквартильный размах 298.38–309.39; отправки 2020-09-02 — 2021-02-01; 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.
- B впереди на 27,1 %
Blender Benchmark 2.90
GPU, victor (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce GTX 1080 Ti472,4 сGeForce RTX 2080 SUPER371,7 сМесто среди всех моделей в базе (20)
B · 372A · 47205001 0001 500Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER впереди на 27,1 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
472,4 с · измерение сообщества, выборка 155 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 155 отправок (исключено выбросов: 17), межквартильный размах 463.04–482.59; отправки 2020-09-02 — 2021-01-27; бэкенд CUDA. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER
371,7 с · измерение сообщества, выборка 111 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 111 отправок (исключено выбросов: 18), межквартильный размах 366.17–380.44; отправки 2020-09-02 — 2021-02-01; 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.
- B впереди на 179,1 %
Blender Benchmark 4.5.0
GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше
GeForce GTX 1080 Ti821,4 сэмплов/минGeForce RTX 2080 SUPER2 292,6 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (100)
A · 821B · 2 29305 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER впереди на 179,1 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
821,4 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 57 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 57 отправок (исключено выбросов: 6), межквартильный размах 808.6–840.55; отправки 2025-07-18 — 2026-03-07; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER
2 292,6 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 40 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 40 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 2221.12–2330.97; отправки 2025-07-24 — 2026-09-26; 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 (32)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 63,2 | 49,9 | B +26,7 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 62,2 | 50,6 | B +23,1 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 64,1 | 50,7 | B +26,5 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | 69,9 | 55,6 | B +25,7 % |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 64,3 | 53,2 | B +20,8 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 61,2 | 25,1 | B +143,6 % |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 192,2 | 163,2 | B +17,8 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 192,3 | 158,6 | B +21,2 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 194,8 | 159,1 | B +22,5 % |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | 197,9 | 163,3 | B +21,2 % |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 121,3 | 88 | B +37,9 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 123,4 | 90,8 | B +35,9 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 124,1 | 92,8 | B +33,7 % |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 248,4 | 150,6 | B +64,9 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 245,2 | 149,5 | B +64 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 236 | 156,7 | B +50,6 % |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 330,5 | 283,9 | B +16,4 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 329,7 | 284,6 | B +15,9 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 337,5 | 283,5 | B +19 % |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 491,8 | 380,6 | B +29,2 % |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 487,7 | 372 | B +31,1 % |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 478,1 | 376,7 | B +26,9 % |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 821,5 | 2 234,5 | B +172 % |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 868 | 2 431,9 | B +180,2 % |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 878,4 | 2 485,1 | B +182,9 % |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 879,8 | 2 462,5 | B +179,9 % |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 889,7 | 2 644,5 | B +197,2 % |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 889,8 | 2 634,8 | B +196,1 % |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 830,7 | 2 282,1 | B +174,7 % |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 842,2 | 2 327,6 | B +176,4 % |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 829 | 2 253,2 | B +171,8 % |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 820,8 | 2 571,2 | B +213,3 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (90)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | 529,5 | 518,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 532,3 | 522,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (CUDA) | 62,5 | 50,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 65,4 | 51,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 61,8 | 25,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 61,3 | 26,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 189,1 | 160,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 193,9 | 165,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 185 | 166,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | 216,5 | 91,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 221,1 | 94 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 221,4 | 95,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 119,6 | 87 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 122,4 | 89,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 119,1 | 96,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 124,3 | 90,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 115,4 | 39,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | 115,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 119,4 | 44,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 117,4 | 44,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 245,9 | 149,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 214,6 | 150,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 213,3 | 155,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 220,4 | 147,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (OPTIX) | 132,1 | 80,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | 133,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 172,2 | 139,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 135,1 | 86 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 331 | 282,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 341,4 | 277,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 334,7 | 279 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 310,6 | 253,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 330,9 | 118,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 326,6 | 120,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 333,8 | 122,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 334,1 | 127,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 493,3 | 378,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 460,2 | 356,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 521,5 | 432 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 521,3 | 385,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (OPTIX) | 447,9 | 132,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | 436,1 | 134,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | 480,3 | 165 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 462,5 | 159,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 936,1 | 1 755,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 873,8 | 1 631,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 895,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 976,1 | 1 646,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 931,9 | 1 769,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 928,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 960,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 886,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 905,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 925,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 969,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 685,3 | 2 171,8 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 699,6 | 2 202,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 935,9 | 2 537,9 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 780,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 888,7 | 2 425,3 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 883,9 | 2 430,7 | справочно |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 726,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 695,2 | 2 168,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (OPTIX) | — | 917,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (OPTIX) | — | 885,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 28,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (OPTIX) | — | 25,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 25,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (OPTIX) | — | 25,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (OPTIX) | — | 96,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (OPTIX) | — | 91,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (OPTIX) | — | 90,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (OPTIX) | — | 90,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 40,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 38,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 39,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 38,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (OPTIX) | — | 71,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (OPTIX) | — | 68,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (OPTIX) | — | 67,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (OPTIX) | — | 67 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 129,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 119,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 123,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | — | 120,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (OPTIX) | — | 409,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (OPTIX) | — | 194,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (OPTIX) | — | 141,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (OPTIX) | — | 140,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 667,7 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce GTX 1080 Ti | B · GeForce RTX 2080 SUPER | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | GP102-350-K1-A1 | TU104-450-A1 | различается |
| Архитектура | Pascal | Turing | различается |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 3 584 (CUDA-ядра) | 3 072 (CUDA-ядра) | не сравнивается напрямую |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 481 МГц | 1 650 МГц | B: больше на 169 МГц |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 582 МГц | 1 815 МГц | B: больше на 233 МГц |
| Память | |||
| Видеопамять | 11 ГБ | 8 ГБ | A: больше на 3 ГБ |
| Тип памяти | GDDR5X | GDDR6 | различается |
| Шина памяти | 352 бит | 256 бит | A: больше на 96 бит |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | 484,4 ГБ/с | 495,9 ГБ/с | B: больше на 11,5 ГБ/с |
| Питание и размеры | |||
| Энергопотребление картыTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. | 250 Вт (TDP) | 250 Вт (TDP) | одинаково |
| Интерфейс | PCIe 3.0 x16 | нет данных | нет данных у B |
Чип
Графический чип
AGP102-350-K1-A1
BTU104-450-A1
различаетсяАрхитектура
APascal
BTuring
различаетсяШейдерные блоки
A3 584 (CUDA-ядра)
B3 072 (CUDA-ядра)
не сравнивается напрямуюЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 481 МГц
B1 650 МГц
B: больше на 169 МГцBoost-частота
A1 582 МГц
B1 815 МГц
B: больше на 233 МГцЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A11 ГБ
B8 ГБ
A: больше на 3 ГБТип памяти
AGDDR5X
BGDDR6
различаетсяШина памяти
A352 бит
B256 бит
A: больше на 96 битПропускная способность
A484,4 ГБ/с
B495,9 ГБ/с
B: больше на 11,5 ГБ/сБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность.
Питание и размеры
Энергопотребление карты
A250 Вт (TDP)
B250 Вт (TDP)
одинаковоTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше.
Интерфейс
APCIe 3.0 x16
Bнет данных
нет данных у B
«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 1080 Ti и NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER?
NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti: 11 ГБ GDDR5X, шина 352 бит. NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER: 8 ГБ GDDR6, шина 256 бит.
Что быстрее: NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti или NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER?
NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER 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 1080 Ti, характеристики NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER, 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 3.0.1, тест Blender Benchmark 3.1.0, тест Blender Benchmark 3.2.0, 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 4.1.0, тест Blender Benchmark 4.2.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 3.4.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 3.1.2, тест Blender Benchmark 4.0.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 5.0.0, тест Blender Benchmark 5.1.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.