GeForce RTX 2080 SUPER vs GeForce RTX 3060 Laptop GPU: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
Зависит от задачи: рендеринг и вычисления — результаты расходятся.
Сравнить с помощью ИИРендеринг и вычисления
зависит от задачиРезультаты тестов расходятся — выбор зависит от конкретной задачи.
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 RTX 2080 SUPER5
Blender Benchmark 2.93.1 на 39,5 % меньше149 с против 208 с
Blender Benchmark 2.92 на 21,7 % меньше139 с против 170 с
Blender Benchmark 4.5.0 на 5,8 % быстрее2 293 сэмплов/мин против 2 166 сэмплов/мин
Видеопамять на 2 ГБ больше8 ГБ против 6 ГБ
Шина памяти на 64 бит больше256 бит против 192 бит
Чем лучше GeForce RTX 3060 Laptop GPU2
Blender Benchmark 2.93.1 на 13 % меньше41 с против 46 с
Blender Benchmark 2.93.1 на 23,8 % меньше23 с против 29 с
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- B впереди на 13 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2080 SUPER46,1 сGeForce RTX 3060 Laptop GPU40,8 сМесто среди всех моделей в базе (31)
B · 41A · 460100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU впереди на 13 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · 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.
- B · NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU
40,8 с · измерение сообщества, выборка 186 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 186 отправок (исключено выбросов: 10), межквартильный размах 38.78–44.93; отправки 2021-07-11 — 2022-03-01; 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 23,8 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (OPTIX) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2080 SUPER28,8 сGeForce RTX 3060 Laptop GPU23,2 сМесто среди всех моделей в базе (20)
B · 23A · 29050100150Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU впереди на 23,8 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · 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.
- B · NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU
23,2 с · измерение сообщества, выборка 87 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 87 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 22.67–25.18; отправки 2021-07-15 — 2022-02-27; 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.
- A впереди на 39,5 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2080 SUPER149,3 сGeForce RTX 3060 Laptop GPU208,3 сМесто среди всех моделей в базе (26)
A · 149B · 2080200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER впереди на 39,5 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · 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.
- B · NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU
208,3 с · измерение сообщества, выборка 151 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 151 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 195.6–223.25; отправки 2021-07-11 — 2022-03-01; 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.
- A впереди на 21,7 %
Blender Benchmark 2.92
GPU, koro (OPTIX) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2080 SUPER139,5 сGeForce RTX 3060 Laptop GPU169,7 сМесто среди всех моделей в базе (10)
A · 139B · 1700100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER впереди на 21,7 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER
139,5 с · измерение сообщества, выборка 20 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 20 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 89.37–144.85; отправки 2021-03-15 — 2021-09-16; бэкенд OPTIX. Снимок 2026-11-14.
- B · NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU
169,7 с · измерение сообщества, выборка 20 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 20 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 108.34–177.9; отправки 2021-03-12 — 2021-07-03; 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.
- A впереди на 5,8 %
Blender Benchmark 4.5.0
GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) · сэмплов/мин, больше — лучше
GeForce RTX 2080 SUPER2 292,6 сэмплов/минGeForce RTX 3060 Laptop GPU2 166,2 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (100)
B · 2 166A · 2 29305 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER впереди на 5,8 % в этом тесте.
Об измерении и источнике
- A · 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.
- B · NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU
2 166,2 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 161 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 161 отправок (исключено выбросов: 14), межквартильный размах 1984.24–2305.62; отправки 2025-07-17 — 2026-08-27; 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 (12)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 53,2 | 47,3 | B +12,3 % |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 26,1 | 23,4 | B +11,5 % |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 234,5 | 2 182,2 | A +2,4 % |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 431,9 | 2 437,4 | B +0,2 % |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 485,1 | 2 481,2 | A +0,2 % |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 462,5 | 2 527 | B +2,6 % |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 644,5 | 2 687,5 | B +1,6 % |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 634,8 | 2 665,6 | B +1,2 % |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 282,1 | 2 302,6 | B +0,9 % |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 327,6 | 2 303,4 | A +1,1 % |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 253,2 | 2 264,1 | B +0,5 % |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 571,2 | 2 197,2 | A +17 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (116)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 2.81GPU, barbershop_interior (CUDA) | 518,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, barbershop_interior (CUDA) | 522,6 | — | нет пары |
| 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 (CUDA) | 50,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, bmw27 (CUDA) | 49,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, bmw27 (CUDA) | 50,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, bmw27 (CUDA) | 50,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, bmw27 (CUDA) | 55,6 | 76 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 51,7 | 48,9 | справочно |
| 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 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 25,1 | 22,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 25,5 | 25,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, classroom (CUDA) | 160,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, classroom (CUDA) | 163,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, classroom (CUDA) | 158,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, classroom (CUDA) | 159,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, classroom (CUDA) | 163,3 | 255,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 165,6 | 165,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 166,3 | 150,1 | справочно |
| 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 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 90,2 | 100,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | 91,1 | 97 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 94 | 92,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 95,3 | 87,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, fishy_cat (CUDA) | 87 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, fishy_cat (CUDA) | 88 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, fishy_cat (CUDA) | 90,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, fishy_cat (CUDA) | 92,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, fishy_cat (CUDA) | 99,8 | 131,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 89,9 | 86,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 96,9 | 86 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 90,9 | 82,2 | справочно |
| 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 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 39,7 | 49,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 44,7 | 54,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 44,7 | 50,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, koro (CUDA) | 149,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, koro (CUDA) | 150,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, koro (CUDA) | 149,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, koro (CUDA) | 156,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, koro (CUDA) | 163,3 | 144,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 150,6 | 166,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 155,3 | 163,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 147,3 | 152 | справочно |
| 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 2.90GPU, koro (OPTIX) | 80,5 | 107,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 86 | 106,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 282,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 283,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 284,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 283,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 301,9 | 254,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 277,9 | 313,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 279 | 309,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 253,5 | 269,9 | справочно |
| 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 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 118,7 | 128,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 120,9 | 128,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 122,6 | 118,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 127,4 | 115,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.81GPU, victor (CUDA) | 378,4 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.81aGPU, victor (CUDA) | 380,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.82GPU, victor (CUDA) | 372 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.83GPU, victor (CUDA) | 376,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.90GPU, victor (CUDA) | 371,7 | 330,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 356,8 | 363,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 432 | 450 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 385,3 | 381,3 | справочно |
| 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 2.90GPU, victor (OPTIX) | 132,8 | 151 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | 134,1 | 154,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | 165 | 179,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 159,7 | 165,1 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 1 755,1 | 1 425,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 1 631,8 | 1 295,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 1 646,2 | 1 216,5 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 1 769,3 | 1 399,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 1 667,7 | 880,2 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 171,8 | 2 127,4 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 202,7 | 1 971,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 537,9 | 2 458,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 425,3 | 2 473 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 430,7 | 2 444,1 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 168,2 | 2 047,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 50,5 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | — | 108,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 311,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 473,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 514,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 432,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 291,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 340,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 507,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 101,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 2 238,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 2 051,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 2 339,6 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce RTX 2080 SUPER | B · GeForce RTX 3060 Laptop GPU | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | TU104-450-A1 | нет данных | нет данных у B |
| Архитектура | Turing | Ampere | различается |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 3 072 (CUDA-ядра) | 3 840 (CUDA-ядра) | не сравнивается напрямую |
| Частоты | |||
| Базовая частота | 1 650 МГц | нет данных | нет данных у B |
| Boost-частотаЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. | 1 815 МГц | нет данных | нет данных у B |
| Память | |||
| Видеопамять | 8 ГБ | 6 ГБ | A: больше на 2 ГБ |
| Тип памяти | GDDR6 | GDDR6 | одинаково |
| Шина памяти | 256 бит | 192 бит | A: больше на 64 бит |
| Пропускная способностьБез учёта кэша (Infinity Cache / L2), который по-разному влияет на эффективную пропускную способность. | 495,9 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. | 250 Вт (TDP) | нет данных | нет данных у B |
Чип
Графический чип
ATU104-450-A1
Bнет данных
нет данных у BАрхитектура
ATuring
BAmpere
различаетсяШейдерные блоки
A3 072 (CUDA-ядра)
B3 840 (CUDA-ядра)
не сравнивается напрямуюЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры.
Частоты
Базовая частота
A1 650 МГц
Bнет данных
нет данных у BBoost-частота
A1 815 МГц
Bнет данных
нет данных у BЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую.
Память
Видеопамять
A8 ГБ
B6 ГБ
A: больше на 2 ГБТип памяти
AGDDR6
BGDDR6
одинаковоШина памяти
A256 бит
B192 бит
A: больше на 64 битПропускная способность
A495,9 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
A250 Вт (TDP)
Bнет данных
нет данных у BTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше.
«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 RTX 2080 SUPER и NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU?
NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER: 8 ГБ GDDR6, шина 256 бит. NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU: 6 ГБ GDDR6, шина 192 бит.
Что быстрее: NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER или NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU?
Зависит от задачи: рендеринг и вычисления — результаты расходятся.
Смотрите также
Источники данных (3)
- Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER, дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
- NVIDIA — характеристики NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPUпроверено 7 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 3.2.1, тест Blender Benchmark 3.3.0, тест Blender Benchmark 3.4.0, тест Blender Benchmark 3.2.0, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 3.6.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, тест Blender Benchmark 4.2.0, тест Blender Benchmark 4.5.0, тест Blender Benchmark 5.1.1, тест Blender Benchmark 5.2.0, тест Blender Benchmark 4.1.0, тест Blender Benchmark 4.3.0, тест Blender Benchmark 4.4.0, тест Blender Benchmark 5.1.0, тест Blender Benchmark 3.1.2, тест Blender Benchmark 5.0.0, тест Blender Benchmark 5.3.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.