GeForce RTX 2080 SUPER vs GeForce RTX 3070 Laptop GPU: сравнение характеристик и тестов
Короткий вывод
NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU 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 +75,8 %NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU впереди в этом сценарии (до 75,8 % 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 RTX 2080 SUPER0
По данным в базе преимуществ не найдено.
Чем лучше GeForce RTX 3070 Laptop GPU5
Blender Benchmark 2.93.1 на 60,4 % меньше29 с против 46 с
Blender Benchmark 2.93.1 на 66,7 % меньше17 с против 29 с
Blender Benchmark 2.93.1 на 11,1 % меньше134 с против 149 с
Blender Benchmark 2.92 на 14,2 % меньше122 с против 139 с
Blender Benchmark 4.5.0 на 20,4 % быстрее2 761 сэмплов/мин против 2 293 сэмплов/мин
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях.
- B впереди на 60,4 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2080 SUPER46,1 сGeForce RTX 3070 Laptop GPU28,7 сМесто среди всех моделей в базе (31)
B · 29A · 460100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU впереди на 60,4 % 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 3070 Laptop GPU
28,7 с · измерение сообщества, выборка 116 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 116 отправок (исключено выбросов: 3), межквартильный размах 27.25–32.03; отправки 2021-07-12 — 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 66,7 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, bmw27 (OPTIX) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2080 SUPER28,8 сGeForce RTX 3070 Laptop GPU17,3 сМесто среди всех моделей в базе (20)
B · 17A · 29050100150Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU впереди на 66,7 % 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 3070 Laptop GPU
17,3 с · измерение сообщества, выборка 101 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 101 отправок (исключено выбросов: 5), межквартильный размах 16.84–19.15; отправки 2021-07-09 — 2022-02-25; 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 11,1 %
Blender Benchmark 2.93.1
GPU, classroom (CUDA) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2080 SUPER149,3 сGeForce RTX 3070 Laptop GPU134,3 сМесто среди всех моделей в базе (26)
B · 134A · 1490200400600800Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU впереди на 11,1 % 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 3070 Laptop GPU
134,3 с · измерение сообщества, выборка 91 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 91 отправок (исключено выбросов: 4), межквартильный размах 127.14–146.92; отправки 2021-07-12 — 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 14,2 %
Blender Benchmark 2.92
GPU, koro (OPTIX) · с, меньше — лучше
GeForce RTX 2080 SUPER139,5 сGeForce RTX 3070 Laptop GPU122,2 сМесто среди всех моделей в базе (10)
B · 122A · 1390100200300Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, с. NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU впереди на 14,2 % 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 3070 Laptop GPU
122,2 с · измерение сообщества, выборка 32 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 32 отправок (исключено выбросов: 0), межквартильный размах 83.31–140.19; отправки 2021-03-13 — 2021-12-30; 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 20,4 %
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 3070 Laptop GPU2 760,6 сэмплов/минМесто среди всех моделей в базе (100)
A · 2 293B · 2 76105 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU впереди на 20,4 % 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 3070 Laptop GPU
2 760,6 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 118 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 118 отправок (исключено выбросов: 5), межквартильный размах 2251.76–2939.6; отправки 2025-07-17 — 2026-08-15; 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 | 30,2 | B +75,8 % |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 26,1 | 16,5 | B +58,7 % |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 234,5 | 2 914,8 | B +30,4 % |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 431,9 | 3 003,3 | B +23,5 % |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 485,1 | 3 287,6 | B +32,3 % |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 462,5 | 3 248,3 | B +31,9 % |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 644,5 | 3 486,4 | B +31,8 % |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 634,8 | 3 241,2 | B +23 % |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 282,1 | 2 872,2 | B +25,9 % |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 327,6 | 3 005,4 | B +29,1 % |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 253,2 | 2 905,5 | B +29 % |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 571,2 | 2 692,5 | B +4,7 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (109)
| 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 | 31,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 51,7 | 31,1 | 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 | 15,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 25,5 | 17,8 | 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 | 95,2 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 165,6 | 102,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 166,3 | 99,7 | 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 | 57,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | 91,1 | 65,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 94 | 60,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 95,3 | 61,5 | 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 | 62,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 89,9 | 61,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 96,9 | 67,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 90,9 | 63,7 | 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 | 33,3 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 44,7 | 38,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 44,7 | 38,2 | 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 | 100,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 150,6 | 105,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 155,3 | 114,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 147,3 | 105,5 | 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 | 74,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 86 | 81,9 | 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 | 181,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 277,9 | 190,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 279 | 204,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 253,5 | 178,5 | 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 | 76,5 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 120,9 | 86,9 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 122,6 | 80,8 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 127,4 | 82,5 | 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 | 254,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 356,8 | 231,7 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 432 | 324,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 385,3 | 261,6 | 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 | 94,1 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | 134,1 | 104,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | 165 | 123,6 | справочно |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 159,7 | 121,5 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 1 755,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 1 631,8 | 1 644,5 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 1 646,2 | 1 639,8 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 1 769,3 | 1 712,4 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 1 667,7 | 1 667,8 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 171,8 | 2 804,4 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 202,7 | 2 551,9 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 537,9 | 3 023,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 425,3 | 3 213,5 | справочно |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 430,7 | 2 946,5 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 168,2 | 2 370,4 | справочно |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (OPTIX) | — | 36,7 | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (OPTIX) | — | 82,6 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 2 168,1 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 780,2 | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.2GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 2 976 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 2 685,1 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
| Характеристика | A · GeForce RTX 2080 SUPER | B · GeForce RTX 3070 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) | 5 120 (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 | 8 ГБ | одинаково |
| Тип памяти | GDDR6 | GDDR6 | одинаково |
| Шина памяти | 256 бит | 256 бит | одинаково |
| 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)
B5 120 (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
B8 ГБ
одинаковоТип памяти
AGDDR6
BGDDR6
одинаковоШина памяти
A256 бит
B256 бит
одинаковоПропускная 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 3070 Laptop GPU?
NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER: 8 ГБ GDDR6, шина 256 бит. NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU: 8 ГБ GDDR6, шина 256 бит.
Что быстрее: NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER или NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU?
NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU 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 (3)
- Википедия (англ.) — характеристики NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER, дата выхода и цена на стартепроверено 14 ноября 2026
- NVIDIA — характеристики NVIDIA GeForce RTX 3070 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 3.6.0, 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 3.2.0, тест Blender Benchmark 3.5.0, тест Blender Benchmark 4.0.0, 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 5.0.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем — методология. Откуда данные — источники.