GeForce RTX 2080 SUPER vs GeForce RTX 4050 Laptop GPU: сравнение характеристик и тестов
ANVIDIA · Turing
NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER
- 8 ГБ GDDR6
- 250 Вт
23 июля 2019 · ≈ 57 400 ₽ ($699) на старте
Короткий вывод
NVIDIA GeForce RTX 4050 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 +15,8 %NVIDIA GeForce RTX 4050 Laptop GPU впереди в этом сценарии (до 15,8 % 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 SUPER2
Видеопамять на 2 ГБ больше8 ГБ против 6 ГБ
Шина памяти на 160 бит больше256 бит против 96 бит
Чем лучше GeForce RTX 4050 Laptop GPU1
Blender Benchmark 4.5.0 на 13,4 % быстрее2 599 сэмплов/мин против 2 293 сэмплов/мин
Тесты
Сравниваются результаты одного теста одной версии при одинаковых условиях. Результаты ноутбучных чипов зависят от модели ноутбука: лимит мощности и охлаждение задаёт его производитель.
- B впереди на 13,4 %
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 4050 Laptop GPU2 599 сэмплов/минМесто среди протестированных моделей (67, OptiX)
A · 2 293B · 2 59905 00010 00015 000Каждая точка — медиана одной модели в этом тесте. Шкала от нуля, сэмплов/мин. NVIDIA GeForce RTX 4050 Laptop GPU впереди на 13,4 % 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 4050 Laptop GPU
2 599 сэмплов/мин · измерение сообщества, выборка 373 · 14 ноября 2026
Blender Open Data (Blender Foundation)
Медиана 373 отправок (исключено выбросов: 30), межквартильный размах 2464.65–2683.34; отправки 2025-07-17 — 2026-11-13; 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 (7)
| Тест | A | B | Разница |
|---|---|---|---|
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 234,5 | 2 549,3 | B +14,1 % |
| Blender Benchmark 3.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 644,5 | 2 915,8 | B +10,3 % |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 634,8 | 2 894 | B +9,8 % |
| Blender Benchmark 4.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 282,1 | 2 643,1 | B +15,8 % |
| Blender Benchmark 4.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 327,6 | 2 648,1 | B +13,8 % |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 253,2 | 2 518,8 | B +11,8 % |
| Blender Benchmark 4.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 571,2 | 2 596,9 | B +1 % |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Справочные результаты (119)
| 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 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (CUDA) | 51,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (CUDA) | 53,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (CUDA) | 46,1 | — | 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 2.90GPU, bmw27 (OPTIX) | 25,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, bmw27 (OPTIX) | 25,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, bmw27 (OPTIX) | 26,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, bmw27 (OPTIX) | 28,8 | — | нет пары |
| 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 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (CUDA) | 165,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (CUDA) | 166,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (CUDA) | 149,3 | — | 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 2.90GPU, classroom (OPTIX) | 90,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, classroom (OPTIX) | 91,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, classroom (OPTIX) | 94 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, classroom (OPTIX) | 95,3 | — | нет пары |
| 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 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, fishy_cat (CUDA) | 89,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (CUDA) | 96,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (CUDA) | 90,9 | — | 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 2.90GPU, fishy_cat (OPTIX) | 39,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, fishy_cat (OPTIX) | 44,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, fishy_cat (OPTIX) | 44,7 | — | нет пары |
| 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 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, koro (CUDA) | 150,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (CUDA) | 155,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (CUDA) | 147,3 | — | 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 2.90GPU, koro (OPTIX) | 80,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, koro (OPTIX) | 139,5 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, koro (OPTIX) | 86 | — | нет пары |
| 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 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 277,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 279 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (CUDA) | 253,5 | — | 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 2.90GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 118,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 120,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 122,6 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, pavillon_barcelona (OPTIX) | 127,4 | — | нет пары |
| 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 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (CUDA) | 356,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (CUDA) | 432 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (CUDA) | 385,3 | — | 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 2.90GPU, victor (OPTIX) | 132,8 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.91.2GPU, victor (OPTIX) | 134,1 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.92GPU, victor (OPTIX) | 165 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 2.93.1GPU, victor (OPTIX) | 159,7 | — | нет пары |
| 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 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 1 646,2 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 1 769,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | 1 667,7 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 171,8 | 2 447,6 | справочно |
| Blender Benchmark 5.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 202,7 | 2 418,7 | справочно |
| Blender Benchmark 3.0.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 537,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 431,9 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 425,3 | — | нет пары |
| Blender Benchmark 3.2.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 430,7 | 2 373,2 | справочно |
| Blender Benchmark 3.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 485,1 | 2 852 | справочно |
| Blender Benchmark 3.4.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 462,5 | 2 817,2 | справочно |
| Blender Benchmark 5.1.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | 2 168,2 | 2 304,6 | справочно |
| Blender Benchmark 3.6.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 572,9 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.2.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 429,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 491,3 | нет пары |
| Blender Benchmark 4.5.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 397,4 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.1.1GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (CUDA) | — | 1 443 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.0.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 2 332,8 | нет пары |
| Blender Benchmark 5.3.0GPU, сумма сцен monster + junkshop + classroom (OptiX / HIP / oneAPI / Metal) | — | 2 840,4 | нет пары |
У каждой версии теста своя шкала: числа сравниваются только внутри строки.
Характеристики
Значения производителя чипа. Лимит мощности и частоты в конкретном ноутбуке задаёт его производитель.
| Характеристика | A · GeForce RTX 2080 SUPER | B · GeForce RTX 4050 Laptop GPU | Разница |
|---|---|---|---|
| Чип | |||
| Графический чип | TU104-450-A1 | нет данных | нет данных у B |
| Архитектура | Turing | Ada Lovelace | различается |
| Шейдерные блокиЧисло шейдерных блоков сравнимо только в пределах одной архитектуры. | 3 072 (CUDA-ядра) | 2 560 (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. У ноутбучных чипов частота зависит от лимита мощности ноутбука. | 1 815 МГц | 1 605–2 370 МГц | не сравнивается напрямую |
| Память | |||
| Видеопамять | 8 ГБ | 6 ГБ | A: больше на 2 ГБ |
| Тип памяти | GDDR6 | GDDR6 | одинаково |
| Шина памяти | 256 бит | 96 бит | A: больше на 160 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. Диапазон задан производителем чипа; конкретное значение выбирает производитель ноутбука, поэтому один и тот же чип в разных ноутбуках работает по-разному. | 250 Вт (TDP) | 35–115 Вт (мощность графической подсистемы) | не сравнивается напрямую |
| Интерфейс | нет данных | PCIe 4.0 | нет данных у A |
Чип
Графический чип
ATU104-450-A1
Bнет данных
нет данных у BАрхитектура
ATuring
BAda Lovelace
различаетсяШейдерные блоки
A3 072 (CUDA-ядра)
B2 560 (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
B1 605–2 370 МГц
не сравнивается напрямуюЧастоты разных архитектур не отражают производительность напрямую. У ноутбучных чипов частота зависит от лимита мощности ноутбука.
Память
Видеопамять
A8 ГБ
B6 ГБ
A: больше на 2 ГБТип памяти
AGDDR6
BGDDR6
одинаковоШина памяти
A256 бит
B96 бит
A: больше на 160 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)
B35–115 Вт (мощность графической подсистемы)
не сравнивается напрямуюTGP (NVIDIA) и TBP (AMD/Intel) считаются по-разному; больше — не значит лучше. Диапазон задан производителем чипа; конкретное значение выбирает производитель ноутбука, поэтому один и тот же чип в разных ноутбуках работает по-разному.
Интерфейс
Aнет данных
BPCIe 4.0
нет данных у A
«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 4050 Laptop GPU?
NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER: 8 ГБ GDDR6, шина 256 бит. NVIDIA GeForce RTX 4050 Laptop GPU: 6 ГБ GDDR6, шина 96 бит.
Что быстрее: NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER или NVIDIA GeForce RTX 4050 Laptop GPU?
NVIDIA GeForce RTX 4050 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 4050 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 4.3.0, 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 4.4.0, тест Blender Benchmark 5.1.0, тест Blender Benchmark 5.0.0, тест Blender Benchmark 5.3.0проверено 14 ноября 2026
Как мы сравниваем: методология. Откуда данные: источники.