GeForce RTX 3050 Laptop против Apple M2 GPU (8-core)

Мы провели детальное сравнение GeForce RTX 3050 Mobile 4 ГБ с 16 конвейерами и 2048 шейдерами против Apple M2 GPU (8-core), которая вышла на 1 год и 6 месяцев позже и имеет 128 конвейеров и 1024 шейдеров. Ниже вы найдете детальные тесты производительности, игровые бенчмарки и спецификации GPU.

Некоторые GPU выпускаются в разных конфигурациях. Для большей точности выберите нужную вам ниже
TGP / Вариант
-

Обзор

Игры
Производительность в DirectX, OpenCL и Vulkan
Проф. приложения
3D моделирования, видеомонтаж и рендеринг
Искусственный интеллект
Возможности в задачах машинного обучения и ИИ
Энергоэффективность
Энергопотребление в различных сценариях
Оценка NanoReview
Общая оценка видеокарты

Ключевые отличия

Ключевые отличия и преимущества M2 GPU (8-core) перед RTX 3050 Mobile
Причины выбрать GeForce RTX 3050 Laptop
  • Существенно выше (в 2.1 раза) производительность в 3DMark Steel Nomad Lite
  • В 2.4 раза выше максимальная теоретическая производительность (7.1 vs 2.9 TFLOPS)
  • Оснащена 4 ГБ выделенной GDDR6 памяти
  • Поддерживает технологию Nvidia DLSS 2
  • Набирает в 2 раза больше баллов в тесте GeekBench 6 Compute (58K против 29K)
  • Обеспечивает на 87% лучшую пропускную способность памяти: 192 против 102.4 ГБ/с
  • Обладает в 2 раза большим количеством шейдерных ядер (2048 против 1024)
Причины выбрать Apple M2 GPU (8-core)
  • Изготовлена по более эффективному 5 нм техпроцессу

Игровая производительность

Сравнение производительности (FPS) в популярных AAA-играх

Игры

Таблица FPS
Forza Horizon 5
75
44
34
21
-
The Witcher 3
68
53
38
20
-
Counter-Strike 2
115
80
54
23
-
Far Cry 6
60
52
40
17
-
Hogwarts Legacy
37
28
23
12
-
CoD: Modern Warfare III
48
37
27
16
-
Ghost of Tsushima
37
28
18
10
-
Cyberpunk 2077
36
35
19
-
-
Shadow of the Tomb Raider
66
62
39
18
-
Средний FPS
1080p High 60 -
1080p Ultra 47 -
1440p Ultra 32 -
4K Ultra 16 -
Погрешность Низкая Низкая

Бенчмарки

Тесты производительности видеокарт в бенчмарках

3D Mark

Бенчмарк, который напрямую коррелирует с производительностью в современных играх
Steel Nomad Lite Score
Time Spy 4884 -
Solar Bay 21596 7316
Port Royal 552 -
Fire Strike 12571 -
Wild Life Extreme 9400 5676
Night Raid 53685 -
Источники: 3DMark [1], [2]

GeekBench 6 OpenCL

GPU тест для вычислительных задач (обработка изображений, компьютерное зрение, ML и другое)
GB6 Compute Score
58733
Background Blur 88.6 img/sec 58.7 img/sec
Face Detection 57.3 img/sec 35.2 img/sec
Horizon Detection 2.53 Gpixels/sec 1.1 Gpixels/sec
Edge Detection 3.33 Gpixels/sec 1.82 Gpixels/sec
Gaussian Blur 2.55 Gpixels/sec 1.2 Gpixels/sec
Feature Matching 0.76 Gpixels/sec 0.37 Gpixels/sec
Stereo Matching 256.5 Gpixels/sec 96 Gpixels/sec
Particle Physics 7465.5 FPS 3825.9 FPS
API OpenCL OpenCL
Источники: Geekbench [3], [4]

Cinebench 2024 GPU

Тест производительности карты с использованием движка Cinema 4D от Maxon
Cinebench 2024 GPU

Passmark Graphics

Бенчмарк активно использует вычислительные шейдеры, мультитекстурирование и тесселяцию
G3D Mark Score
G2D Mark 493 -
DirectX 11 71 FPS -
DirectX 12 46 FPS -
GPU Compute 3868 Ops/s -
Источники: PassMark [5] – 20037 samples

Blender

Тест производительности GPU в 3D-рендеринга
Blender GPU
1157.39
Источники: Blender [9], [10] – 1477 & 81 samples

Тесты пользователей

Результаты тестов, которые добавили пользователи
GeForce RTX 3050 Laptop
DateBenchmarkResult
📘 2026-08-31 (bobschieffer)Geekbench 6 OpenCL61418
📘 2026-08-29 (bobschieffer)Cinebench 20243654
📘 2026-08-13 -> Kushagra_AggarwalSteel Nomad Light5735
📘 2026-01-26 (rar)Geekbench 6 OpenCL68364
Apple M2 GPU (8-core)
Результатов пока нет

Тесты ИИ

Производительность в задачах машинного обучения и ИИ

GeekBench 6 ML

GB6 ML Single Precision
GB6 ML Half Precision
19152
GB6 ML Quantized
Image Classification (SP) 4349 3242
Image Segmentation (HP) 11416 4890
Image Super Resolution (Q) 8973 7149
Face Detection (HP) 18927 10340
Pose Estimation (Q) 34631 21268
Text Classification (SP) 2269 2268
Machine Translation (HP) 3539 1122
Object Detection (SP) 5046 3007
Depth Estimation (Q) 15772 13941
Style Transfer (SP) 75260 35943
Framework ONNX Core ML
Backend DirectML GPU
Источники: Geekbench [9], [10]
Результаты были получены с использованием разных ML фреймворков

Технические характеристики

Подробные характеристики GeForce RTX 3050 Laptop и Apple M2 GPU (8-core)

Общая информация

Производитель Nvidia Apple
Сборка Дискретная Интегрированная
Дата выхода 1 января 2021 6 июня 2022
Форм-фактор Для ноутбука Для ноутбука
Назначение Игровая Профессиональная
Сегмент Средний Средний
Архитектура Ampere Apple M GPU
Кодовое имя GA107 -
Преемник - GeForce RTX 5050 Laptop - Apple M5 GPU (10-Core)
Рекомендуемый процессор - - Apple M2 или лучше
Используется в процессорах - - Apple M2

Графический процессор

Базовая частота 712-1530 МГц 500 МГц
Boost частота 1057-1740 МГц 1398 МГц
Шейдерные блоки 2048 1024
Текстурные блоки (TMUs) 64 64
Блоки вывода (ROPs) 40 32
Вычислительные блоки (Pipelines) 16 128
Тензорные ядра 64 -
Ядра трассировки лучей 16 -
Кэш L1 128KB per cluster -
Кэш L2 2MB shared -
Инструкций в такт 2 IPC 2 IPC

Теоретическая производительность

Pixel Fill Rate 42-70 ГПикс/с 45 ГПикс/с
Texture Fill Rate 68-111 ГТекс/с 89 ГТекс/с
FLOPS (FP32)
4.3-7.1 терафлопс
2.9 терафлопс

Производство

Интерфейс PCIe 4.0 x16 Custom
TGP 35-95 Вт 15 Вт
Производство Samsung TSMC
Техпроцесс 8 нм 5 нм
Размер кристалла 200 мм² -
Количество транзисторов 8.7 млрд. 11.6 млрд.
Плотность транзисторов 43.5 МТр/мм² -
Максимальная температура - 94°C

Память

Тип памяти GDDR6 System Shared
Объем памяти 4 ГБ -
Частота памяти 1500 МГц 6400 МГц
Эффективная частота памяти 12000 Мбит/с 12800 Мбит/с
Шина 128-бит 128-бит
ECC Нет Нет
Пропускная способность
192 ГБ/с
102.4 ГБ/с

API

DirectX 12 -
Vulkan 1.2 -
OpenGL 4.6 -
OpenCL 3.0 -
CUDA 8.6 -
Трассировка лучей Да Нет
DLSS DLSS 2 No
DisplayPort 1.4a -

Опрос

Выберите между двумя видеокартами
45 (75%)
15 (25%)
Всего проголосовало: 60

Мнение пользователей

Вы можете поделиться своим мнением или задать вопрос в комментариях ниже
🌐 Зарегистрируйте свой профиль и станьте частью сообщества NanoReview!