Radeon R5 220 OEM बनाम GeForce RTX 2070 Super

प्राथमिक विवरण

प्रकार (डेस्कटॉप या लैपटॉप), Radeon R5 220 OEM और GeForce RTX 2070 Super, के कंप्यूटर स्थापत्य कला के साथ-साथ, उनकी बिक्री कब शुरू हुई और उस समय की लागत आदी के बारे में जानकारी।

प्रदर्शन के आधार पर बने रैंकिंग में स्थानको रेट नहीं किया गया है71
लोकप्रियता के आधार पर मिले स्थानटॉप-100 में नहींटॉप-100 में नहीं
लागत-प्रभावशीलता मूल्यांकनइस पर कोई डेटा नहीं है42.88
कंप्यूटर स्थापत्य कलाTeraScale 2 (2009−2015)Turing (2018−2022)
GPU का कोड नामCedarTuring TU104
बाजार क्षेत्रडेस्कटॉपडेस्कटॉप
प्रकाशन की तारीख21 दिसंबर 2013 (10 वर्ष पहले)2 जुलाई 2019 (5 वर्ष पहले)
लॉन्च के समय की कीमत (विनिर्माता द्वारा अनुशंसित फ़ुटकर कीमत)इस पर कोई डेटा नहीं है$499

लागत-प्रभावशीलता मूल्यांकन

एक सूचकांक प्राप्त करने के लिए, हम अन्य कार्डों की लागत को ध्यान में रखते हुए वीडियो कार्डों की विशेषताओं और उनकी लागत की तुलना करते हैं।

इस पर कोई डेटा नहीं है

विस्तृत विनिर्देश

Radeon R5 220 OEM और GeForce RTX 2070 Super के सामान्य प्रदर्शन पैरामीटर जैसे कि शेडर्स की संख्या, GPU बेस क्लॉक, निर्माण प्रक्रिया, बनावट और गणना की गति। ये पैरामीटर अप्रत्यक्ष रूप से Radeon R5 220 OEM और GeForce RTX 2070 Super के प्रदर्शन के बारे मे बताते है, लेकिन सटीक आकलन के लिए, आपको इसके बेंचमार्क और गेमिंग परीक्षण परिणामों पर विचार करना होगा।

पाइपलाइनों / CUDA कोर्स की संख्या802560
कोर का क्लॉक स्पीड650 MHz1605 MHz
बूस्ट मोड में क्लॉक स्पीडइस पर कोई डेटा नहीं है1770 MHz
ट्रांजिस्टरों की संख्या292 million13,600 million
विनिर्माण प्रक्रिया की प्रौद्योगिकी40 nm12 nm
थर्मल डिजाइन पावर (TDP)19 Watt215 Watt
टेक्सचर फिल रेट5.200283.2
फ़्लोटिंग-पॉइंट का निष्पादन0.104 gflops9.062 gflops

फॉर्म फैक्टर और अनुकूलता

अन्य कंप्यूटर घटकों के साथ Radeon R5 220 OEM और GeForce RTX 2070 Super की संगतता के लिए जिम्मेदार पैरामीटर यहां प्रस्तुत किए गए हैं। ये ऐसे कुछ परिस्थितियों में उपयोगी हो सकते हैं, उदाहरण के लिए, जैसे भविष्य के कंप्यूटर का कॉन्फ़िगरेशन चुनते समय या किसी मौजूदा कंप्यूटर को अपग्रेड करते समय। डेस्कटॉप वीडियो कार्ड के लिए, ये, इंटरफ़ेस और कनेक्शन बस (मदरबोर्ड के साथ संगतता), वीडियो कार्ड के भौतिक आयाम (मदरबोर्ड और केस के साथ संगतता) और अतिरिक्त पावर कनेक्टरस (बिजली आपूर्ति के साथ संगतता) हैं।

इंटरफ़ेसPCIe 2.0 x16PCIe 3.0 x16
लंबाई168 mm267 mm
चौड़ाई 1-slot2-slot
बिजली के अनुपूरक कनेकटर्सNone1x 6-pin + 1x 8-pin

VRAM क्षमता और प्रकार

यहाँ Radeon R5 220 OEM और GeForce RTX 2070 Super पर स्थापित मेमोरी के पैरामीटर दिए हुए हैं: जैसे उसका प्रकार, आकार, बस, क्लॉकसपीड़ और परिणामी बैंडविड्थ। ध्यान दें कि प्रोसेसर में एकीकृत GPU में समर्पित मेमोरी नहीं होती है और वह सिस्टम RAM के साझा हिस्से का उपयोग करता हैं।

मेमोरी के प्रकारDDR3GDDR6
अधिकतम समर्थित RAM आकार1 GB8 GB
मेमोरी बस की चौड़ाई64 Bit256 Bit
RAM आवृत्ति1066 MHz14000 MHz
मेमरी बैंडविड्थ8.528 GB/s448.0 GB/s
साझा की गई मेमरीइस पर कोई डेटा नहीं है-

कनेक्टिविटी और आउटपुट

Radeon R5 220 OEM और GeForce RTX 2070 Super पर मौजूद वीडियो कनेक्टर के प्रकार और संख्या. एक नियम के रूप में, यह खंड केवल डेस्कटॉप संदर्भ वीडियो कार्ड (तथाकथित NVIDIA चिप्स के संस्थापक संस्करण) के लिए प्रासंगिक है। OEM निर्माता आउटपुट पोर्ट की संख्या और प्रकार बदल सकते हैं, इस लिए नोटबुक वालों के लिए कुछ वीडियो आउटपुट की उपलब्धता लैपटॉप मॉडल पर निर्भर करती है।

कनेक्टर्स प्रदर्शित करें1x DVI, 1x HDMI, 1x VGA1x HDMI, 3x DisplayPort, 1x USB Type-C
HDMI++
G-SYNC का समर्थन-+

समर्थित प्रौद्योगिकियाँ

समर्थित तकनीकी समाधान। यदि आपको अपने उद्देश्यों के लिए किसी विशेष तकनीक की आवश्यकता है तो यह जानकारी उपयोगी साबित होगी।

VR Readyइस पर कोई डेटा नहीं है+

एपीआई संगतता

API जो Radeon R5 220 OEM और GeForce RTX 2070 Super के एकीकृत GPU द्वारा समर्थित हैं, और उन API के विशेष संस्करण जो समर्थित हैं।

DirectX11.2 (11_0)12 Ultimate (12_1)
शेडर मॉडल5.06.5
OpenGL4.44.6
OpenCL1.21.2
VulkanN/A1.2.131
CUDA-7.5

पक्ष और विपक्ष सारांश


नवीनता 21 दिसंबर 2013 2 जुलाई 2019
अधिकतम समर्थित RAM आकार 1 GB 8 GB
चिप लिथोग्राफी 40 nm 12 nm
थर्मल डिजाइन पावर (TDP) 19 वाट 215 वाट

R5 220 OEM में 1031.6% कम बिजली खपत है।

दूसरी ओर, RTX 2070 Super को 5 वर्ष का आयु लाभ है, में 700% अधिक अधिकतम VRAM मात्रा है, तथा में 233.3% अधिक उन्नत लिथोग्राफी प्रक्रिया है।

हम Radeon R5 220 OEM और GeForce RTX 2070 Super के बीच फैसला नहीं कर सकते विजेता चुनने के लिए हमारे पास परीक्षा परिणाम डेटा नहीं है।


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