Apple M3 10-Core GPU vs NVIDIA GeForce RTX 2080 Super Max-Q vs NVIDIA GeForce RTX 2050 Mobile

Apple M3 10-Core GPU

Die Apple M3 GPU ist eine selbst designte Grafikkarte im Apple M3 SoC und laut Apple mit acht oder zehn Kernen. Laut Apple nutzt die GPU eine neue Architektur und bietet nun Dynamic Caching, Mesh Shading und Ray Tracing-Beschleunigung.

Die Performance liegt laut Apple um 20% oberhalb der alten M2 10-Kern-GPU.

Die GPU kann weiterhin auf 8, 16 oder 24 GB LPDDR5-6400 Unified Memory zugreifen über einen 128 Bit Speicherbus (max 100 GBit/s). Dank Dynamic Caching, soll die GPU dabei nur soviel Speicher reservieren, wie benötigt wird.

Da der SoC im aktuellen 3nm (wahrscheinlich N3B) bei TSMC hergestellt. Die GPU nutzt in etwa 15 Watt laut interner Tools.

NVIDIA GeForce RTX 2080 Super Max-Q

Die Nvidia GeForce RTX 2080 Super Max-Q (für Laptops) ist die Stromsparversion der mobilen GeForce RTX 2080 Super. Sie basiert auf den selben TU104-775-A1 Chip mit 3.072 Shader, jedoch bei deutlich reduzierten Taktraten und Stromverbrauch. Es gibt drei Varianten mit einem TGP (Stromverbrauch des Chips) von 80, 85 und 90 Watt. Die Taktung rangiert von 735 - 975 MHz für den Basistakt und 1.080 - 1.230 MHz im Boost. Die normale 2080 Super Mobile taktet mit 1.365 - 1.560 / 1.560 - 1.740 MHz bis zu 48% höher im Boost, die gleichnamige Desktop-Version ist nochmals schneller getaktet. Die GPU trägt den Codenamen N18E-G3R-A1 (für Refresh).

Mit dem Refresh wurden die Max-Q Technologien überarbeitet und bieten nun neben einer verbesserten Effizienz durch (neue Spannungswandler, Low-Power-GDDR6) auch zwei optionale Features. Der Notebookhersteller kann Dynamic Boost implementieren um Strom von der CPU zur GPU zu verlagern (TDP in 5 Watt Schritten). Weiters gibt es einen neuen "Dynamic Display Switch" für Advanced Optimus der G-SYNC und bis zu 4K 120 Hz ermöglichen.

Features

Der TU104-Chip wird in 12nm gefertigt und bietet eine Reihe neuer Features, wie DLSS (Deep Learning Super Sampling) und Real Time Ray Tracing. Dadurch lassen sich vor allem Beleuchtungseffekte sehr viel realistischer darstellen. Weiterhin gibt es Support für DisplayPort 1.4 (ready), HDMI 2.0b, HDR, Simultaneous Multi-Projection (SMP) sowie H.265 Video De- und Encoding (PlayReady 3.0). 

Performance

Die Performance der mobilen GeForce RTX 2080 Super Max-Q ist stark abhängig vom verbauten Notebook und kann sich in unseren ersten Tests nur minimal von der alten RTX 2080 Max-Q absetzen. Damit erreicht sie meist nur die Performance einer normalen RTX 2070 für Notebooks. Damit eignet sich die Grafikkarte am besten für 1440p bei maximalen Details in anspruchsvollen Spielen wie Red Dead Redemption 2, Control oder Borderlands 3. Weniger anspruchsvolle Spiele wie F1 2019 können auch in 4k mit maximalen Details flüssig gespielt werden. Detaillierte Spielebenchmarks finden Sie am Ende dieser Seite.

Durch den verringerten Stromverbrauch von 80 - 90 Watt TGP eignet sich die RTX 2080 Super Max-Q auch für dünnere Gaming-Notebooks.

NVIDIA GeForce RTX 2050 Mobile

Die Nvidia GeForce RTX 2050 für Laptops (GN20-S7) ist eine mobile Gaming-Grafikkarte der unteren Mittleklasse. Sie bietet mit 2.048 Shader sogar mehr Kerne als die RTX 2060, aber der Speicherbus wurde deutlich beschnitten (nur 64 Bit). Dadurch kann auch ein niedriger Stromverbrauch errreicht werden (30 - 45 Watt TGP). Je nach Variante erreicht die GPU einen Boost-Speed von 1155 - 1477 MHz. Die bis zu 4 GB GDDR6 Grafikspeicher werden mit 14 GBps getaktet und erreichen damit 112 GB/s maximalen Datendurchsatz. Im Unterschied zur baugleichen GeForce MX570 bietet die RTX 2050 Support für Raytracing und DLSS.

Performance

Die Performance der mobilen GeForce RTX 2050 sollte durch den beschnittenen Speicherbus deutlich unterhalb der mobilen RTX 2060 liegen. Erste Benchmarks zeigen eine Leistung knapp oberhalb der GeForce 1650 und auf dem Niveau der baugleichen GeForce MX570. Dank DLSS kann bei einigen Spielen aber eine höhere Qualität erreicht werden.

Der GA107 Chip wird bei Samsung im 8nm (8N) Verfahren welches mit dem 7nm Verfahren von TSMC nicht ganz mithalten kann