苹果A5X和英伟达Tegra 3:性能测试对比

苹果的营销副总裁菲尔·席勒(Phil Schiller)在发布会舞台上详细介绍了苹果新处理器A5X SoC的优秀性能,当时他甚至干脆单刀直入地表示,A5X图像处理性能是其竞争对手英伟达Tegra 3的四倍。为了验证“四倍性能”的真实性,Laptop Mag杂志借用不同平台上的标杆管理软件,测试对比了new iPad和华硕配备Tegra 3的平板Transformer Prime性能,结果A5X图像处理性能明显高于Tegra 3,但是在数字计算方面Tegra 3要更快。

 

在Open GL 3D 性能方面, Laptop Mag发现A5X 在GL Benchmark 2.1测试中得分遥遥领先于Tegra 3,每秒跳帧图片数量是Tegra 3的两倍多,图像纹理度是Tegra 3的四倍多,然而在数字计算领域却不如Tegra 3优秀,并且Tegra 3在整合/浮点性能,以及物理存储性能方面表现得尤为出色,内置管理软件表现稳定。但是就存储频率带宽来看,新iPad在流测试中表现相对更出色,存储或者读取相关数据速度飞快。

 

Laptop Mag 也同时测试了两台设备的游戏性能,二者分别运行Riptide GP和 Shadowgun这两款游戏 ,结果显示iPad视网膜屏幕显示游戏效果“纹理更细腻,色彩更绚丽”,当然Tegra 3的表现也还相当,但始终不及新iPad,比如运行Riptide时产生的飞溅效果,运行Shadowgun时的旖旎视效。不过 Nvidia公司已经解释说,开发商已经就对这些游戏在Tegra 3运行作出了特别优化,随后我们还将会看到该产品的巨大更新,况且苹果处理器并非不可战胜。

 

via theverge

 

hovermoon 供雷锋网专稿,转载请注明!)
提供的引用内容中未涉及英伟达40系列显卡性能对比的信息,因此无法根据引用内容回答该问题。不过,一般来说,英伟达40系列显卡常见型号有RTX 4090、RTX 4080、RTX 4070 Ti等,它们的性能对比大致如下: ### 显存与带宽 - **RTX 4090**:拥有24GB GDDR6X显存,显存带宽高达1008.8GB/s,大显存高带宽使其在处理超高清图像、复杂3D场景大规模数据时表现出色,适合专业的内容创作、高端游戏AI计算等工作。 - **RTX 4080**:有16GB GDDR6X显存,显存带宽约716.8GB/s,虽然显存带宽较RTX 4090有所降低,但也能满足大多数3A游戏在4K分辨率下的流畅运行以及一些专业设计工作。 - **RTX 4070 Ti**:配备12GB GDDR6X显存,显存带宽约596.4GB/s,对于一般的游戏玩家普通内容创作者来说,在1440P分辨率下能提供不错的性能表现。 ### CUDA核心数量 - **RTX 4090**:拥有16384个CUDA核心,强大的CUDA核心数量使其在并行计算能力上非常突出,无论是游戏中的物理模拟、光线追踪效果渲染,还是专业软件中的计算任务,都能高效完成。 - **RTX 4080**:有9728个CUDA核心,在性能上仅次于RTX 4090,能在较高画质下流畅运行各类游戏,并能应对一定复杂度的专业计算任务。 - **RTX 4070 Ti**:具备7680个CUDA核心,在主流游戏中能提供较好的帧率表现,在一些对性能要求不是特别极致的专业应用场景中也能胜任。 ### 游戏性能 - 在4K分辨率下,RTX 4090能在几乎所有3A游戏中以最高画质稳定保持60帧以上的帧率,部分游戏甚至能达到100帧以上;RTX 4080也能在大部分游戏中以高画质流畅运行,但在一些对硬件要求极高的游戏中,帧率可能会略低于RTX 4090;RTX 4070 Ti在4K分辨率下部分游戏可能需要适当降低画质才能保证流畅度,但在1440P分辨率下能有出色的表现。 ### 价格与性价比 - **RTX 4090**:价格较高,通常在12000元以上,适合对性能有极致追求且预算充足的用户。 - **RTX 4080**:价格相对适中,一般在7000 - 10000元左右,对于希望在4K分辨率下获得较好游戏体验进行一定专业工作的用户来说,性价比相对较高。 - **RTX 4070 Ti**:价格相对较低,大概在4000 - 6000元,对于预算有限但又想体验英伟达40系列显卡性能的用户是一个不错的选择。 ```python # 简单示例代码,仅为示意,不具备实际运行意义 class Nvidia40Series: def __init__(self, model, cuda_cores, memory, bandwidth): self.model = model self.cuda_cores = cuda_cores self.memory = memory self.bandwidth = bandwidth def show_info(self): print(f"Model: {self.model}, CUDA Cores: {self.cuda_cores}, Memory: {self.memory}GB, Bandwidth: {self.bandwidth}GB/s") rtx4090 = Nvidia40Series("RTX 4090", 16384, 24, 1008.8) rtx4080 = Nvidia40Series("RTX 4080", 9728, 16, 716.8) rtx4070ti = Nvidia40Series("RTX 4070 Ti", 7680, 12, 596.4) rtx4090.show_info() rtx4080.show_info() rtx4070ti.show_info() ```
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