| 显卡型号 | 核心架构 | 制程工艺 | 基础频率 | 加速频率 | 流处理 | 内存类型 | 内存频率 | 内存位宽 | TDP功耗 | ||
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NVIDIA MX350 | Pascal | 14 nm | 1354 MHz | 1468 MHz | 640 | GDDR5 | 1752 MHz 7 Gbps |
64 bit | 20W | 详细参数>> |
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NVIDIA RTX 2080 | Turing | 12 nm | 1515 MHz | 1710 MHz | 2944 | GDDR6 | 1750 MHz 14 Gbps |
256 bit | 215W | 详细参数>> |
RTX 2080在几乎所有核心硬件指标上都显著领先MX350。
核心频率、核心数、SM数、纹理单元和渲染单元从640‑32‑16‑5扩展到2944‑184‑64‑46，核心功耗与显存带宽也由56 GB/s升至448 GB/s。
FP32算力从1.879 TFLOPS提升至10.07 TFLOPS，半精度与双精度的提升幅度同样巨大。
显存容量与位宽分别从2 GB/64‑bit提升到8 GB/256‑bit，内存频率虽相近，却在带宽上差距十倍。
这些硬件差异在基准测试中体现为：
在实际使用场景中：
| 场景 | MX350 | RTX 2080 |
|---|---|---|
| 1080p/1440p游戏 | 低/中画质可维持30–50 fps；大多数主流游戏在低画质或低分辨率下才可保持稳定 | 高画质/高分辨率可持续60+ fps；支持高帧率和高分辨率混合渲染 |
| 4K游戏或VR | 仅能在极低画质下维持10–20 fps，几乎不可玩 | 仍可在低或中画质下实现30+ fps，具备VR所需的渲染吞吐量 |
| GPU 计算（CUDA / TensorRT） | CUDA核心数不足，计算吞吐量极低 | CUDA核心数量近乎十倍，深度学习推理或渲染计算效率显著提升 |
| 光线追踪 / DLSS | 不支持RT核心和Tensor核心 | 支持实时光线追踪和DLSS，能够在高分辨率下保持可接受帧率 |
| 功耗与散热 | TDP 20 W，适合超轻笔记本或无风扇机型 | TDP 215 W，需要额外电源和有效散热，适合台式机或高端笔记本 |
| 接口与扩展 | 仅限笔记本接口，无法外接 | 具备HDMI、DisplayPort、USB‑C，支持多屏和高分辨率输出 |
如何选择
根据上述硬件对比与实际使用场景，用户可在功耗、图形性能与功能需求之间做出权衡。
