Разогнанная мобильная видеокарта GeForce RTX 4090 способна обогнать десктопную GeForce RTX 3090 Ti

В продажу уже поступили ноутбуки с мобильными видеокартами Ge.

Force RTX 4090.

Профильные издания и пользователи уже нахваливают высокий уровень производительности, сравнивая Ge.

Force RTX 4090 Laptop с десктопным флагманом прошлого поколения Ge.

Force RTX 3090.

Но при разгоне видеокарта способна составить конкуренцию даже Ge.

Force RTX 3090 Ti.

Таким результатом поделился один из пользователей Reddit под ником Kelzs.

Он является обладателем ноутбука Razer Blade 18 на базе процессора Intel i9-13950HX и Nvidia Ge.

Force RTX 4090.

На данный момент это максимально производительная конфигурация в мобильном сегменте, а стоимость ноутбука находится на уровне 4500 долларов США.

Процессор Intel i9-13950HX насчитывает 24 ядра и обрабатывает 32 потока при максимальной частоте Turbo Boost до 5,5 ГГц.

Мобильная версия Ge.

Force RTX 4090 базируется на графическом процессоре AD103 с 9728 ядрами CUDA и оснащается 16 ГБ памяти GDDR6 на 256-битной шине.

Энтузиаст подверг ноутбук небольшому тюнингу.

Приложение Razer Synapse позволяет менять профили энергопотребления, а Intel XTU позволяет регулировать напряжение на процессоре.

Если дополнительно выключить встроенное графическое ядро в BIOS, это обеспечит большой запас по мощности для процессора.

Регулировать частоты видеокарты можно с помощью MSI Afterburner.

Это позволяет добиться более высокого Boost от процессора и видеокарты.

В итоге ноутбук показал общий результат в 20960 баллов в тесте 3DMark Time Spy при 22339 графических баллах.

Это на 72% выше результата прошлого мобильного флагмана Ge.

Force RTX 3080 Ti.

И это на 2% выше среднего результата десктопной Ge.

Force RTX 3090 Ti.

Если вспомнить о высоком TDP настольной RTX 3090 Ti в 450 Вт, то результат мобильного флагмана впечатляет еще сильнее.

Но при любом разгоне и тюнинге мобильная Ge.

Force RTX 4090 далека от десктопной версии Ge.

Force RTX 4090, которая использует более мощный GPU AD102 с 16384 потоковыми ядрами CUDA.