Объем собственной памяти графического процессора. На производительность видеокарты влияет не только объем памяти, но и ее тип и частота. Не исключено, что модель с меньшим количеством памяти будет более продвинутой, чем более объемная.
Тип памяти
GDDR6X
Тип памяти
Тип графической памяти используемой в видеокарте. Тип, частота и ширина шины определяют основной параметр памяти - пропускную способность.
Шина видеопамяти
320 bit
Шина видеопамяти
Канал между графическим процессором и памятью. Чем больше разрядность, тем больше информации может обработать видеокарта за единицу времени.
Количество разъемов HDMI
3
Количество разъемов DisplayPort
3
Дополнительные характеристики
Рекомендуемая производителем мощность БП
850
Длина видеокарты
более 280 мм
Длина видеокарты
Данные о длине необходимы для оценки места под нее в конкретном корпусе. Чаще всего длинные видеокарты имеют более продвинутые характеристики.
Высокопроизводительная топовая игровая видеокарта 2021 года для быстродействующих игровых систем верхней ценовой категории, оборудованных мониторами WQHD/4K-разрешения.
Относится к видеоадаптерам класса Lite Hash Rate, которые оборудованы системой аппаратной блокировки майнинга криптовалюты Ethereum. Предназначена для требовательных геймеров, энтузиастов и киберспортсменов, которым нужен максимально высокий фреймрейт во всех популярных играх.
Работая в связке с производительным CPU, видеокарта Gigabyte GeForce RTX 3080 AORUS MASTER 3.0 LHR 10G способна обеспечить стабильно высокий фреймрейт в разрешении до 3840х2160 включительно.
Ее аппаратной основой стал флагманский графический процессор GA102 (8 нм), работающий в связке с ультрапроизводительной графической памятью GDDR6Х объемом 10 Гб (шина 320 бит). Благодаря усовершенствованным RT-ядрам 2-го поколения, эта видеокарта способна осуществлять рендеринг методом трассировки лучей в реальном масштабе времени (Real-Time Ray Tracing), что выводит на качественно новый уровень реалистичность освещения и отражений игрового мира.
Улучшенные тензорные ядра 3-го поколения позволяют реализовать технологию масштабирования DLSS и могут использоваться для решения задач машинного обучения.
