显卡价格大概多少钱
❶ 3090显卡大概多少钱
现在全新的3090大概10000出头,性能略低于4080,远低于4090;个人建议买新卡的话不妨等一等,看机会合适直接买40系的。
矿卡3090有卖6000左右的,不过因为3090满负荷工作的时候温度很高,从矿场下来的卡普遍内伤不轻,除非卖家比较靠谱,且能提供一定的售后保障,否则不建议尝试。
❷ 一般的电脑显卡大概多少钱
显卡一般价格在500-6000元不能,不同性能有着不一样的价格,入门级别显卡在500-1000左右,高端游戏显卡则在3000-6000元左右。
以显卡命名区分 (以英伟达GTX960M为例),GTX:代表的是高性能显卡,也就是游戏显卡。GT属于入门级别显卡。9:代表显卡代数为第九代,例如:GTX1060M,则10代表第十代。6:代表同系列显卡的高低端,显卡在代数相同的情况下,此数值越大价格则越高。
(2)显卡价格大概多少钱扩展阅读
以rtx2080为例,价格在6000元以上,其配置为:
标配8GB GDDR6显存,速度14Gbps,位宽256 bit。Base Clock(基本频率)1515MHz,Boost Clock(动态超频频率)1710MHz,有2944个CUDA内核。RTX 2080 Ti配11GB GDDR6显存,速度14Gbps、位宽256 bit。
在3DMark Time Spy测试中,Nvidia GeForce RTX 2080 Ti得分12123分,用Firestrike测试得分25039分。同样的测试,RTX 2080得分分别是10139分和22027分。
❸ 显卡显存多少钱一颗
2299元,2999元。显卡、显存的官方标准价格分别为2299元,2999元。显卡,全称显示接口卡,又称显示适配器,是计算机最基本配置、最重要的配件之一。显存,也被叫做帧缓存,是主板上显卡上的关键核心部件之一。
❹ 笔记本换个显卡大概需要多少钱
想要更换显卡,那么就需要使用到专业的工具,而且,也必须有熟练的维修师傅操作。如果您的笔记本电脑可以更换显卡,那么再更换一块独立显卡时的价格大概在50元人民币到399元人民币之间。
需要提醒小伙伴的是,价格只是芯片本身的价格,如果更换中高端的独立显卡,那么售价会上升一个档次。而且这只是显卡的价格,专业的维修师傅在更换的时候,还需要收取200元的人工费用,所以笔记本电脑在可以的情况下更换一次显卡,价格应该在250元人民币到600元人民币之间。
笔记本电脑显卡等级分类
第一等级分类:高端图形显示卡
它们可以和当前高端台式机显卡(比如7900,X1900等)媲美.这些显卡有着类似的核心,然而通常它们会被稍微锁频,因而相比台式机的显卡就会显得有点慢,那些最新的游戏(比如兄弟连,F.E.A.R.等)可以在最高画质,特效全开的情况下运行流畅。
第二等级分类:中端图形显示卡
就像第一等级的显卡一样,该等级分类的显卡可以和台式机上的同名显卡一较高下。最新的游戏应该可以在某些特效缩减的情况下流畅运行(在中等画质下)。
第三等级分类:中低端图形显示卡
游戏玩家相对较低的显卡选择,新游戏只能在很少的特效和普通的画质下运行。
❺ 目前电脑顶级的显卡都是多少钱
分定制、商用、消费级等,正常讨论范围就是rtx3090,一万多。钻牛角就不好说了,比如A100是六万多,还有公司机构找英伟达天价定制显卡。
❻ 各种30系列显卡官方发售价是多少
各种30系列显卡官方发售价:
1、3060:2499元。
2、3060ti:2999元。
3、3070:3899元。
4、3070ti:4499元。
5、3080:5499元。
6、3080ti:8999元。
7、3090:11999元。
基本性能
RTX3080启用了68个SM单元,共8704个CUDA核心,拥有10GBGDDR6X显存,19.0Gbps速度,320bit位宽,最大带宽为760Gbps,可在4K分辨率下带来每秒60帧稳定的游戏体验。英伟达CEO黄仁勋表示,RTX3080显卡性能达到了RTX2080的两倍。
还有时隔多年的90级定位显卡——RTX3090,它配备了GA102-300GPU,10496个CUDA核心,24GBGDDR6X显存,384bit位宽,最大带宽为936Gbps,可在8K分辨率下体验到60帧的游戏体验。
一、RTX3080大显存版本
RTX3080上市也已经有快一个月的时间了,在RTX3090销售遇冷,RTX3070发售延误的当下,英伟达也是透露出了RTX3080大显存版本的消息,将在未来推出一款搭载20GB显存的RTX3080,应对高分辨率游戏、神经网络学习等方面的需求。
二、大显存版本性价比
RTX3080-20GB显存版本,除了显存翻倍之外,其它的配置都与普通版本完全一致,对于一般的用户来说,比如使用2K或者1080P显示器的玩家,那么大显存版本基本上是不值得购买的,而对于挖矿、神经网络学习等用户的用户来说则十分值得关注。