Se state cercando di aggiornare il vostro PC esistente o di costruirne uno nuovo, la vostra ricerca potrebbe avervi portato alle RTX 5080 e/o 7900 XTX. Le due GPU sono entrambe ottime opzioni da prendere in considerazione, soprattutto per gestire i titoli di gioco più recenti. Ma come si comportano le due GPU?
| RTX 5080 | 7900 XTX | |
| Orologio di base | 1929 MHz | 2295 MHz |
| Orologio di aumento | 2617 MHz | 2498 MHz |
| Orologio a memoria | 1875 MHz (30 Gbps effettivi) | 2500 MHz (20 Gbps effettivi) |
| VRAM | 16 GB GDDR7 | 24 GB GDDR6 |
| Unità di ombreggiamento | 10752 | 6144 |
| Core di Ray Tracing | 84 | 96 |
| Unità di mappatura delle texture (TMU) | 336 | 384 |
| Interfaccia bus | PCIe 5.0 x16 | PCIe 4.0 x16 |
| Uscite | HDMI 2.1b (x1) DisplayPort 2.1b (x3) | HDMI 2.1a (x1) DisplayPort 2.1 (x2) USB Tipo-C (x1) |
In base ai test condotti dai più noti recensori, la RTX 5080 è in testa nella maggior parte dei benchmark, soprattutto con l'Upscaling (DLSS) abilitato. La differenza più significativa è stata riscontrata con Black Myth Wukong, che ha favorito fortemente la RTX 5080 rispetto alla 7900 XTX.
Tuttavia, la 7900 XTX regge ancora molto bene in altri titoli e talvolta riesce a mantenere una differenza a una sola cifra, in particolare con Starfield e Cyberpunk 2077.
Le prestazioni di rasterizzazione pura (senza upscaling FSR) della 7900 XTX sono particolarmente impressionanti e si rivelano ottime in termini di produttività.
Per le recensioni complete, consultare Gamers Nexus e TechPowerUp.
La RTX 5080 eccelle nel rendering 3D e nell'editing video grazie alle sue prestazioni di ray-tracing. Programmi come Blender, che sfruttano il ray-tracing per il rendering, registrano un significativo aumento delle prestazioni sulle schede Nvidia. I core Tensor della RTX 5080 si dimostrano inoltre superiori per i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale, come lo sviluppo dell'apprendimento automatico e tutti gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale, che sono stati implementati in alcuni programmi di produttività, soprattutto per l'editing video.
Per quanto riguarda la 7900 XTX, la sua maggiore capacità di VRAM offre un vantaggio quando si tratta di attività che implicano il lavoro con grandi insiemi di dati, l'editing video ad alta risoluzione e scene 3D complesse. Anche le prestazioni di rasterizzazione pura sono in vantaggio per tutte le attività che si basano molto sulle prestazioni di rasterizzazione grezza, come CAD, progettazione grafica e ArchViz.
Il software utilizzato è un fattore critico. Se il vostro flusso di lavoro si basa su applicazioni ottimizzate per CUDA, la RTX 5080 è probabilmente la scelta migliore.
| RTX 5080 | 7900 XTX | |
| Potenza consigliata dell'alimentatore | 850 W | 800 W |
| TDP | 360 W | 355 W |
| Connettore di alimentazione | 16 pin 12V-2x6 | PCIe a 8 pin (x2) |
Indipendentemente dalla GPU scelta, è molto importante abbinarla a un'adeguata PSU per alimentare in modo appropriato l'intero sistema e fornire connettori di alimentazione sufficienti.
La nostra serie RMe è un ottimo punto di partenza per entrambe le GPU e dispone persino di un cavo nativo 12V-2x6 per la 5080. Se desiderate un'unità di alimentazione più facile da collegare ai cavi (per l'installazione iniziale e per le aggiunte future), la nostra innovativa serie RMx SHIFT è la scelta perfetta con la sua interfaccia per cavi laterali in attesa di brevetto. Se cercate un'unità di alimentazione con un'efficienza Platinum di prim'ordine e la possibilità di monitorare le prestazioni dell'unità di alimentazione tramite iCUE, la nostra serie HXi è adatta a questo scopo.
Sia la RTX 5080 che la 7900 XTX sono GPU potenti per il gioco, ma tra le due la vincitrice è la RTX 5080. La 7900 XTX è comunque una GPU molto competente e si colloca tra le migliori GPU. Se si gioca a 1440p o 1080p, la 7900 XTX è una scelta fattibile. Se state cercando di ottenere il massimo numero di fotogrammi con un budget che può ospitare la RTX 5080, allora saprete quale scegliere.
Per quanto riguarda la produttività, dipende dalle attività/software specifici per cui si utilizza la GPU, ma vediamo un forte caso d'uso per entrambi.
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