NVIDIA/모바일 GPU

 

1. 개요
1.1. NV10(Celsius) 마이크로아키텍처
1.1.1. GeForce 2 Go
1.1.2. GeForce 4 Go
1.2. NV20(Kelvin) 마이크로아키텍처
1.2.1. GeForce 4 Go
1.3. NV30(Rankine) 마이크로아키텍처
1.3.1. GeForce FX Go
1.4. NV40(Curie) 마이크로아키텍처
1.4.1. GeForce Go 6
1.4.2. GeForce Go 7
1.5. G80(Tesla) 마이크로아키텍처
1.5.1. GeForce 8M
1.5.2. GeForce 9M
1.5.3. GeForce 100M
1.5.4. GeForce 200M
1.5.5. GeForce 300M
1.6. Fermi 마이크로아키텍처
1.6.1. GeForce 400M
1.6.2. GeForce 500M
1.7. Kepler 마이크로아키텍처
1.7.1. GeForce 600M
1.7.2. GeForce 600A
1.7.3. GeForce 700M
1.7.4. GeForce 700A
1.7.5. GeForce 800M[1]
1.7.6. GeForce 800A
1.8. Maxwell 마이크로아키텍처
1.8.1. GeForce 900M
1.8.2. GeForce 900A
1.9. Pascal 마이크로아키텍처
1.9.1. GeForce 10
1.9.2. GeForce MX 100
1.9.3. GeForce 10 Max-Q
1.9.4. GeForce MX 200
1.9.5. GeForce MX 300
1.10. Turing 마이크로아키텍처
1.10.1. GeForce 20
1.10.2. GeForce 20 Max-Q
1.10.3. GeForce 16
1.10.4. GeForce 16 Max-Q
1.10.5. GeForce MX 400
2. 관련 문서


1. 개요

NVIDIA의 노트북용 GPU를 기록한 문서. 끝에 M이 붙는 것 외에 네이밍 면에서 모바일 GPU의 네이밍은 그 규칙이 데스크탑용과 같다. 단 이 또한 지포스 10 시리즈가 등장하면서 M 접미사를 떼고 출시되었기에 두고 봐야한다. 불과 2~3년 전만해도 M이 붙고 안 붙고에 따라 성능이 천차만별인 경우가 많았지만 아키텍쳐와 시리즈가 진보할수록 그 격차가 크게 좁혀지고 있다.

1.1. NV10(Celsius) 마이크로아키텍처


1.1.1. GeForce 2 Go

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PP:TMU:ROP
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GeForce 2 Go'''
NV11
(180㎚)
(65㎟)
2:4:2
143
128
DDR
166
(332)
16
32
2
64
'''GeForce 2 Go 200'''
'''GeForce 2 Go 100'''
125
32
8
16
<bgcolor=#76B900><-9>
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) = (픽셀 필레이트) [MPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) = (텍스처 필레이트) [MTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]
[1] 밑에서 서술하듯이 현재 800 시리즈는 모바일용 700 시리즈의 후속 라인업으로, 데스크탑용 800 시리즈는 건너뛰고 900 시리즈가 대신 발매되었다.
2000년 11월부터 출시된 2번째 지포스 제품군의 노트북용 버전이자 최초의 노트북용 지포스 제품군.==== GeForce 4 Go ====

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PP:TMU:ROP
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GeForce 4 Go 488'''
NV18
(150㎚)
(65㎟)
2:4:2
300
128
DDR
275
(550)
64
?
'''GeForce 4 Go 460'''
NV17
(150㎚)
(65㎟)
250
250
(500)
?
'''GeForce 4 Go 440'''
220
220
(440)
?
'''GeForce 4 Go 420'''
200
64
200
(400)
32
?
'''GeForce 4 Go 410'''
16
?
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) = (픽셀 필레이트) [MPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) = (텍스처 필레이트) [MTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}
}}}
2002년 2월 초부터 출시된 4번째 지포스 제품군의 1번째 노트북용 버전.

1.2. NV20(Kelvin) 마이크로아키텍처


1.2.1. GeForce 4 Go

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PS:VS:TMU:ROP
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
'''GeForce 4 Go 4200'''
NV28
(150㎚)
(101㎟)
4:2:8:4
200
64
DDR
200
(400)
64
?
<bgcolor=#76B900><-9>
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) = (픽셀 필레이트) [MPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) = (텍스처 필레이트) [MTexel/s]
(GPU 클럭) × (버텍스 셰이더의 개수) ÷ 4 = (버텍스 연산 속도) [MVertices/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]
2002년 11월에 출시된 4번째 지포스 제품군의 2번째 노트북용 버전.=== NV30(Rankine) 마이크로아키텍처 ======= GeForce FX Go ====

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PS:VS:TMU:ROP
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GeForce FX Go 5650'''
NV31
(130㎚)
(135㎟)
4:3:4:4
325
128
DDR
295
(590)
128
?
'''GeForce FX Go 5600'''
275
250
(500)
?
'''GeForce FX Go 5350'''
NV34
(150㎚)
(91㎟)
275
(550)
64
?
'''GeForce FX Go 5300'''
250
(500)
?
'''GeForce FX Go 5250'''
250
?
'''GeForce FX Go 5200'''
200
200
(400)
32
?
'''GeForce FX Go 5100'''
64
?
'''GeForce FX Go 5700'''
NV36
(130㎚)
(125㎟)
450
128
275
(550)
?
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) = (픽셀 필레이트) [MPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) = (텍스처 필레이트) [MTexel/s]
(GPU 클럭) × (버텍스 셰이더의 개수) ÷ 4 = (버텍스 연산 속도) [MVertices/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}
}}}
2003년 3월부터 출시된 5번째 지포스 제품군의 노트북용 버전.

1.3. NV40(Curie) 마이크로아키텍처


1.3.1. GeForce Go 6

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
칩셋명
(공정)
(면적)
PS:VS:TMU:ROP
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GeForce Go 6800'''
NV41
(130㎚)
(225㎟)
12:5:12:12
300
256
GDDR3
550
(1100)
256
45
'''GeForce Go 6800 Ultra'''
450
89
'''GeForce Go 6600'''
NV43
(110㎚)
(150㎟)
8:3:8:4
300
128
DDR
350
(700)
?
'''GeForce Go 6600 TE'''
225
200
(400)
128
?
'''GeForce Go 6400'''
NV44
(110㎚)
(110㎟)
4:3:4:2
400
64
350
(700)
64
?
'''GeForce Go 6250'''
32
?
'''GeForce Go 6200'''
300
300
(600)
?
<bgcolor=#76B900><-9>
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) = (픽셀 필레이트) [MPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) = (텍스처 필레이트) [MTexel/s]
(GPU 클럭) × (버텍스 셰이더의 개수) ÷ 4 = (버텍스 연산 속도) [MVertices/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]
2004년 11월부터 출시된 6번째 지포스 제품군의 노트북용 버전.이때부터 AGP 계열에서 PCI-Express 또는 MXM 인터페이스로 전환되었다.==== GeForce Go 7 ====

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
PS:VS:TMU:ROP
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GeForce Go 7800 GTX'''
G70

(110㎚)
(333㎟)
24:8:24:16
400
256
GDDR3
550
(1100)
256
65
'''GeForce Go 7800'''
16:6:16:8
35
'''GeForce Go 7900 GTX'''
G71

(90㎚)
(196㎟)
24:8:24:16
500
600
(1200)
256
512
45
'''GeForce Go 7950 GTX'''
575
700
(1400)
512
'''GeForce Go 7900 GS'''
20:7:20:16
375
500
(1000)
256
20
'''GeForce Go 7700'''
G73

(90㎚)
(125㎟)
12:5:12:8
450
128
512
?
'''GeForce Go 7600 GT'''
450
500
(1000)
256
512
?
'''GeForce Go 7600'''
8:5:8:8
450
500
(1000)
256
512
?
'''GeForce Go 7450'''
G72

(90㎚)
(81㎟)
8:3:8:4
300
256
DDR2
200
(400)
64
?
'''GeForce Go 7400'''
4:3:4:2
450
64
GDDR3
450
(900)
64
256
?
'''GeForce Go 7300'''
350
350
(700)
128
256
512
?
'''GeForce Go 7200'''
4:3:4:1
450
32
64
?
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) = (픽셀 필레이트) [MPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) = (텍스처 필레이트) [MTexel/s]
(GPU 클럭) × (버텍스 셰이더의 개수) ÷ 4 = (버텍스 연산 속도) [MVertices/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}
}}}
2005년 10월부터 출시된 7번째 지포스 제품군의 노트북용 버전.

1.4. G80(Tesla) 마이크로아키텍처


1.4.1. GeForce 8M

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<rowcolor=white> 코어
셰이더
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''8800M GTX'''
G92
(65㎚)
(324㎟)
96:48:16
(6, 12)
500
1250
256
GDDR3
800
(1600)
512
65
'''8800M GTS'''
64:32:16
(4, 8)
50
'''8700M GT'''
G84
(80㎚)
(169㎟)
32:16:8
(2, 4)
625
1250
128
29
'''8600M GT'''
475
950
DDR2
GDDR3
400
(800)
(DDR2)
700
(1400)
(GDDR3)
256
512
20
'''8600M GS'''
G86
(80㎚)
(127㎟)
16:8:4
(1, 2)
600
900
'''8400M GT'''
450
900
400
(800)
(DDR2)
600
(1200)
(GDDR3)
128
256
512
14
'''8400M GS'''
400
800
64
128
256
11
'''8400M G'''
8:8:4
(1, 1)
10
<bgcolor=#76B900><-10>
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 코어 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 코어 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]
2007년 5월부터 출시된 8번째 지포스 제품군의 노트북용 버전.이 시리즈부터 모바일 라인업의 네이밍이 지포스 뒤에 Go 대신 모델명 뒤에 M이 붙는다.이 제품군 중의 G8x 코어가 사용된 모델의 경우 하드웨어 결함이 있다. 사용된 납이 GPU의 발열을 견디지 못하여 냉납현상 발생 등으로 화면이 깨져서 나오거나 줄이 가거나 먹통이 되기도 했다고. 덕분에 이 시리즈의 GPU를 탑재한 많은 노트북들은 레퍼런스 클럭보다 낮춰서 탑재되거나 쿨러 회전속도를 높여 발열을 식히는 등의 조치가 행해졌다. 그 영향으로 '''소음이 커지거나 그래픽 성능이 떨어지기도 했다.''' 거기에 이걸 탑재한 노트북들 A/S발생건수 중 상당수가 '''그래픽 관련 문제였다고.''' 따라서 중고로 노트북을 구매할 경우 지포스 8시리즈 중 G8x코어가 사용된 제품[2]은 피할 것을 권한다. 높은 확률로 화면이 먹통이 된다.2007년 11월 1일이 되어서야 8700M GT의 상위 모델인 8800M GTX와 8800M GTS가 출시되었다. 데스크탑용에 사용된 90nm 공정의 G80이 아닌 8800GT에 사용된 65nm 공정의 G92 기반이라서 가능했던 것. 물론 공정이 미세화되었다 해도 G84에 비해 절대적인 체급 자체가 크기 때문에 8700M GT보다 그만큼 전력 소모량이 클 수밖에 없고 도입 초기라서 G92 풀칩이 사용되진 못 했다.G92의 특성에 따라 PCIe 2.0을 지원하지만 당시 출고된 노트북들의 메인보드 칩셋들이 PCIe 1.1까지 지원하기 때문에 PCIe 2.0의 대역폭을 제대로 활용하지 못 하지만 그로 인한 성능 패널티는 미미해서 그다지 큰 문제가 되진 않았다. 지포스 8M 시리즈 탑재 노트북의 경우 그래픽 불량 시 수리업체에 수리를 맡기면 아래 칩셋으로 교체하여 준다. 발열시 냉납문제 등이 개선된 칩셋이라고 한다.2009년 이후에 생산된 노트북이 있는 경우도 아래 GPU 이름이 달려서 나왔다. * 8700M GT : G84-751-A2 * 8600M GT : G84-601-A2, G84-603-A2 * 8600M GS : G86-771-A2 * 8400M GT : G86-7x1-A2 * 8400M GS : G86-6x1-A2혹은 생산주차 (####A2라 쓰여있음, 예 : 0914A2 - 2009년 14주차 생산분)나 NVIDIA 로고를 확인해봐도 된다. 특히 NVIDIA 로고가 윤곽선으로만 새겨져있다면 최근에 생산된 제품일 확률 100%.[3]일부 GeForce 8M 시리즈를 탑재한 노트북에 3xx.xx 레퍼런스 드라이버를 설치하는 경우 언리얼 엔진 3 기반 게임에서 '''높은 확률로 심한 렉을 동반하는 현상이 있다.'''[4] 이런 경우 해당 노트북 제조사에서 제공하는 설치 가능한 최신 버전의 드라이버를 설치하여 어느정도 해결할 수 있다. 다만 최신 상태를 유지하고자하거나, 제조사에서 제공하는 드라이버가 한창 구버전일 경우 드라이버를 이 버전으로 업데이트했다면 해당 게임에 대한 설정을 NVIDIA 제어판에서 따로 해주어야한다.[5] 참고로 Windows 10에서는 이러한 문제가 없다.==== GeForce 9M ====

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<rowcolor=white> 코어
셰이더
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''9800M GTX'''
G92
(65㎚)
(324㎟)
112:56:16
(7, 14)
500
1250
256
GDDR3
800
(1600)
1024
75
'''9800M GT'''
96:48:16
(6, 12)
512
65
'''9800M GTS'''
G94
(65㎚)
(240㎟)
64:32:16
(4, 8)
600
1500
512
1024
75
'''9800M GS'''
530
1325
512
60
'''9700M GTS'''
48:24:16
(3, 6)
'''9700M GT'''
G96
(65㎚)
(144㎟)
32:16:8
(2, 4)
625
1550
128
DDR2
GDDR3
400
(800)
(DDR2)
800
(1600)
(GDDR3)
512
45
'''9650M GT'''
G96C
(55㎚)
(121㎟)
550
1325
1024
23
'''9650M GS'''
G84
(80㎚)
(169㎟)
625
1250
512
29
'''9600M GT'''
G96C
(55㎚)
(121㎟)
500
1250
512
1024
23
'''9600M GS'''
430
1075
256
512
1024
20
'''9500M GS'''
[6]
G84
(80㎚)
(169㎟)
475
950
350
(700)
(DDR2)
700
(1400)
(GDDR3)
512
'''9500M G'''
G96
(65㎚)
(144㎟)
16:8:8
(1, 2)
500
1250
400
(800)
(DDR2)
800
(1600)
(GDDR3)
'''9300M GS'''
G98
(65㎚)
(86㎟)
8:8:4
(1, 1)
550
1400
64
350
(700)
(DDR2)
700
(1400)
(GDDR3)
256
13
'''9300M G'''
G86
(80㎚)
(127㎟)
16:8:4
(1, 2)
400
800
300
(600)
(DDR2)
600
(1200)
(GDDR3)
'''9200M GS'''
G98
(65㎚)
(86㎟)
8:8:4
(1, 1)
550
1400
350
(700)
(DDR2)
700
(1400)
(GDDR3)
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 코어 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 코어 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}
}}}
2008년 7월부터 출시된 9번째 지포스 제품군의 노트북용 버전.
대부분 G9x 계열 코어를 사용하지만 9650M GS, 9500M GS, 9300M G만 예외적으로 G8x 계열 코어를 사용한다. 특히 9500M GS는 사실상 8600M GT의 리네이밍 버전으로 그래픽 메모리 용량이 256MB와 512MB 2종류로 탑재되었던 8600M GT와 달리 512MB 한 종류만 탑재되었다.
9650M GS는 G84 코어를, 9600M 계열과 9650M GT는 9500GT, 9400GT에 사용된 55nm 공정의 G96C 코어를, 9700M GT는 65nm 공정의 G96 코어가 사용되었는데, 특히 G96 코어가 데스크탑용으로는 한 번도 사용된 적이 없는 GPU라는 점이 특징. 물론 G84와 G96C의 중간 세대 공정이기 때문에 전력 소모도 애매하지만 기본적인 스펙은 준수한 편.[7] G96C 코어로 사용된 9650M GT는 가장 앞선 공정이 채택되어 전력 소모에 문제 없지만 클럭이 9700M GT, 9650M GS보다 낮아서 성능이 애매하다는 단점이 있는데 이들의 클럭과 같은 값으로 오버클럭 하면 9700M GT, 9650M GS와 같은 성능이 된다. VRAM이 적절히 탑재되어있고 쿨링 시스템이 제대로 갖춰진 노트북이라면 클럭 조정으로 더 높은 성능을 낼 수 있다. (기본적인 스펙 차이는 GPU 클럭 뿐이다. 물론 제조사에 따라 메모리 구성이 다를 수 있다.) 다만 이는 GPU를 오버클럭시키는 방법이라 보증기간이 남았을 경우 보증 대상에서 제외될 수 있다.
9600M GS와 GT는 8M 시리즈의 8600M GS와 GT와 달리 두 모델의 성능차가 크게 나지 않는다. 동일 시스템에서 3DMark Ice Storm 기준으로 평균 400점밖에 차이가 나지 않을 정도.[8] 그럴 수밖에 없는게 8M시리즈의 8600M GS와 GT는 G86, G84라는 다른 GPU를 사용하지만 9600M GS와 GT는 같은 G96을 사용하기 때문. 단 8M시리즈의 8600M GS와 GT, 9M 시리즈의 9600M GS와 GT 모두 풀칩을 사용한 점은 동일.
G92가 사용된 8800M GTX, 8800M GTS와 마찬가지로 다른 G9x 계열 코어들도 PCIe 2.0을 지원하지만 당시 인텔 노트북 메인보드 칩셋이 이를 지원하지 않아 100% 성능이 나오지 않는 점이 있지만 하락폭은 미미했다.

1.4.2. GeForce 100M

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<rowcolor=white> 코어
셰이더
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GTS 160M'''
G94
(65㎚)
(240㎟)
64:32:16
(4, 8)
600
1500
256
GDDR3
800
(1600)
1024
60
'''GTS 150M'''
400
1000
45
'''GT 130M'''
G96C
(55㎚)
(121㎟)
32:16:8
(2, 4)
600
1500
128
23
DDR2
500
(1000)
'''GT 120M'''
500
1250
'''G 110M'''
16:8:4
(2, 4)
400
1000
64
GDDR3
700
(1400)
14
DDR2
500
(1000)
'''G 105M'''
G98
(65㎚)
(86㎟)
8:8:4
(1, 1)
640
1600
GDDR3
700
(1400)
512
'''G 103M'''
DDR2
500
(1000)
<bgcolor=#76B900><-10>
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 코어 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 코어 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]
[2] 8800M을 제외한 전 모델 해당.[3] 지포스 400 시리즈부터 기본적으로 이 방식의 로고가 새겨진다.[4] 전체 화면에서 특히 심하게 나타난다. 창모드로 실행할 경우 잘 나타나지 않는다.[5] 8600M GS 기준으로 단일 그래픽 성능 모드, 삼중 버퍼링 켜기, 수직 동기화 켜기 또는 응용 프로그램 제어 등으로 설정해두면 대부분 해결된다. 그외에도 자신에게 맞는 설정을 직접 해보는것도 좋다.[6] 8600M GT의 리네임 버전. 메모리 구성을 제외하고 완전히 같다.[7] G96의 다이 면적이 G96C의 1.2배 정도로 G84와 G96C의 딱 중간 면적이다.[8] 노트북 제조사에 따라 VRAM에 차등을 두는 경우는 있지만 GPU 성능 자체는 거의 비슷하다. 클럭만 70MHz정도 차이가 있을 뿐 나머지는 동일.
2009년 1월 초부터 출시된 9번째 지포스 제품군의 '''리네이밍''' 노트북용 버전.==== GeForce 200M ====

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<rowcolor=white> 코어
셰이더
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GTX 280M'''
G92
(65㎚)
(324㎟)
128:64:16
(8, 16)
585
1463
256
GDDR3
950
(1900)
1024
75
'''GTX 285M'''
600
1500
1000
(2000)
'''GTX 260M'''
112:56:16
(7, 14)
550
1375
950
(1900)
65
'''GTS 260M'''
GT215
(40㎚)
(144㎟)
96:32:8
(6, 12)
128
GDDR5
800
(3200)
38
'''GTS 250M'''
500
1250
900
(3600)
28
'''GT 240M'''
GT216
(40㎚)
(100㎟)
48:16:8
(2, 6)
550
1210
GDDR3
800
(1600)
23
'''GT 230M'''
500
1100
'''GT 220M'''
[9]
G96C
(55㎚)
(121㎟)
32:16:8
(2, 4)
500
1250
14
DDR2
GDDR3
500
(1000)
(DDR2)
800
(1600)
(GDDR3)
'''G 210M'''
GT218
(40㎚)
(57㎟)
16:8:4
(1, 2)
625
1500
64
GDDR3
800
(1600)
512
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 코어 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 코어 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}
}}}
2009년 3월부터 출시된 10번째 지포스 제품군의 노트북용 버전.

1.4.3. GeForce 300M

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<rowcolor=white> 코어
셰이더
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GTS 360M'''
GT215
(40㎚)
(144㎟)
96:32:8
(4, 12)
550
1436
128
GDDR5
900
(3600)
1024
38
'''GTS 350M'''
500
1250
800
(3200)
28
'''GT 335M'''
72:24:8
(3, 9)
450
1080
GDDR3
800
(1600)
'''GT 330M'''
GT216
(40㎚)
(100㎟)
48:16:8
(2, 6)
575
1265
512
1024
23
'''GT 325M'''
450
990
DDR3
'''GT 320M'''
24:8:8
(1, 3)
500
1100
790
(1580)
G96C
(55㎚)
(121㎟)
32:16:8
(2, 4)
500
1250
GDDR3
800
(1600)
512
14
'''315M'''
GT218
(40㎚)
(57㎟)
16:8:4
(1, 2)
606
1212
64
'''310M'''
625
1530
800
(1600)
512
606
1530
DDR3
667
(1334)
1024
625
1530
790
(1580)
512
'''305M'''
525
1150
GDDR3
700
(1400)
<bgcolor=#76B900><-10>
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 코어 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 코어 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]
[9] 9600M GT 리네임 겸 공정 개선판.
2010년 1월부터 출시된 10번째 지포스 제품군의 '''리네이밍''' 노트북용 버전.이전 세대인 200 시리즈가 G200 GPU를 한 번도 사용하지 않은 것도 모자라 G9x 계열 GPU의 비중이 높았던 점에 비하면 이쪽은 2세대 테슬라 기반인 GT21x 계열 GPU를 주력으로 내놓은 것에 의의가 있는 제품군. 어찌보면 진정한(?) 200 시리즈라고 봐도 무방할 정도지만, 후속 아키텍처인 페르미 기반 GPU를 앞두는 시점에 출시되어서 상대적으로 저평가받은 비운의 라인업이 되고 말았다.310M의 경우 '''8600M GS나 8400GS급의 스펙임에도 불구하고 8600M GT에 근접하는 성능을 보여주어''' 인상적인 모습을 남겼다.심지어 사실상 동스펙에 메모리 버스가 128비트인 8600M GS보다 3DMark Ice Storm에서 평균 3000~5000점 정도 더 높은 점수가 나왔다.[10] (심지어 CPU도 8600M GS를 장착한 시스템[11]이 더 높았음에도 저런 점수차가 나왔다.) 대략 8600M GS와 8600M GT 사이의 성능을 보여준다고 보면 된다.=== Fermi 마이크로아키텍처 ======= GeForce 400M ====

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<rowcolor=white> 코어
셰이더
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GTX 480M'''
GF100
(40㎚)
(529㎟)
352:44:32
(4, 11)
425
850
512
256
GDDR5
600
(2400)
2
100
'''GTX 485M'''
GF104
(40㎚)
(332㎟)
384:64:32
(2, 8)
575
1150
750
(3000)
'''GTX 470M'''
288:48:24
(2, 6)
535
1070
384
192
750
(3000)
1.5
75
'''GTX 460M'''
GF106
(40㎚)
(238㎟)
192:32:24
(1, 4)
675
1350
625
(2500)
50
'''GT 445M'''
144:24:16
(1, 3)
570
1140
256
128
1
35
144:24:24
(1, 3)
590
1180
384
192
DDR3
800
(1600)
3
'''GT 435M'''
96:16:16
(1, 2)
256
128
1
GF108
(40㎚)
(116㎟)
96:16:4
(1, 2)
650
1300
2
'''GT 425M'''
560
1120
1
2
23
'''GT 420M'''
500
1000
0.5
1
2
'''GT 415M'''
48:8:4
(1, 1)
0.5
12
'''410M'''
GF119
(40㎚)
(79㎟)
575
1150
128
64
'''405M'''
GT218
(40㎚)
(57㎟)
16:8:4
(1, 2)
606
1212
-
14
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GF100 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 2 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GF104, GF106, GF108, GF119 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 12 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 코어 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 코어 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}
}}}
2010년 5월부터 출시된 11번째 지포스 제품군의 노트북용 버전.
GTX 480M을 선두로 발표되었으나 사용된 GPU가 안그래도 데스크탑 환경조차 소비전력 문제가 붉어졌던 문제의 GF100 칩셋인데 노트북 환경에도 써먹었으니 안 봐도 비디오라 할 정도로 많은 비판을 들었으며, GF100의 코어 구조에서 대대적으로 뜯어 고친 GF104 기반의 GTX 470M이 나오기까지 4개월 동안의 암흑기를 보내야만 했다. 데스크탑 제품군에서는 GF100으로 3가지 모델을 내놓았지만 노트북 제품군에서는 GTX 480M 딱 하나밖에 없다.
2010년 9월 3일, 다행히 GF104(GTX 470M), GF106(GTX 460M, GT 445M), GF108(GT 435M 이하) 칩셋이 노트북용으로 대거 투입되면서 부족한 라인업 문제가 일단락되었다. 노트북 플랫폼에서의 실질적인 DirectX 11 시대는 이때부터인 셈.
또한, 현재까지도 말도 많고 탈도 많은 '''NVIDIA Optimus 기술이 이 시리즈부터 탑재되었다.'''[12] 그러나 아직 초기단계였는지 인텔 1세대 코어 i 시리즈가 탑재된 노트북 중에서도 이 기술을 적용하지 않은 모델이 상당수 존재한다.[13]
GF108을 사용하는 GT420M/430M/445M(500M 시리즈의 525M/540M/550M도 마찬가지)의 경우 스트림 프로세서, 텍스쳐 맵핑유닛이 각각 96,16개로 구성되어있으나 렌더링 출력유닛(ROP)이 '''4개로만 구성'''되어 스펙에 비해 떨어지는 성능을 보여 아쉽다는 이야기가 많았다. ROP가 8개만 되었어도 9600GT에 버금가는 성능이 나왔을거라고도.[14] 같은 이유로 GF108 기반 칩셋의 모델에서 안티에일리어싱(계단현상 방지)옵션을 켜거나 높이게되면 '''프레임이 급격하게 하락하는 현상이 있다.''' 따라서 해당 GPU를 사용하는 모델을 사용중이라면 가능하면 이 옵션을 낮추거나 꺼놓고 하도록 하자.
위의 9600M 패밀리처럼 GT420M/425M/435M(일부제외)과 GT525M/540M/550M 역시 같은 GF108 코어를 사용한다. 마찬가지로 해당 모델들 역시 클럭차이만 있을뿐 동일한 모델이다. 오버클럭 유틸리티를 통해 해당 모델의 성능을 낼 수 있으나 이로 인한 하자가 발생한 경우 보증대상에서 제외되니 보증기간이 남아있는 노트북의 경우 유의할 것.
100M~400M 시리즈의 특징 중 하나는 다른 라인업은 x20대 GPU가 엔트리 라인업이지만 해당 시리즈는 '''x20대 라인업부터 메인스트림으로 분류'''된다.
이 덕분에 원래 네이밍이면 엔트리급이어야할 GT420M은 동일 네이밍의 데스크탑 GT420을 '''하극상'''해버리는 웃지못할(?) 상황이 연출되기도 했다.[15]
또한 GF100/110/104/114 GPU의 경우 데스크탑 버전과 모바일 버전의 형태가 다르다.
데스크탑 버전은 코어 전체를 덮는 히트스프레더가 장착되지만 모바일 버전은 GF106/116처럼 가장자리 테두리에만 히트스프레더가 붙어있다. 따라서 데스크탑 버전과 달리 모바일 버전은 쿨러가 '''코어에 직접 붙는다.'''

1.4.4. GeForce 500M

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<rowcolor=white> 코어
셰이더
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GTX 580M'''
GF114
(40㎚)
(332㎟)
384:64:32
(2, 8)
620
1240
512
256
GDDR5
750
(3000)
2
100
'''GTX 570M'''
336:56:24
(2, 7)
575
1150
384
192
1.5
75
'''GTX 560M'''
GF116
(40㎚)
(238㎟)
192:32:24
(1, 4)
775
1550
625
(2500)
'''GT 555M'''
GF106
(40㎚)
(238㎟)
144:24:24
(1, 3)
590
1180
DDR3
900
(1800)
35
144:24:16
(1, 3)
256
128
1
525
1050
1
2
GF116
(40㎚)
(238㎟)
675
1350
2
GF108
(40㎚)
(116㎟)
96:16:4
(1, 2)
753
1506
GDDR5
784
(3136)
1
'''GT 550M'''
740
1480
DDR3
900
(1800)
'''GT 540M'''
672
1344
'''GT 525M'''
600
1200
23
'''GT 520M'''
48:8:4
(1, 1)
672
1344
128
64
800
(1600)
12
GF119
(40㎚)
(79㎟)
740
1480
'''GT 520MX'''
900
1800
20
<bgcolor=#76B900><-11>
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 12 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 코어 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 코어 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]
[10] 8600M GS는 평균 15000~17000점대, 310M은 평균 20000~24000점대가 나왔다.[11] Core 2 Duo T9300 CPU(2.5GHz, FSB800, 6MB Cache) 장착. 310M이 장착된 시스템에는 T6600 CPU(2.2GHz,FSB800, 2MB Cache) 가 장착되어 있었다. 다만 T9300의 경우 DDR2메모리 구성(그래픽은 GDDR3)임을 감안할 필요가 있다.[12] NVIDIA에서는 400시리즈부터 Optimus기술을 소개하고있으나 실제로는 일부 300시리즈에도 적용된 이력이 있다.[13] 정확히는 파생모델중에 클락스필드(i7 7xxQM, 8xxQM, 9xxXM)가 탑재된 모델이 하나라도 있는 모델들. 클락스필드 CPU에는 내장그래픽이 없다.[14] 비슷한 구성인 지포스 820M(F)/920M(F) ((F)는 페르미 칩셋 사용 모델.)의 경우 64비트 메모리구성임에도 불구하고 3DMARK Ice Storm 점수가 2만점 가량 더 나온다.[15] 동일 네이밍을 가진 모델의 경우 모바일 GPU는 전력소모 등의 문제로 인해 데스크탑 GPU보다 살짝 떨어지는게 일반적이다. 이를 감안한다면 이례적.
2011년 3월부터 출시된 12번째 지포스 제품군의 노트북용 버전.=== Kepler 마이크로아키텍처 ======= GeForce 600M ====

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMX/SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GTX 680M'''
GK104
(28㎚)
(294㎟)
1344:112:32
(4, 7)
719
(코어)
758
(부스트)
512
256
GDDR5
900
(3600)
4
100
'''GTX 675M'''
GF114
(40㎚)
(332㎟)
384:64:32
(2, 8)
620
(코어)
1240
(셰이더)
750
(3000)
2
'''GTX 675MX'''
GK104
(28㎚)
(294㎟)
960:80:32
(3, 5)
600
(기본)
900
(3600)
'''GTX 670M'''
GF114
(40㎚)
(332㎟)
336:56:24
(2, 7)
598
(코어)
1196
(셰이더)
384
192
750
(3000)
1.5
75
'''GTX 670MX'''
GK104
(28㎚)
(294㎟)
960:80:24
(3, 5)
601
(기본)
700
(2800)
3
'''GTX 660M'''
GK107
(28㎚)
(118㎟)
384:32:16
(1, 2)
835
(기본)
950
(부스트)
256
128
1000
(4000)
1
2
50
'''GT 650M'''
GDDR5
DDR3
1000
(4000)
(GDDR5)
900
(1800)
(DDR3)
45
'''GT 645M'''
709
(기본)
DDR3
900
(1800)
32
'''GT 640M'''
625
(기본)
'''GT 640M LE'''
500
(기본)
1
GF108
(40㎚)
(116㎟)
96:16:4
(1, 2)
753
(코어)
1505
(셰이더)
GDDR5
785
(3140)
2
'''GT 635M'''
660
(코어)
1320
(셰이더)
DDR3
900
(1800)
1
35
GF116
(40㎚)
(238㎟)
144:24:16
(1, 3)
650
(코어)
1350
(셰이더)
2
675
(코어)
1350
(셰이더)
'''GT 630M'''
GF108
(40㎚)
(116㎟)
[16]
96:16:4
(1, 2)
660
(코어)
1320
(셰이더)
128
64
1
33
GF117
(28㎚)
(116㎟)
800
(코어)
1600
(셰이더)
256
128
GDDR5
900
(3600)
2
'''GT 625M'''
625
(코어)
1250
(셰이더)
128
64
DDR3
900
(1800)
15
'''GT 620M'''
96:16:8
(1, 2)
1
GF108
(40㎚)
(116㎟)
96:16:4
(1, 2)
660
(코어)
1320
(셰이더)
256
128
'''610M'''
48:8:2
(1, 1)
672
(코어)
1344
(셰이더)
128
64
800
(1600)
12
GF117
(28㎚)
(116㎟)
48:8:8
(1, 1)
625
(코어)
1250
(셰이더)
900
(1800)
GF119
(40㎚)
(79㎟)
48:8:4
(1, 1)
738
(코어)
1576
(셰이더)
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
GK104, GK107 칩셋 한정 → (GPU 기본 클럭 또는 부스트 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GF108, GF114, GF116, GF117, GF119 칩셋 한정 → (GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GK104, GK107 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 24 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GF108, GF114, GF116, GF117, GF119 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 12 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 코어 클럭 또는 기본 클럭 또는 부스트 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 코어 클럭 또는 기본 클럭 또는 부스트 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}
}}}
2012년 3월부터 출시된 13번째 지포스 제품군의 노트북용 버전.
시기적으로는 케플러 아키텍처 이후에 등장한 제품군이지만 데스크탑용 제품군과는 달리 노트북용은 페르미 아키텍처 기반 GPU의 비중이 케플러 아키텍처 기반 GPU보다 더 크다. 또한 노트북용 600 시리즈는 케플러 아키텍처의 최하위 GPU인 GK208이 한 번도 사용되지 않았다. 그 대신 데스크탑용으로 한 번도 사용되지 않은 GF117이 사용되었는데 구세대인 페르미 아키텍처임에도 40nm가 아닌 28nm 공정으로 제조된 것이 특징. 현재까지 확인된 체급은 GF108에 가까우며, 비디오 가속 ASIC도 GF119와 같은 5세대 퓨어비디오를 지원하는데 GF119보단 낫지만 H.264 코덱의 4K 30FPS 동영상을 돌리기엔 버거운 수준이라 4K 동영상 재생에 큰 기대를 하지 않는 것이 좋다.
또 하나 재밌는 점은 GTX660M과 GT650M은 사실상 동일모델이라고 할 수 있다. GPU클럭도 두 모델 다 동일하다.[17] 이전 문서에서 GT650M에 부스트클럭이 표기되지 않았으나 실 테스트 결과 GTX660M과 동일한 수준의 부스트클럭이 동작되는 것을 확인하였다. 심지어 GT650M GDDR5버전은 일부 기능이 빠지고 클럭이 약간 낮은 GTX660M이라고 봐도 된다. 실제로 GT650M은 DDR3모델이나 GDDR5모델에 관계없이 쉐도우플레이 등을 포함한 몇몇 GeForce Experience 기능들이 빠져있다.

1.4.5. GeForce 600A

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(TPC, SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(MB)
<rowcolor=white> 코어
셰이더
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''615A'''
GF108
(40㎚)
(116㎟)
48:8:4
(1, 1)
660
1320
256
128
DDR3
900
(1800)
1
49
'''610A'''
GF119
(40㎚)
(79㎟)
738
1476
128
64
12
<bgcolor=#76B900><-11>
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 12 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 코어 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 코어 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]
[16] 이 모델에 사용된 일부 GF108은 기존 400M 시리즈와 500M시리즈에 사용된 GF108과 코어는 같지만 사용된 다이가 GK107 기반으로 되어있다.[17] GT650M DDR3모델만. GDDR5모델은 클럭이 소폭 낮다.
2012년 5월에 출시된 13번째 지포스 제품군의 All-In-One(올인원) PC용 버전.==== GeForce 700M ====

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMX/SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GTX 780M'''
GK104
(28㎚)
(294㎟)
1536:128:32
(4, 8)
771
(기본)
797
(부스트)
512
256
GDDR5
1250
(5000)
4
122
'''GTX 770M'''
GK106
(28㎚)
(221㎟)
960:80:24
(3, 5)
706
(기본)
797
(부스트)
384
192
1002
(4008)
3
75
'''GTX 765M'''
768:64:16
(2, 4)
797
(기본)
863
(부스트)
256
128
2
'''GTX 760M'''
628
(기본)
657
(부스트)
55
'''GT 755M'''
GK107
(28㎚)
(118㎟)
384:32:16
(1, 2)
980
(기본)
1350
(5400)
50
'''GT 750M'''
941
(기본)
1000
(4000)
'''GT 745M'''
549
(기본)
45
837
(기본)
DDR3
900
(1800)
'''GT 740M'''
810
(기본)
GK208
(28㎚)
(87㎟)
384:16:8
(1, 2)
980
(기본)
128
64
33
'''GT 735M'''
575
(기본)
'''GT 730M'''
719
(기본)
GK107
(28㎚)
(118㎟)
384:32:16
(1, 2)
725
(기본)
256
128
'''GT 720M'''
GK208
(28㎚)
(87㎟)
192:16:8
(1, 1)
719
(기본)
128
64
800
(1600)
GF117
(28㎚)
(116㎟)
96:16:8
(1, 2)
625
(코어)
1250
(셰이더)
'''710M'''
GK208
(28㎚)
(87㎟)
192:16:8
(1, 1)
719
(기본)
900
(1800)
1
15
GF117
(28㎚)
(116㎟)
96:16:8
(1, 2)
775
(코어)
1550
(셰이더)
'''705M'''
48:8:8
(1, 1)
738
(코어)
1476
(셰이더)
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
GK104, GK107 칩셋 한정 → (GPU 기본 클럭 또는 부스트 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GF108, GF114, GF116, GF117, GF119 칩셋 한정 ÷ 1000 → (GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GK104, GK107 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 24 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GF108, GF114, GF116, GF117, GF119 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 12 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 코어 클럭 또는 기본 클럭 또는 부스트 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 코어 클럭 또는 기본 클럭 또는 부스트 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}
}}}
2013년 1월부터 출시된 14번째 지포스 제품군의 노트북용 버전.

1.4.6. GeForce 700A

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMX/SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GTX 760A'''
GK106
(28㎚)
(221㎟)
768:64:16
(2, 4)
628
(기본)
657
(부스트)
256
128
GDDR5
1002
(4008)
2
55
'''GT 745A'''
GK107
(28㎚)
(118㎟)
384:32:16
(1, 2)
837
(기본)
DDR3
900
(1800)
33
'''GT 740A'''
GK208
(28㎚)
(87㎟)
384:16:8
(1, 2)
980
(기본)
128
64
'''GT 730A'''
384:20:8
(1, 2)
719
(기본)
256
128
'''GT 720A'''
GF117
(28㎚)
(116㎟)
96:16:8
(1, 2)
938
(기본)
1876
(셰이더)
128
64
1000
(2000)
'''720A'''
'''710A'''
GK208
(28㎚)
(87㎟)
192:16:8
(1, 1)
719
(기본)
900
(1800)
1
15
GK107
(28㎚)
(118㎟)
384:32:16
(1, 2)
810
(기본)
256
128
901
(1802)
2
45
'''705A'''
GF119
(40㎚)
(79㎟)
48:8:4
(1, 1)
738
(기본)
1476
(셰이더)
128
64
900
(1800)
1
15
775
(기본)
1550
(셰이더)
<bgcolor=#76B900><-10>
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
GK104, GK107 칩셋 한정 → (GPU 기본 클럭 또는 부스트 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GF108, GF114, GF116, GF117, GF119 칩셋 한정 → (GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GK104, GK107 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 24 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GF108, GF114, GF116, GF117, GF119 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 12 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 코어 클럭 또는 기본 클럭 또는 부스트 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 코어 클럭 또는 기본 클럭 또는 부스트 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]
2013년 8월에 출시된 14번째 지포스 제품군의 All-In-One(올인원) PC용 버전.==== GeForce 800M[18] ====

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMM/SMX/SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GTX 880M'''
GK104
(28㎚)
(294㎟)
1536:128:32
(4, 8)
954
(기본)
993
(부스트)
512
256
GDDR5
1250
(5000)
8
122
'''GTX 870M'''
1344:112:24
(4, 7)
941
(기본)
967
(부스트)
384
192
6
100
'''GTX 860M'''
1152:96:16
(3, 6)
797
(기본)
915
(부스트)
256
128
4
75
GM107
(28㎚)
(148㎟)
640:40:16
(1, 5)
1029
(기본)
1097
(부스트)
2048
2
45
'''GTX 850M'''
902
(기본)
DDR3
1000
(2000)
2
4
'''845M'''
512:32:16
(1, 4)
863
(기본)
1024
64
1000
(2000)
2
GM108
(28㎚)
(81㎟)
384:24:8
(1, 3)
1071
(기본)
1176
(부스트)
GDDR5
1250
(5000)
33
'''840M'''
DDR3
1000
(2000)
1
'''830M'''
256:16:8
(1, 2)
1082
(기본)
1150
(부스트)
900
(1800)
2
'''825M'''
GK208
(28㎚)
(87㎟)
384:32:16
(1, 2)
850
(기본)
128
1
'''820M'''
GK107
(28㎚)
(118㎟)
810
(기본)
256
128
2
45
GF117
(28㎚)
(116㎟)
96:16:8
(1, 2)
625
(기본)
1150
(쉐이더)
128
64
1
15
'''810M'''
48:8:8
(1, 1)
738
(기본)
1476
(쉐이더)
GK107
(28㎚)
(118㎟)
384:32:16
(1, 2)
810
(기본)
256
128
2
45
'''800M'''
GF117
(28㎚)
(116㎟)
48:8:8
(1, 1)
738
(기본)
1476
(쉐이더)
128
64
1
15
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
GM107, GM108, GK104, GK107, GK208 칩셋 한정 → (GPU 기본 클럭 또는 부스트 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GF117 칩셋 한정 → (GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GM107, GM108 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GK104, GK107, GK208 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 24 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GF117 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 12 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 코어 클럭 또는 기본 클럭 또는 부스트 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 코어 클럭 또는 기본 클럭 또는 부스트 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}
}}}
2014년 3월부터 출시된 14번째 지포스 제품군의 '''2번째 노트북용 버전''',
하이엔드 라인인 GTX 880M과 870M은 맥스웰이 아닌 케플러[19] 기반이지만 노트북 가격이 270만원 부터 시작한다. [20] [21]
GTX 870M은 데스크톱 GTX 660 Ti에 가까운 체급의 스펙이지만 노트북 환경 특성상 다운클럭되었기 때문에 GTX 660급 성능을 낸다.
비교적 고급형 라인인 GTX 860M부터 의미있는 1세대 맥스웰 기반 칩인데 무시무시한 전성비를 앞세워 GTX 750 Ti에 쓰인 GM107 풀칩을 탑재하고 클럭만 낮춘 모델이라 '''이전 모델이었던 GTX 770M을 약간 앞서는''' 노트북 그래픽으로서는 그야말로 경이로운 성능을 보여주는 중. 만약 오버가 가능한 게이밍 노트북 모델에 탑재되면 정말 노트북계의 가성비 킹을 보여줄 것으로 기대된다.
다만 케플러 코어를 사용한 GTX 860M도 있으므로(…)[22] 복불복도 예상된다.[23]
GTX 860M은 맥스웰 모델 기준, 데스크톱 GTX 750 Ti와 비슷한 수준의 성능을 낸다.
여기서부터는 CPU가 4세대 i7 쿼드코어(4710MQ, 4710HQ 등) 이상이라면 웬만한 고사양 게임들도 모두 중하옵 이상 돌린다고 보면 된다.
GTX 850M은 DDR3와 GDDR5 모델 2가지가 있는데, 반드시 GDDR5 메모리가 탑재된 모델로 선택해야 한다. 둘의 성능차이는 해상도가 올라갈수록 차이가 심해진다.
GDDR5 모델 기준, 데스크톱 GTX 650과 GTX 650 Ti 사이의 성능이라고 볼 수 있다.
840M부터는 데스크탑용 그래픽카드에 한 번도 사용되지 않은 GM108 칩셋이 사용되었다. 최대 3개의 SMM, 384개의 CUDA 체급이라 CUDA만 보면 이전 세대의 GK208과 같지만 1세대 맥스웰 마이크로아키텍처의 변경된 코어 구조로 인한 향상된 성능 효율과 상승된 클럭 덕분에 GT 740M 대비 20% 정도의 성능 향상을 보여준다. 물론, 맥스웰 마이크로아키텍처답게 DirectX 11을 지원하는 게임들 한해서는 강한 편이지만 DirectX 9.0c 이전 버전까지만 지원하는 고전 게임에 약하다는 단점이 있다. 해상도만 낮추면 GTA 5, 배틀필드 4 같은 고사양게임들도 옵션타협으로 문제없이 돌릴 수 있다.
주로 4세대 일반전력 i5(4210M 등)나 저전력 i7(4712MQ 등)과 같이 쓰인다. 데스크톱 GT 730 GDDR5 모델과 비슷한 수준의 성능이다.
1세대 맥스웰 마이크로아키텍처의 막내인 830M, 그리고 2세대 케플러 마이크로아키텍처 기반의 825M, 나머지 페르미 마이크로아키텍처 기반의 820M, 810M까지 공개된 상태. 차츰 700M 시리즈 모델을 밀어내고 중저사양 게이밍 노트북에 탑재되고 있다.
430.39 및 그 이후 버전의 노트북 드라이버는 이 시리즈부터[24] 지원한다.

1.4.7. GeForce 800A

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMM/SMX/SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GTX 850A'''
GM107
(28㎚)
(148㎟)
640:40:16
(1, 5)
902
(기본)
936
(부스트)
2048
128
DDR3
900
(1800)
2
45
'''840A'''
GM108
(28㎚)
(81㎟)
384:24:8
(1, 3)
1029
(기본)
1124
(부스트)
1024
64
1001
(2002)
1
33
'''830A'''
256:16:8
(1, 2)
1082
(기본)
1150
(부스트)
900
(1800)
2
'''820A'''
GF117
(28㎚)
(116㎟)
96:16:8
(1, 2)
775
(코어)
1550
(셰이더)
128
1
15
'''810A'''
GK208
(28㎚)
(87㎟)
192:16:8
(1, 1)
775
(기본)
'''805A'''
'''800A'''
GF119
(40㎚)
(79㎟)
48:8:4
(1, 1)
738
(기본)
1476
(셰이더)
775
(기본)
1550
(셰이더)
<bgcolor=#76B900><-10>
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
GM107, GM108, GK208 칩셋 한정 → (GPU 기본 클럭 또는 부스트 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GF117, GF119 칩셋 한정 → (GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GM107, GM108 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GK208 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 24 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GF117, GF119 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 12 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 코어 클럭 또는 기본 클럭 또는 부스트 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 코어 클럭 또는 기본 클럭 또는 부스트 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]
[18] 밑에서 서술하듯이 현재 800 시리즈는 모바일용 700 시리즈의 후속 라인업으로, 데스크탑용 800 시리즈는 건너뛰고 900 시리즈가 대신 발매되었다.[19] 애초에 현재까지 알려진 1세대 맥스웰은 GM107, GM108 두 GPU만 해당되지만 뒤에 붙여진 숫자를 보면 일의 자리 숫자가 중상급형~플래그쉽 포지션에 볼 수 있는 숫자가 아닌 보급형 포지션에나 볼 수 있는 숫자다. 따라서 중상급 이상의 타겟으로 내놓은 아키텍처가 아닌 셈. 만약 나왔다면 GPU 이름을 각각 GM100, GM104, GM106같은 숫자로 명명되었을지도 모른다.[20] 아수스의 G750JZ-T4001H나 MSI의 GT70-2PE Dominator Pro, Pro X. 그런데 이수준이라면 데스크탑을 맞추는게 더 싸게 먹힌다[21] 참고로 이거는 대기업 기준 작성, 한성컴퓨터등의 잘나가는(?) 중소기업은 2015년 1월 기준 95~100만원 선도 있다. 물론 출시 당시에는 하위라인이 110만원, 상위라인이 150만원[22] NVIDIA에서 같은 이름을 붙여버렸다. 그냥 855M이나 865M같은걸 쓰면 될걸 가지고…[23] 케플러 모델은 4GB, 맥스웰 모델은 2GB라는 말이 있었으나 모바일 제조사 마다 다른 베리에이션이 있어 이로 구분하는건 힘들다.[24] 맥스웰 아키텍쳐 한정.
2014년 3월에 출시된 14번째 지포스 제품군의 '''2번째 All-In-One(올인원) PC용 버전'''.=== Maxwell 마이크로아키텍처 ======= GeForce 900M ====

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMM/SMX/SM)
클럭
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GTX 980'''
[25]
GM204
(28㎚)
(398㎟)
2048:128:64
(4, 16)
1064
(기본)
2048
256
GDDR5
1753
(7012)
8
150
'''GTX 980M'''
1536:96:64
(3, 12)
1038
(기본)
1127
(부스트)
1253
(5012)
4
8
125
'''GTX 980MX'''
1664:104:64
(4, 13)
1050
(기본)
1178
(부스트)
1500
(6000)
148
'''GTX 970M'''
1280:80:48
(3, 10)
924
(기본)
1038
(부스트)
1536
192
1253
(5012)
3
6
100
'''GTX 965M'''
1024:64:32
(2, 8)
924
(기본)
950
(부스트)
1024
128
2
4
75
GM206
(28㎚)
(228㎟)
935
(기본)
1150
(부스트)
'''GTX 960M'''
GM107
(28㎚)
(148㎟)
640:40:16
(1, 5)
1097
(기본)
1176
(부스트)
2048
2
4
45
'''GTX 950M'''
[26]
914
(기본)
993
(부스트)
1000
(4000)
2
993
(기본)
1124
(부스트)
DDR3
900
(1800)
4
'''945M'''
[27]
512:32:16
(1, 4)
928
(기본)
1045
(부스트)
2
'''940M'''
GM108
(28㎚)
(81㎟)
384:24:8
(1, 3)
1029
(기본)
1085
(부스트)
1024
64
33
'''940MX'''
GM107
(28㎚)
(148㎟)
512:32:8
(1, 4)
795
(기본)
861
(부스트)
1253
(5012)
23
'''930M'''
GM108
(28㎚)
(81㎟)
384:24:8
(1, 3)
928
(기본)
941
(부스트)
900
(1800)
33
'''930MX'''
952
(기본)
1020
(부스트)
'''920M'''
GK208
(28㎚)
(87㎟)
384:32:16
(1, 2)
954
(기본)
128
2
GF117
(28㎚)
(116㎟)
96:16:8
(1, 2)
775
(코어)
1550
(셰이더)
1
'''920MX'''
GM108
(28㎚)
(81㎟)
256:16:8
(1, 2)
965
(기본)
993
(부스트)
1024
2
16
'''910M'''
GK208
(28㎚)
(87㎟)
384:32:16
(1, 2)
641
(기본)
128
1001
(2002)
33
GF117
(28㎚)
(116㎟)
96:16:8
(1, 2)
775
(코어)
1550
(셰이더)
900
(1800)
1
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
GM204, GM206, GM107, GM108, GK208 칩셋 한정 → (GPU 기본 클럭 또는 부스트 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GF117 칩셋 한정 → (GPU 셰이더 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GM204, GM206, GM107, GM108 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GK208 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 24 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GF117 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 12 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 코어 클럭 또는 기본 클럭 또는 부스트 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 코어 클럭 또는 기본 클럭 또는 부스트 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}
}}}
2014년 10월부터 출시된 15번째 지포스 제품군의 노트북용 버전,
GTX 970M은 GTX 870M 대비 60% 이상 높은 점수를 보여주고 있으며 GTX 880M이나 라데온 R9 M290X도 뛰어넘는 압도적인 성능으로 게이밍 노트북 시장을 평정할 듯하다. GTX 980M은 GTX 970M보다 20% 이상 더 높은 점수를 자랑한다.[28]
GTX 960M부터는 대부분의 그래픽카드가 지포스 800M 시리즈의 리네이밍 버전이다. 그래도 아예 똑같지는 않고 대부분 오버클럭 되었다. 물론, 940M처럼 반대로 클럭이 더 내려간 애들도 있다(...)
2015년 12월 7일 노트북용 그래픽 칩셋인 GTX 965M이 기존의 GM204 기반에서 GM206으로 리비전될거라는 소식이 전해졌다.
며칠 전까지만해도 시끌시끌했던 GTX 750의 리비전과 비슷한 양상인데 기존 제품명에 이름을 더 추가하거나 다르게 표기한 후 리테일 형태로판매하여 소비자들이 그나마 구분할 수 있었던 데스크탑용 그래픽카드와는 달리 노트북용은 별도의 리테일 형태로 판매하지 않기 때문에 일반인 입장에서는 구분하기가 더 어려워질 것으로 예상되고 있다.
GPU 내부의 코어 구조[29]와 VRAM 용량은 물론 메모리 버스 폭까지 모두 동일할 것으로 전해지고 있기 때문이다. GM206 기반이므로 4K 60fps H.265 동영상 재생과 출력[30]을 완벽 지원하겠지만 이를 스펙 일람표나 제품명에서 제대로 표기하지 않는 한 구분할 방법이 없다는 문제점 때문에 네이밍 통수에 대한 논란이 다시 불거지고 있다.
940M은 전작인 840M을 재탕한 모델이라 마찬가지로 데스크톱 GT 730 DDR5/GTS 450 급 성능이다.
고사양 3D게임보단 온라인 게임들을 더 부드럽게 돌리는데 적합하다. 주로 60만원대 게이밍 노트북에 쓰인다.
GT 520MX 이후로 오랜만에 MX를 붙인 940MX[31]는 절대 940M과 비슷한 성능이 아니다. GTX 650 - GTX 650 Ti 처럼 칩셋 자체가 다르다.
무려 GTX 750을 다운 스펙 시킨 모델이다. 주로 대기업에 들어가는 DDR3와 게이밍용 GDDR5 2가지 종류가 있다.
별볼일 없는 DDR3 모델과는 다르게, GDDR5 모델은 무려 GTX 650과 동일한 성능을 낸다!! 산다면 반드시 GDDR5 모델로 사야한다.
여기서부턴 해상도를 낮출 필요없이, 웬만한 고사양 게임들도 FHD로 돌릴 수 있다. 주로 60만원 후반대 게이밍 노트북에 쓰인다.
GTX 950M은 GTX 960M에서 클럭을 낮춘 모델이다. 940MX와 마찬가지로 DDR3와 GDDR5가 공존한다.
DDR3 모델은 성능이 제법 떨어지는 GTX 650 Ti, GDDR5 모델은 준수한 GTX 750 수준이다. 주로 70만원대 중급 게이밍 노트북에 쓰인다.
VRAM이 2GB와 4GB 두 종류가 있다. 동일한 메모리라고 가정시 4GB 모델이 조금 더 안정적인 프레임을 보여준다.
GTX 960M은 GTX 750 Ti 과 완전히 동일한 모델이다.[물론] 여기서부턴 고성능 GDDR5 메모리가 기본으로 탑재된다
전작인 GTX 860M은 낮은 클럭때문에 GTX 750 Ti 보다 소폭 떨어지는 성능이었던 것과는 대비되는 특징이다.
GTX 750Ti와 마찬가지로 고사양 게임들도 중하옵 이상으로 돌릴 수 있다. 주로 80~90만원대 게이밍 노트북에 쓰인다.
GTX 970M은 GTX 960 상급 비레퍼와 비슷한 성능이다. 즉 GTX 770급[32]이라고 봐도 무방하다. 맥스웰의 뛰어난 전성비가 단연 돋보이는 모델. 케플러 880M보다 뛰어난 성능에 전력 소모도 절반 수준이다.웬만한 고사양 게임들도 상옵션 이상으로 돌릴 수 있다. 주로 120만원대 게이밍 노트북에 쓰인다.
GTX 980M은 GTX 970에서 클럭만 떨어뜨린 모델로 GTX 980과는 30% 정도 차이가 난다. 현존하는 거의 모든 게임들을 상옵이상으로 돌릴 수 있다. 주로 200만원대 이상 최상급 게이밍 노트북에 쓰인다.
GTX 980은 데스크톱용 GTX 980에서 클럭만 소폭 낮춘 모델이다. GTX 1060 3GB와 6GB의 중간 내지는 GTX 1650 SUPER와 비슷한 성능이라고 보면 된다.

1.4.8. GeForce 900A

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, SMM/SMX/SM)
클럭
(부스트)
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GTX 960A'''
GM107
(28㎚)
(148㎟)
640:40:16
(1, 5)
1029
(1085)
2048
128
GDDR5
1253
(5012)
2
75
'''GTX 950A'''
914
(993)
1000
(4000)
'''GT 945A'''
GM108
(28㎚)
(81㎟)
384:24:8
(1, 3)
1072
(1176)
1024
64
DDR3
900
(1800)
33
'''940A'''
1029
(1124)
1001
(2002)
1
'''930A'''
928
(941)
900
(1800)
2
'''920A'''
GK208
(28㎚)
(87㎟)
384:16:8
(1, 2)
575
128
<bgcolor=#76B900><-10>
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GM107, GM108 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GK208 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) ÷ 24 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]
[25] 데스크탑용에 사용된 GM204 풀칩 GPU를 GPU 클럭만 다운시켜 모바일용으로 내놓았다...[26] GDDR5 버전은 Mac에 들어가고 대부분의 일반 노트북에는 DDR3 버전이 들어간다.[27] 지포스 GTX 750을 노트북용으로 만든 것.[28] GTX 980M의 경우 벤치마크 상으로 GTX 870M의 2배 성능을 자랑한다.[29] 통합 셰이더 유닛, 텍스처 맵핑 유닛, 렌더링 출력 유닛 등[30] HDMI 2.0 또는 DisplayPort 1.2 단자 한정.[31] MX는 데스크톱 Ti라고 생각하면 된다. 하지만 Ti 모델과는 다르게 TDP가 23W로 일반 모델보다 오히려 작다. 성능상 우위는 덩치가 아니라 순전 아키텍쳐와 공정에서 온것.[물론] 레퍼런스 기준이라서 너도나도 부스트 클럭을 1280MHz까지 끌어올린 데스크톱용 750Ti를 생각하면 오산이다.[32] GTX 680의 GPU 클럭 및 메모리 클럭의 팩토리 오버급 성능.
2015년 3월에 출시된 15번째 지포스 제품군의 All-In-One(올인원) PC용 버전.=== Pascal 마이크로아키텍처 ======= GeForce 10 ====

모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, TPC, SM)
클럭
(부스트)
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GTX 1080'''
GP104
(16㎚)
(314㎟)
2560:160:64
(4, 20, 20)
1556
(1733)
2048
256
GDDR5X
1251
(10008)
8
150
'''GTX 1070'''
2048:128:64
(4, 16, 16)
1442
(1645)
GDDR5
2002
(8008)
120
'''GTX 1060'''
GP106
(16㎚)
(200㎟)
1280:80:48
(2, 10, 10)
1404
(1670)
1536
192
6
80
'''GTX 1050 Ti'''
GP107
(14㎚)
(132㎟)
768:48:32
(1, 6, 6)
1493
(1620)
1024
128
1752
(7008)
4
75
'''GTX 1050'''
640:40:16
(1, 5, 5)
[33]
1354
(1493)
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}
}}}
2016년 8월부터 출시된 16번째 지포스 제품군의 노트북용 버전. 링크1, 링크2
이번 넘버링부터는 뒤에 M, MX, A가 붙지 않는다. '''데스크탑 버전을 그냥 다운 클럭만 시킨 제품'''이긴 한데 예외적으로 GTX 1070은 CUDA 스펙이 데스크탑용보다 더 많다. 모바일용으로 폼팩터가 달라진것만 제외하면 물리적으로 달라진점이 없다. 단, 클럭이나 VRAM 용량등의 일부 세부사항들은 제조사마다 다를 수 있다. 일례로 GTX 1060의 경우 ASUS나 MSI는 VRAM을 반토막을 낸다던지, 클레보의 경우 '''팩토리 오버클럭을 때린다던지'''하는 기행을 보인다. 부스트 클럭 1733 MHz로 레퍼런스 데스크탑 버전보다 24 MHz 더 높다(...) 클레보의 팩토리 오버 버전이 국내에서 찾기 힘들 것 같지만 '''한성컴퓨터와 주연테크가 게이밍 노트북 베어본을 어디서 들여오는지 잘 생각해보자.'''
GTX 1060의 성능은 GTX 980M, 980MX를 완벽히 누르고 노트북용 2세대 맥스웰의 끝판왕인 GTX 980이랑 동급이다.
GTX 1050Ti는 데스크탑용에 비해 모든 조건 동일에 스펙상 코어 클럭이 더 높은 특성을 지니고 있어서 쓰로틀링이 발생하기 쉬운 노트북 환경을 감안하면 사실상 데스크탑용 GTX 1050Ti와 동급의 실성능을 보여주고 있다.
GTX 1050은 ROP 스펙이 데스크탑용 대비 절반으로 하향되어 성능 격차가 커졌지만 데스크탑용 GTX 660에 가까운 성능이라 고사양 게임을 최소 사양으로 돌릴 수 있는 마지노선으로 자리잡는 중.
전체적으로 데스크탑 제품을 그대로 때려박은 격이지만, 발열과 가격을 주고 성능에 올인했다 라고 평가받을 정도로 컷칩으로 나왔던 전세대들에 비해 소비 전력 대 성능 향상 폭이 매우 크다. 동일 네이밍의 데스크탑 제품과의 성능 격차가 가장 큰(10% 이상) 노트북용 GTX 1060 조차 GTX 980M을 완벽히 누르고 데스크탑용 GTX 970과 비슷한 성능이다. #
덕분에 게이밍 노트북의 메리트가 엄청나게 상승했다. 훨씬 뒤떨어지는 쿨링 솔루션만으로도 전 세대 하이 엔드 이상의 성능을 낼 수 있게 되었기 때문에 파스칼 탑재 게이밍 노트북이 물 만난 고기처럼 쏟아져 나오는 중.

1.4.9. GeForce MX 100

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, TPC, SM)
(또는 GPC, SMM)
클럭
(부스트)
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''MX 150'''
GP108
(14㎚)
(74㎟)
384:24:16
(1, 3, 3)
1227
(1468)
512
64
GDDR5
1502
(6008)
2
25
937
(1038)
1253
(5012)
10
'''MX 130'''
GM108
(28㎚)
(81㎟)
384:24:8
(1, 3)
1122
(1242)
1
2
30
'''MX 110'''
256:16:8
(1, 2)
1072
(1176)
<bgcolor=#76B900><-10>
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
GP108 칩셋 한정 → (단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]
[33] 노트북용 지포스 GTX 1050은 데스크탑용의 그것에 비해 16개의 ROP를 쓰지 못하게 만들어 출시했다. 출처
2017년 5월부터 출시된 16번째 지포스 제품군의 MX 라인 버전.GT 1030이 발표된 후 GT 1030의 다이인 GP108을 이용한 모바일 GPU인 MX 150이 발표되었다. 노트북용 900 시리즈까지 사용되었던 파생형 네이밍에서 등급명으로 바뀌었으며, 명목상 2002년 지포스 4 MX 시리즈 이래로 15년만에 돌아온 등급명이다.HP의 ENVY 노트북에 탑재되어[34] 본격적으로 출시되었다. 2GB GDDR5를 탑재하였으며 TDP 25W에 불과한 GT 1030 노트북용 버전 특성상 맥스웰 세대의 940MX를 제치고 새로운 울트라북용 칩셋의 자리를 꿰찰 것으로 보인다.언제부턴가 클럭이 크게 하향된 동명의 MX 150도 13인치 이하의 저전력 노트북 시장에 조용히 투입되었다. 확인된 노트북은 HP Envy 13 7세대 코어 i 시리즈 버전, 레노버 아이디어패드 320s 13인치 버전, 샤오미 Mi bookair 13, ASUS Zenbook UX331 Series로 그래픽 모델명이 동일하기 때문에 GPU 클럭을 확인한 후에 판단하는 것이 좋다.[35]==== GeForce 10 Max-Q ====

모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, TPC, SM)
클럭
(부스트)
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GTX 1080 Max-Q'''
GP104
(16㎚)
(314㎟)
2560:160:64
(4, 20, 20)
1290
(1468)
2048
256
GDDR5X
1251
(10008)
8
150
'''GTX 1070 Max-Q'''
2048:128:64
(4, 16, 16)
1215
(1379)
GDDR5
2002
(8008)
115
'''GTX 1060 Max-Q'''
GP106
(16㎚)
(200㎟)
1280:80:48
(2, 10, 10)
1265
(1480)
1536
192
6
80
'''GTX 1050 Ti Max-Q'''
GP107
(14㎚)
(132㎟)
768:48:32
(1, 6, 6)
1151
(1417)
1024
128
1752
(7008)
4
75
'''GTX 1050 Max-Q'''
640:40:16
(1, 5, 5)
999
(1328)
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}
}}}
2017년 6월부터 출시된 16번째 지포스 제품군의 '''저전력, 저발열''' 노트북용 버전.
기존 모바일 GeForce 10 라인업은 데스크탑 버전의 단순 클럭 조절만 한 것으로 전력 소모와 발열이 어마어마 하다는 단점 때문에 실질적으로 게이밍 노트북이라기보단 이동가능한 게이밍 데스크탑에 가까웠는데, 이를 보완하기 위해 엔비디아에서 '''Max-Q'''라는 기술을 발표하며 추가 제품군을 내놓았다. 기존 모바일 그래픽칩셋보다 동작 클럭이 상당히 낮아졌지만, 각종 전성비 향상 기술을 포함시켜 전력 소모는 그보다 훨씬 낮아진 '''50% 이상 절감'''을 보였으며, 이로 인해 전력 소모와 노트북에서 훨씬 더 중요한 '''발열'''에서 크게 자유로워져 비교적 가벼운 쿨링 솔루션으로도 높은 퍼포먼스를 낼 수 있게 되었다. 네이밍은 GTX( ) Max-Q 이런 식으로 붙고, GTX 등급명을 가진 제품군에 적용된다. Max-Q 제품군은 게이밍 울트라씬 노트북에 탑재되어 나가며, 엔비디아에서는 이 덕에 게이밍 노트북의 두께가 '''18mm''' 이하를 줄어들 것이라고 발표하였다. 실질적으로 노트북이라고 부를 수 있을 정도의 두께와 무게를 가지게 되어 휴대용 하이엔드 노트북의 역할을 수행할 수 있을 것으로 보인다. 처음 발표에는 막 복잡하게 꼬아놨지만 쉽게말해 그냥 언더볼팅+적절한 언더클럭이다. 언더볼팅으로 발열과 전력소모를 잡은 상태로 클럭을 끝까지 쥐어짜는 식으로, 휴대성과 부스트 클럭을 등가교환한 것이다. 성능 저하는 대략 적으면 5%에서 많으면 15% 까지인 경우도 있다. 노트북이 얇을수록 언더볼팅도 더 극단적인 경우가 많다.
칩셋 성능과 전력 소모의 상관관계를 그리는 그래프에서 극대점을 찾아 그 때의 전력 소모 이하로 TDP를 설정하여 전성비를 최대치로 끌어올리게 튜닝하는 것으로, 엔비디아에서 노트북 제작사의 프로토타입을 가지고 Max-Q 튜닝을 직접 해주기 때문에 제작사 별로 그 성능과 전력 소모 등에 조금씩 편차가 생긴다고 한다. 참고하면 좋다.
Max-Q에 이어 Max-P 튜닝도 등장했다. Q에 비해 10%가량 성능 향상이 있다고 한다. HP 게이밍 브랜드인 OMEN by HP의 2018 버전 노트북과 삼성전자의 게이밍 노트북 오디세이 Z에 처음으로 탑재되었다.

1.4.10. GeForce MX 200

모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, TPC, SM)
클럭
(부스트)
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''MX 250'''
GP108
(14㎚)
(70㎟)
384:24:16
(1, 3, 3)
1519
(1582)
512
64
GDDR5
1502
(7000)
2
4
25
GP108B
(14㎚)
(70㎟)
937
(1038)
1038
(7000)
10
'''MX 230'''
GP108
(14㎚)
(70㎟)
256:16:8
(1, 2, 2)
1519
(1531)
1531
(7000)
<bgcolor=#76B900><-10>
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]
[34] 옵션으로 들어간다.[35] 본래의 MX 150이랑 다운클럭된 MX 150의 GPU 장치 ID가 다르다.
2019년 2월부터 출시된 16번째 지포스 제품군의 2번째 MX 라인 버전. MX 250의 경우 전작 MX150과 클럭에서의 차이만 날 뿐, 성능상의 큰 차이는 보여주지 않았다. 대신 TDP를 10W 수준으로 맞추어 최근 저전력 노트북으로 떠오른 라이젠 APU들과 경쟁할 수 있게 되었다.MX 230은 전작보다 오히려 퇴보한 성능으로 출시되며 MX 250 제품은 많이 보이는 반면 MX 230제품은 거의 보이지 않는다. 전성비 또한 상대적으로 떨어진다.==== GeForce MX 300 ====

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, TPC, SM)
클럭
(부스트)
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''MX 350'''
GP107
(14㎚)
(132㎟)
640:40:16
(1, 5, 5)
1354
(1468)
512
64
GDDR5
1752
(7008)
4
25
'''MX 330'''
GP108
(14㎚)
(74㎟)
384:24:16
(1, 3, 3)
1519
(1582)
2
20
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}
}}}
2020년 2월부터 출시된 16번째 지포스 제품군의 3번째 MX 라인 버전. MX200 시리즈의 마이너 업그레이드라는 예상을 뒤엎고 GTX 1050의 컷칩으로 MX350이 나오면서 성능이 비약적으로 상승했다.
2GB에서 두배 늘어난 4GB의 준수한 VRAM으로 무거운 게임등에서 비약적인 상승이 있었다. 배틀그라운드를 하옵 기준 60프레임 가량 뽑아주며 최신 게임과 무거운 앱들도 옵션 타협만 하면 할 수 있을정도가 되었다. 실제로 시중에 출시된 mx350 그래픽은 비램 2기가제품이니 주의할것
MX330은 MX250에서 메모리 클럭이 더 올라간 형태로 출시 되었으며 MX250 보다 오버워치, 레식 등에서 더 좋은 성능을 보여준다.


1.5. Turing 마이크로아키텍처


1.5.1. GeForce 20

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TS:TMU:RT:ROP
(GPC, TPC, SM)
클럭
(부스트)
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''RTX 2080'''
TU104
(12㎚)
(545㎟)
2944:368:184:46:64
(6, 23, 46)
1380
(1590)
4096
256
GDDR6
1750
(14000)
8
150
'''RTX 2070'''
TU106
(12㎚)
(445㎟)
2304:288:144:36:64
(3, 18, 36)
1215
(1440)
115
'''RTX 2060'''
1920:240:120:30:48
(3, 15, 30)
960
(1200)
3072
192
6
90
<bgcolor=#76B900><-10>
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 부동소수점 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 부동소수점 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 부동소수점 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (텐서 코어의 개수) × 2 x 64 ÷ 1000 = (반정밀도 부동소수점 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (32비트 정수 연산 속도) [GIPS]
(반정밀도 부동소수점 연산 속도) × 2 = (8비트 정수 연산 속도) [GOPS]
(반정밀도 부동소수점 연산 속도) × 4 = (4비트 정수 연산 속도) [GOPS]
노트북용 RTX 2080의 레이 트레이싱 연산 속도 → 7 [GigaRays/s] = 70~77 × 1000 [GFLOPS]
노트북용 RTX 2070의 레이 트레이싱 연산 속도 → 5 [GigaRays/s] = 50~55 × 1000 [GFLOPS]
노트북용 RTX 2060의 레이 트레이싱 연산 속도 → 3.5 [GigaRays/s] = 35~38.5 × 1000 [GFLOPS]
{(FP32 연산) × 0.8 ÷ 1000} + {(INT32 연산) × 0.28 ÷ 1000} + {(FP16 연산) × 0.2 ÷ 1000} + {(레이 트레이싱 연산) × 0.4 ÷ 1000} = RTX-OPS [TeraOPS]
노트북용 RTX 2080의 RTX-OPS → 53 [TeraOPS]
노트북용 RTX 2070의 RTX-OPS → 38 [TeraOPS]
노트북용 RTX 2060의 RTX-OPS → 26 [TeraOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]
2019년 1월부터 출시된 17번째 지포스 제품군의 노트북용 버전.==== GeForce 20 Max-Q ====

모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TS:TMU:RT:ROP
(GPC, TPC, SM)
클럭
(부스트)
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''RTX 2080 Max-Q'''
TU104
(12㎚)
(545㎟)
2944:368:184:46:64
(6, 23, 46)
735
(1095)
4096
256
GDDR6
1750
(14000)
8
80
'''RTX 2070 Max-Q'''
TU106
(12㎚)
(445㎟)
2304:288:144:36:64
(3, 18, 36)
885
(1185)
'''RTX 2060 Max-Q'''
1920:240:120:30:48
(3, 15, 30)
975
(1185)
3072
192
6
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 부동소수점 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 부동소수점 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 부동소수점 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (텐서 코어의 개수) × 2 x 64 ÷ 1000 = (반정밀도 부동소수점 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (32비트 정수 연산 속도) [GIPS]
(반정밀도 부동소수점 연산 속도) × 2 = (8비트 정수 연산 속도) [GOPS]
(반정밀도 부동소수점 연산 속도) × 4 = (4비트 정수 연산 속도) [GOPS]
RTX 2080 Max-Q의 레이 트레이싱 연산 속도 → 5 [GigaRays/s] = 50~55 × 1000 [GFLOPS]
RTX 2070 Max-Q의 레이 트레이싱 연산 속도 → 4 [GigaRays/s] = 40~44 × 1000 [GFLOPS]
{(FP32 연산) × 0.8 ÷ 1000} + {(INT32 연산) × 0.28 ÷ 1000} + {(FP16 연산) × 0.2 ÷ 1000} + {(레이 트레이싱 연산) × 0.4 ÷ 1000} = RTX-OPS [TeraOPS]
RTX 2080 Max-Q의 RTX-OPS → 37 [TeraOPS]
RTX 2070 Max-Q의 RTX-OPS → 31 [TeraOPS]
RTX 2060 Max-Q의 RTX-OPS → 26 [TeraOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}
}}}
2019년 1월부터 출시된 17번째 지포스 제품군의 '''저전력, 저발열''' 노트북용 버전.
2080 Max-Q Design과 2070 Max-Q Design은 각각 표준 버전인 80W 버전과 전력 제한이 높게 잡힌 90W 모델이 있으며 실성능은 최소 2% ~ 최대 6%의 차이가 있다. 90W의 베이스 클럭은 990MHz, 부스트 클럭은 1215MHz이며 80W의 베이스 클럭은 735MHz, 부스트 클럭은 1095MHz이다.

1.5.2. GeForce 16

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, TPC, SM)
클럭
(부스트)
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GTX 1660 Ti'''
TU116
(12㎚)
(284㎟)
1536:96:48
(3, 12, 24)
1455
(1590)
1536
192
GDDR6
1500
(12000)
6
80
'''GTX 1650 Ti'''
TU117
(12㎚)
(200㎟)
1024:64:32
(2, 8, 16)
1350
(1485)
1024
128
GDDR6
1500
(12000)
4
50
'''GTX 1650'''
1395
(1560)
GDDR5
2000
(8000)
<bgcolor=#76B900><-10>
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 부동소수점 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 부동소수점 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 부동소수점 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 부동소수점 연산 속도) × 2 = (반정밀도 부동소수점 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (32비트 정수 연산 속도) [GIPS]
(32비트 정수 연산 속도) × 4 = (8비트 정수 연산 속도) [GOPS]
(32비트 정수 연산 속도) × 8 = (4비트 정수 연산 속도) [GOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]
2019년 4월부터 출시된 18번째 지포스 제품군의 노트북용 버전.1660Ti는 데스크탑 버전과 큰 차이가 없지만 1650계열은 데스크탑 버전보다 CUDA코어가 많은게 특징인데 아마 클럭차이를 극복하기 위해 고려된것일 가능성이 높다.==== GeForce 16 Max-Q ====

모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, TPC, SM)
클럭
(부스트)
(MHz)
L2
캐시
(KB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''GTX 1660 Ti Max-Q'''
TU116
(12㎚)
(284㎟)
1536:96:48
(3, 12, 24)
1140
(1335)
1536
192
GDDR6
1500
(12000)
6
60
'''GTX 1650 Ti Max-Q'''
TU117
(12㎚)
(200㎟)
1024:64:32
(2, 8, 16)
1035
(1200)
1024
128
GDDR6
1250
(10000)
4
35
'''GTX 1650 Max-Q'''
1020
(1245)
GDDR5
2000
(8000)
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 부동소수점 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 부동소수점 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 부동소수점 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 부동소수점 연산 속도) × 2 = (반정밀도 부동소수점 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (32비트 정수 연산 속도) [GIPS]
(32비트 정수 연산 속도) × 4 = (8비트 정수 연산 속도) [GOPS]
(32비트 정수 연산 속도) × 8 = (4비트 정수 연산 속도) [GOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}
}}}
2019년 4월부터 출시된 18번째 지포스 제품군의 '''저전력, 저발열''' 노트북용 버전.

1.5.3. GeForce MX 400

<rowcolor=white> 모델명
GPU
그래픽 메모리
TDP
(W)
<rowcolor=white> 칩셋명
(공정)
(면적)
CUDA:TMU:ROP
(GPC, TPC, SM)
클럭
(부스트)
(MHz)
L2
캐시
(MB)
버스
(bit)
규격
클럭
(전송률)
(MHz)
(Mbps)
용량
(GB)
<colbgcolor=black><colcolor=#76B900> '''MX 450'''
TU117
(12㎚)
(200㎟)
896:56:32
(?, ?, 14)
1395
(1575)
1
128
GDDR6
1575
(10002)
2
30
64
25
GDDR5
1575
(7002)
720
(930)
GDDR6
930
(10002)
10
<bgcolor=#76B900><-10>
【이론적인 성능 계산식 펼치기 · 접기】
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]}}}}}}||
(GPU 클럭) × (CUDA의 개수) × 2 ÷ 1000 = (단정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) × 2 = (반정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(단정밀도 연산 속도) ÷ 32 = (배정밀도 연산 속도) [GFLOPS]
(GPU 클럭) × (ROP의 개수) ÷ 1000 = (픽셀 필레이트) [GPixels/s]
(GPU 클럭) × (TMU의 개수) ÷ 1000 = (텍스처 필레이트) [GTexel/s]
(메모리 버스) ÷ 8 × (메모리 실효클럭) ÷ 1000 = (메모리 대역폭) [GB/s]
}}}
2020년 8월부터 출시한 17번째 GeForce 제품군의 4번째 MX 시리즈.

2. 관련 문서

[각주]