| 显卡型号 | 核心架构 | 制程工艺 | 基础频率 | 加速频率 | 流处理 | 内存类型 | 内存频率 | 内存位宽 | TDP功耗 | ||
| NVIDIA GTX 1060 6GB | Pascal | 16 nm | 1506 MHz | 1709 MHz | 1280 | GDDR5 | 8 Gbps | 192 bit | 120W | 详细参数>> | |
| NVIDIA RTX 2070 | Turing | 12 nm | 1410 MHz | 1620 MHz | 2304 | GDDR6 | 1750 MHz 14 Gbps |
256 bit | 175W | 详细参数>> |
总体结论
下面按实际使用场景细分,帮助你判断两者哪个更适合你。
| 场景 | GTX 1060 6 GB | RTX 2070 |
|---|---|---|
| 1080p × 60 fps(无光追) | 80–120 fps(大多数 AAA 游戏) | 100–150 fps(大多数 AAA 游戏) |
| 1080p × 60 fps(开启光追 + DL‑SS) | 仅可在不支持光追的游戏中使用,DL‑SS 需要 RTX 20+,因此不适用 | 60–90 fps(支持光追且 DL‑SS) |
| 1080p × 60 fps(极高画质) | 50–80 fps(需要降一档) | 70–100 fps(可保持更高画质) |
选择建议
| 场景 | GTX 1060 6 GB | RTX 2070 |
|---|---|---|
| 1440p × 60 fps(无光追) | 35–55 fps(大多数 AAA 游戏) | 60–80 fps(大多数 AAA 游戏) |
| 1440p × 60 fps(光追 + DL‑SS) | 不适用 | 45–65 fps(光追开启但 DL‑SS 降低工作量) |
选择建议
选择建议
| 指标 | GTX 1060 | RTX 2070 |
|---|---|---|
| Tensor 核心 | 0 | 320(可大幅提升 FP16、INT8 推理速度) |
| CUDA 核心 | 1,280 | 2,560 |
| 显存带宽 | 336 GB/s | 448 GB/s |
| FP32 | 7.5 TFLOPS | 7.5 TFLOPS(同级) |
| FP16 | 15 TFLOPS(不含 Tensor) | 15 TFLOPS(含 Tensor) |
选择建议
从你提供的算力/功耗数据来看:
| 算法 | GTX 1060(kH/s) | RTX 2070(kH/s) | 备注 |
|---|---|---|---|
| Autolykos | 47.7 | 60 | 约 25 % 提升 |
| DaggerHashimoto | 23.99 | 42.7 | 约 80 % 提升 |
| KAWPOW | 8.2 | 22.74 | 约 175 % 提升 |
| ZHash | 39.38 | 75.82 | 约 92 % 提升 |
选择建议
| 参数 | GTX 1060 | RTX 2070 |
|---|---|---|
| TDP | 120 W | 175 W |
| 推荐电源 | 450 W | 500 W |
| 显卡尺寸 | 229 mm × 113 mm × 35 mm | 229 mm × 113 mm × 35 mm |
| 散热 | 双风扇(典型) | 双风扇(更大风扇、更高风量) |
| 用户需求 | 推荐显卡 | 主要理由 |
|---|---|---|
| 1080p 轻量游戏 | GTX 1060 | 低功耗、足够帧率 |
| 1080p + 光追、DL‑SS | RTX 2070 | 支持光追、DL‑SS |
| 1440p 中高画质 | RTX 2070 | 更高核心/显存,保持帧率 |
| VR 或 4K 观看 | RTX 2070 | 需要更高显存带宽、光追 |
| 深度学习推理 | RTX 2070 | Tensor 核心 |
| 长期挖矿 & 能效 | GTX 1060 | 低功耗、可接受算力 |
| 散热受限 / 小机箱 | GTX 1060 | 低功耗、更易散热 |
温馨提示:两款显卡在散热、功耗以及驱动支持方面都已经相当成熟。若你已拥有一套现有硬件(主板、电源、机箱),建议先评估电源功率和机箱散热空间,再决定升级路径。
结语