| 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 K2000M | Kepler | 28 nm | 745 MHz | 745 MHz | 384 | DDR3 | 900 MHz 1800 Mbps |
128 bit | 55W | 详细参数>> | |
| NVIDIA GTX 965M | Maxwell 2.0 | 28 nm | 935 MHz | 1150 MHz | 1024 | GDDR5 | 5 Gbps | 128 bit | unknownW | 详细参数>> |
K2000M 的核心频率 745 MHz、384 个 Shading Units、2 GB DDR3 显存(900 MHz/1800 Mbps、128‑bit 位宽、28.80 GB/s 带宽)以及 5.960 GPixel/s 的像素率,属于低功耗移动 GPU 级别。
GTX 965M 拥有更高的算力(大约 10–12 × 以上的 3DMark Cloud Gate、Fire Strike 及其 Graphics 测试分数),其 Shader Unit 数量显著多于 K2000M,显存通常采用 GDDR5,频率更高、带宽更宽,功耗虽略高但在同级别移动显卡中仍属中高水平。
在典型使用场景下的对比:
| 场景 | K2000M 适用情况 | GTX 965M 适用情况 |
|---|---|---|
| 1080p 游戏 | 低画质或 720p 低设定,无法达到 60 FPS | 1080p 中高画质可稳定 60 FPS,支持部分高画质 |
| 视频编辑/渲染 | 仅能满足 720p / 1080p 低帧率渲染 | 能加速 1080p/4K 轻度渲染,支持 NVENC 编码 |
| 机器学习/GPU 计算 | 受限的 FP32 性能(572 GFLOPS)与 23 GFLOPS 双精度 | 更高的 FP32 性能,适合轻量级 TensorFlow、PyTorch 任务 |
| 电池续航 | 55 W TDP,低功耗 | TDP 较高(约 60–75 W),续航稍逊 |
| 集成环境 | 适合低功耗笔记本、轻薄本 | 适合高性能轻薄本或小型工作站 |
选择建议
两款显卡在功能支持上(DirectX 12、OpenGL 4.6 等)相似,但性能差距明显,用户应根据所需工作负载与功耗预算做平衡。