MANLI GeForce RTX 3070 Gallardo (M2502) in Crypto-Mining Ergo Hashrate (MH/s)

Hier kannst Du sehen, wie schnell die MANLI GeForce RTX 3070 Gallardo (M2502) in Crypto-Mining Ergo Hashrate (MH/s) ist. Die Leistung der Grafikkarte in Benchmarks oder Spielen hängt dabei in erster Linie von der GPU-Architektur, der Anzahl der Textur-Shader und der Speichergröße ab. Die MANLI GeForce RTX 3070 Gallardo (M2502) besitzt 8 GB GDDR6 Speicher.
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GPU

Basiert auf: NVIDIA GeForce RTX 3070
GPU Chip: GA104-300-A1 (Ampere)
Streaming Multiprozessoren: 46
Shader: 5888
Raytracing Cores: 46

Speicher

Speichergröße: 8 GB
Speichertyp: GDDR6
Speichertakt: 1.750 GHz
Speicherbandbreite: 448 GB/s
Speicherinterface: 256 bit

Benchmark Ergebnisse

Crypto-Mining Ergo Hashrate (MH/s)

Die Krypto-Währung Ergo basiert auf dem PoW-Algorithmus Autolykos 2, den eine Grafikkarte effizient berechnen kann. Die Hashrate-Werte sind unter Hive OS mit moderater Übertaktung erzielt worden.

Autolykos 2 Hashrate

MANLI GeForce RTX 3070 Gallardo (M2502) MANLI GeForce RTX 3070 Gallardo (M2502)
8 GB GDDR6
161 MH/s
NVIDIA GeForce RTX 3070 NVIDIA GeForce RTX 3070
Durchschnitt der GPU-Gruppe
163 MH/s

Autolykos 2 Energieverbrauch

MANLI GeForce RTX 3070 Gallardo (M2502) MANLI GeForce RTX 3070 Gallardo (M2502)
8 GB GDDR6
136 W
NVIDIA GeForce RTX 3070 NVIDIA GeForce RTX 3070
Durchschnitt der GPU-Gruppe
135 W

Autolykos 2 Effizienz

MANLI GeForce RTX 3070 Gallardo (M2502) MANLI GeForce RTX 3070 Gallardo (M2502)
8 GB GDDR6
1.2 MH/W
NVIDIA GeForce RTX 3070 NVIDIA GeForce RTX 3070
Durchschnitt der GPU-Gruppe
1.21 MH/W


Weitere Benchmarks für die Grafikkarte
MANLI GeForce RTX 3070 Gallardo (M2502)

Um die Leistung einer Grafikkarte zu ermitteln, führt man so genannte "Benchmarks" durch. Die Benchmark Software führt dabei spezielle Berechnungen durch, um die Leistungsfähigkeit einer Grafikkarte festzustellen. Wir verwenden so genannte theoretische bzw. synthetische Benchmarks (z.B. 3D Mark) sowie auch echte Spiele-Benchmarks. Damit eine echte Vergleichbarkeit der Ergebnisse gewährleistet ist, achten wir auf die korrekte Ausführung der Benchmarks als auch auf den Zustand der Grafikkarte und des Systems.

Für die Leistungseinschätzung einer Grafikkarte verwenden wir folgende Benchmarks:


GPU Gruppen

Hier haben wir weitere GPU-Gruppen für euch aufgelistet:



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