Производительность Nintendo Switch 2 проверили в играх
В сети появилось видео китайского блогера Geekerwan, в котором подробно рассказывается о чипе, лежащем в основе Nintendo Switch 2.
Несмотря на то, что до выхода Nintendo Switch 2 остаётся около месяца, Geekerwan удалось заполучить материнскую плату будущей консоли. Он приобрёл её за 1000 юаней (примерно $140) через китайский аналог eBay – платформу Xianyu. После изучения ряда скрытых маркировок на печатной плате блогер подтвердил, что это оригинальная плата от Nintendo Switch 2. YouTube-энтузиаст провёл полную разборку и аппаратный анализ, раскрыв технические детали, которые Nintendo официально ещё не озвучила.
Материнская плата содержит все ключевые аппаратные компоненты будущей консоли. Она оснащена 12 ГБ памяти LPDDR5X, работающей на скорости 8533 МТ/с, разделённой на два чипа, а также модулем MediaTek MT3681AEN для связи по Wi-Fi и Bluetooth. Однако главным элементом платы является система на кристалле от NVIDIA. Её площадь составляет 207 мм² – почти вдвое больше, чем у Tegra X1, использовавшегося в оригинальной Switch. Подтверждено, что SoC – это кастомизированный Tegra T239, слухи о котором как о платформе для Switch 2 ходят уже почти 4 года.
Geekerwan смог получить снимок самого кристалла, на котором видно 8 ядер CPU Cortex-A78C, расположенных рядом с мощным графическим процессором на архитектуре Ampere. Этот GPU, основанный на той же архитектуре, что и видеокарты серии RTX 30, включает 1536 ядер CUDA. Для сравнения: это чуть больше половины от количества ядер в настольной RTX 3050. По словам блогера, ближайшим аналогом GPU в SoC Switch 2 является урезанный вариант мобильной RTX 2050.
На основе аппаратного анализа и моделирования производительности Geekerwan пришёл к выводу, что Nintendo Switch 2 будет демонстрировать примерно такую же производительность, как Steam Deck в портативном режиме, а в док-режиме приблизится к уровню GTX 1050 Ti. Учитывая компактные размеры консоли, это весьма впечатляющий результат. NVIDIA уже подтвердила поддержку технологии DLSS, поэтому значительная часть графической мощности устройства будет обеспечиваться за счёт масштабирования с применением ИИ.