Каталог   /   Компьютерная техника   /   Комплектующие   /   Оперативная память

Сравнение G.Skill Trident Z RGB DDR4 2x16GB F4-3600C16D-32GTZRC vs G.Skill Trident Z Neo DDR4 2x16GB F4-3600C16D-32GTZNC

Добавить в сравнение
G.Skill Trident Z RGB DDR4 2x16GB F4-3600C16D-32GTZRC
G.Skill Trident Z Neo DDR4 2x16GB F4-3600C16D-32GTZNC
G.Skill Trident Z RGB DDR4 2x16GB F4-3600C16D-32GTZRCG.Skill Trident Z Neo DDR4 2x16GB F4-3600C16D-32GTZNC
Сравнить цены 5
от 172 598 тг.
Ожидается в продаже
ТОП продавцы
нет в продаже
Объем памяти2 х 16GB2 х 16GB
Форм-фактор памятиDIMMDIMM
Тип памятиDDR4DDR4
Ранг памятиодноранговая
Характеристики
Тактовая частота3600 МГц3600 МГц
Пропускная способность28800 МБ/с28800 МБ/с
Схема таймингов16-19-19-3916-19-19-39
First Word Latency8.89 нс8.89 нс
Рабочее напряжение1.35 В1.35 В
Тип охлаждениярадиаторрадиатор
Профиль планкистандартныйстандартный
Высота планки44 мм44 мм
Дополнительно
серия для разгона (overclocking)
поддержка XMP
серия для разгона (overclocking)
поддержка XMP
Подсветкаmulti compatibilitymulti compatibility
Цвет корпуса
Дата добавления на E-Katalogфевраль 2021июль 2019
Сравниваем G.Skill Trident Z RGB DDR4 2x16GB и Trident Z Neo DDR4 2x16GB
G.Skill Trident Z Neo DDR4 2x16GB часто сравнивают
Глоссарий

Ранг памяти

Количество рангов, предусмотренное в планке памяти.

Рангом в данном случае называют один логический модуль — набор микросхем с общей разрядностью в 64 бита. Если рангов больше одного — это значит, что на одном физическом модуле реализовано несколько логических, а канал передачи данных они используют попеременно. Подобная конструкция используется для того, чтобы добиться больших объемов RAM при ограниченном количестве слотов под отдельные планки. При этом стоит сказать, что для бытовых компьютеров на ранг памяти можно не обращать особого внимания — точнее, для них вполне достаточно одноранговых модулей. А вот для серверов и мощных рабочих станций выпускаются двух-, четырех- и даже восьмиранговые решения.

Отметим, что при прочих равных большее число рангов позволяет добиться больших объемов, однако требует большей вычислительной мощности и повышает нагрузку на систему.