Як впливає кількість модулів ОЗП на продуктивність системи? Тест DDR5-5600 з трьома CPU: Ryzen 9 7950X, Core i9-13900KF, Core i5-13400

З моменту виходу DDR5 для широкої публіки пройшло вже достатньо багато часу, дитячі хвороби у вигляді дороговизни, нестабільності і поганої продуктивності майже всі компанії вилікували. Пам'ять стала коштувати розумні гроші, знизили таймінги, завезли підтримку крос-платформи - тобто роботи було проведено не мало... 

Однак, збираючи систему, не всі відразу беруть топові жирні “кіти”. Нерідко доводиться економити. А як краще? Можна взяти 2 по 8 GB, а потім додати ще. А якщо материнська плата лише з двома слотами - то може 1 на 16 GB і додати в майбутньому ще один. А якщо взяли лише 8 GB планки, то доведеться замінювати всю пам'ять? Власне, щоб відповісти на ці питання, ми і вирішили зробити цей тест, знайшовши три комплекти DDR5-5600 як найбільш актуальні по співвідношенню ціна/можливість від компанії Kingston. 

Перший комплект Kingston FURY Beast RGB DDR5-5600 двома планками по 16 ГБ та таймінгами CL40.

Кожен модуль якої побудований на восьми 2G x 8-bit FBGA банках. За замовчуванням вони стартують на швидкості 4800 МТ/с, а завдяки підтримці профілів Intel XMP 3.0 забезпечується гарантована робота на цільовій частоті.

Крім цього маємо вже звичні радіатори для відведення тепла та підтримку RGB-підсвічування для додаткової кастомізації системи. 

Другий та третій комплекти також Kingston FURY Beast RGB з підтримкою роботи на частоті 5600 МТ/с і тими ж таймінгами CL40, але двома планками по 8 ГБ. Різниця з попереднім набором лише в тому, що ці модулі побудовані на чотирьох 1G x 16 FBGA компонентах. 

Таким чином 8 ГБ модулів у нас буде 4 штуки. Саме ці комплекти дозволять нам відповісти на цілу низку питань. Що буде якщо порівняти два по 16 проти одного на 16 ГБ, якщо ми зекономили? Або 4 по 8 ГБ будуть працювати як 2 по 16? А також деякі додаткові тести. 

Для повноти картини, тестувати будемо на різних платформах. Першою стане AMD. 

 

Тестовий стенд 

Серед наявних процесорів обрали потужний Ryzen 9 7950X, той що без 3D V-cache, бо він нам тут не потрібен. 

Материнська плата також потужна - ASUS ROG STRIX X670E-F GAMING WIFI. 

За охолодження відповідала трьохсекційна рідинна система охолодження DeepCool LS720. 

Дискова підсистема базується на Kingston KC3000 ємністю 1 TB. 

Відтворювати графіку буде Palit GeForce RTX 4090 GameRock OC. 

Заживили все надійним Seasonic PRIME GX-1000 на 1 КВт. 

А подружились всі компоненти у корпусі DeepCool CG560. 

Зі стендом розібрались, переходимо до тестів. 

 

Тести на Ryzen 9 7950X 

По традиції, почнемо зі синтетики. 

В 7-ZIP найкраще себе покаже “кіт” із 2 планок по 16 ГБ. Але у випадку якщо модуль буде лише один, втрати продуктивності будуть величезні - більше 40% на “компресію” та майже 5% по “декомпресії”, що в підсумку дає 17% різниці в MIPS. 

Якщо порівнювати тих же два по 16 проти чотирьох по 8 ГБ, то різниця в даному випадку абсолютно незначна та становить до 1% на користь більш об’ємних модулів.

А якщо такого об’єму не потрібно, і можна обмежитись 16 ГБ, то найкращим варіантом стануть 2 планки по 8 ГБ.

Порівнюючи з однією планкою на 16 ГБ, можемо бачити на 17% кращу “компресію”, на 2.5 “декомпресію” та майже 8% в рейтингу MIPS на користь пари менш об’ємних модулів. 

І зрештою для різноманіття 4 планки проти 2-х по 8 ГБ.

Ну і очевидно що більший об’єм показав себе краще, а саме на 17% в “компресії”, близько 1% в “декомпресії” та 7% в рейті MIPS. 

В AIDA64: Cache & Memory розподіл місць аналогічний з попереднім бенчмарком. Найкраще вправляються два модулі по 16 ГБ та дещо відстають чотири по 8 ГБ на 2-3% по загальним показникам. Також затримки при використанні чотирьох стіків стануть більшими на 3%.

 А якщо планка на 16 ГБ буде лише одна, то втрати теоретичної продуктивності катастрофічні хоча і логічні – від 78% на “копіювання” до майже 100% на “читання” пам’яті. Так, затримки при використанні двох планок вищі, але це незначні, можна сказати неіснуючі 0.1%.

При тестуванні об’єму в 16 ГБ однією планкою проти двох по 8 ГБ очевидна перевага двоканального режиму від 40 до 44%, а затримки - до 0.3%. 

Також, у порівнянні чотирьох планок проти двох по 8 ГБ перевага на стороні більшого об’єму, на 1.5% по “читанню”, майже 11% на “запис” та 5.5% для “копіювання”.  

Єдине що затримки в такому випадку більші - на 3.5%. 

Як показує тестування, оперативна пам’ять впливає і на роботу ядер процесору, що можемо побачити на прикладі Geekbench 6. Результати не завжди відрізняються, але на них варто звернути увагу. Як от при використанні однієї планки на 16 ГБ замість двох таких же, дуже страждає багатоядерна продуктивність - на 27% якщо конкретніше.

В свою чергу об’єм у 32 ГБ, досягнутий двома планками або чотирма показує майже однакові результати, хоча все ж дві планки кращі на 1% у багатоядерних навантаженнях.

Якщо ж порівняти одну планку на 16 ГБ проти двох по 8 ГБ, знову ж страждає продуктивність - багатоядерна на 16% та одноядерна близько похибки вимірювання.

З чотирма планками проти двох по 8 ГБ багатоядерна продуктивність вища на 6%, а одноядерна майже не змінилася. 

 

Проміжний підсумок такий. Очікувано, “багато пам’яті не буває” і система з об’ємом 32 ГБ, які набрані двома планками або чотирма показує себе навіть краще за 16 ГБ з двох планок. При використанні лише однієї планки пам’яті на 8 чи 16 ГБ втрати продуктивності відчутні, особливо в теоретичній AIDA64 - майже 100%. Власне кажучи, дуже і дуже варто задіювати обидва канали пам’яті. 

Але синтетика не всім цікава, давайте поглянемо на ігрову продуктивність на прикладі декількох ігор у роздільній здатності Full HD.

Першим буде неоновий Cyberpunk 2077 на “Ультра” налаштуваннях з DLSS на “Ультра Продуктивність” без RT та “генератору кадрів”. Таким чином, дві планки на 16 ГБ у порівнянні з однією забезпечують на 14% кращий результат по середній частоті кадрів, на 28% по рідкісним та 1.5% по дуже рідкісним подіям. 

Ситуація з 32 ГБ, котрі набрали двома та чотирма планками, виглядає набагато цікавіше. На 16 ГБ модулях кращі результати по основних показниках - на 0.5% по середньому та близько 3.5% по рідкісним подіям. Проте, показник дуже рідкісних подій в такому випадку фіксує FPS на рівні 77, що на 15% гірше ніж у 32 ГБ набору.

При порівнянні однієї планки на 16 ГБ проти двох по 8 ГБ, бачимо що через відсутність двоканального режиму система втрачає від 9 до 15% продуктивності.

А якщо зарядимо чотири 8 ГБ планки проти двох таких же - то картина набагато прозаїчніша і складає близько 5% по всім показникам на користь більшого об’єму.

А тепер, щоб було цікавіше, додали до попередніх налаштувань RT: Overdrive Mode. FPS після цього просів всюди і різниця між кітами також. 

При використанні двох 16 ГБ модулів проти одного, розрив збільшився кратно і тепер різниця по середньому fps становить майже 21%, по показнику рідкісних - 28% та дуже рідкісних подій дещо більше 18%. 

Результати 32 ГБ двома планками проти чотирьох показують, що різниці по основним показникам майже немає. Так, по середньому FPS є близько 1%, але зрештою це можна списати на похибку бенчмарку - бо по рідкісним подіям різниці немає зовсім. По показнику дуже рідкісних подій різниця скоротилась до 4% на користь чотирьох модулів. 

Одна планка на 16 ГБ проти двох по 8 ГБ. Показники ідентичні з результатами без RT, але втрати продуктивності від 10 до 15%. 

А при тестуванні 8 ГБ модулів із пропорцією чотири проти двох бачимо, що різниця збільшилась і тепер становить більше 7%.

 

А зараз поглянемо на Hogwarts Legacy на “Ультра” без DLSS, трасування променів чи “генератору кадрів”. Дві планки по 16 ГБ, звісно, покажуть себе краще за одну таку ж - по середньому показнику на 7%, рідкісних подіях на майже 29%, та дуже рідкісних - на 90%. 

32 ГБ двома планками також демонструють вищу продуктивність за чотири на 5% по середньому fps, 13% по рідкісним та більше 30% по дуже рідкісним подіям. 

В свою чергу 16 ГБ однією планкою в порівнянні з двома по 8 ГБ покаже себе гірше від 7.5 до 10%. 

Дещо неоднозначна ситуація в порівнянні чотирьох модулів по 8 ГБ проти двох, де по середньому FPS 4 планки “малюють” на 6 к/с менше, але по решті показників мають перевагу - на 2% по рідкісним та на 28% по дуже рідкісним подіям. 

І останньою грою в списку буде Total War Saga: Troy на “ультра” налаштуваннях з масштабом рендеру у 50% та екстремальними травою і юнітами. У цій грі можемо спостерігати наскільки важливою є друга планка оперативної пам’яті на 16 ГБ, бо за її відсутності гравець не дорахується більше 60% fps по основним показникам та більше 80% по статистиці дуже рідкісних подій.

В свою чергу використання чотирьох планок по 8 ГБ показує що по середньому значенню різниці немає, а по статистиці рідкісних - 1%, і дуже рідкісних подій - майже 7%. 

На прикладі 16 ГБ однією планкою проти двох по 8 ГБ також бачимо втрати близько 30% по всіх показниках. 

А з об’ємом у 32 проти 16 ГБ, зібраними 8 ГБ модулями бачимо, що більший об’єм пам’яті дозволяє системі демонструвати в середньому на 15% вищі результати по всіх показниках. 

 

Проміжний висновок №1 

Що ж, з іграми в цьому блоці все - як бачимо, Ryzen‘у подобається великий об‘єм ОЗП, тому прислів’я “багато пам’яті не буває” в даному контексті актуальне як ніколи.

У випадку використання однієї планки на 16 ГБ проти двох система недораховується близько 30% потенційної ігрової продуктивності по основним показникам, а по дуже рідкісним подіям майже 50%.

При об’ємі у 32 ГБ чотирма модулями проти двох втрата продуктивності складатиме близько 5% по всім показникам, що доволі непогано. 

А якщо розглядати більш “близький” народний варіант у 16 ГБ двома планками проти однієї, то у такому випадку продуктивність буде кращою від 14 до 17%. 

Також відмітимо, 32 проти 16 ГБ утворених 8 ГБ модулями, котрі поводять себе ліпше на 5% по середній частоті кадрів і від 8% до 14% по рідкісним і дуже рідкісним подіям. 

 

Тести Core i9-13900KF 

А як там справи у процесорів Intel, котрі славляться чудовою роботою з пропускною здатністю та низькими затримками? Поглянемо на прикладі Core i9-13900KF. 

Відповідно материнську плату замінимо на ASUS PRIME Z790-A WIFI.

Для початку знову синтетика.

В 7-ZIP, додавши до однієї планки ще 16 ГБ, отримуємо приріст компресії на 73%, декомпресії – на 2% та плюс 24% до рейтингу MIPS. 

Порівнюючи тих же два по 16 проти чотирьох по 8 ГБ, бачимо, що картина протилежна результатам Ryzen. Контролер Intel показує кращі результати з менш об’ємними модулями, до майже 3% на компресію. Але продуктивність декомпресії лишається практично незмінною, тому в рейті MIPS різниця 1%.

А на прикладі використання об’єму у 16 ГБ однією планкою замість двох по 8 ГБ система не дорахується близько 33% в компресії, 1% в декомпресії та 13% в рейті MIPS. 

При використанні 32 проти 16 ГБ, зібраних 8 ГБ модулями, система показала приріст близько 20% у компресії, 1% в декомпресії та 8% в загальному MIPS рейтингу. 

В AIDA64: Cache & Memory розподіл місць доволі передбачуваний. 

При використанні двох модулів по 16 ГБ проти одного, можемо розраховувати на приріст у 83% в операціях читання та копіювання та майже 100% на запис. Затримки при цьому кращі на якихось 2%. 

Також, порівнюючи ті ж 32 ГБ двома модулями проти чотирьох по 8 ГБ, бачимо, що перевага складатиме 7% на читання, більше 8% на запис та близько 5% при копіюванні. 

Підключивши одну планку на 16 ГБ замість двох по 8 ГБ, користувач не дорахується близько 40% продуктивності по всім показникам, та і затримки будуть на 3% гіршими. 

А при тестуванні 4 планок по 8 ГБ проти 2 таких же система чомусь втратила майже 4% в операціях з “читання”. Але в “записі” та при “копіюванні” отримала бонус у 8% з гаком. Затримки при цьому збільшились на незначний 1%. 

В Geekbench 6, використовуючи дві планки по 16 ГБ проти однієї можемо розраховувати на більш ніж 27% кращий результат в багатоядерних задачах та близько 3% в одноядерних. 

У протистоянні 32 ГБ двома планками проти чотирьом різниці майже немає. Точніше вона становить всього 0.5% на користь об’ємніших модулів. 

У випадку однієї планки на 16 ГБ проти двох по 8 ГБ, втратимо 17% в багатоядерній та близько 3% в одноядерній продуктивності. 

Якщо набір з чотирьох планок по 8 ГБ співставити з двома такими ж, то система покаже на 5% ліпший результат у багатоядерній продуктивності, але втратить менше 1% в одноядерній.

Проміжний підсумок такий.

У даному випадку синій процесор краще оперує чотирма планками ОЗП і набирає найбільше балів у тестах 7-ZIP та Geekbench 6.

Хоча в теоретичній AIDA64 “камінь” найкраще себе показує із двома планками по 16 ГБ. Проте зрештою це не позначиться на фінальних висновках, так як ситуація дуже схожа на попередню із Ryzen. 

Але не будемо обмежуватись лише синтетикою та поглянемо як йдуть справи у іграх, для яких залишили ті ж самі налаштування. 

Cyberpunk 2077 при використанні двох планок по 16 ГБ у порівнянні з однією покаже на 7% кращий середній fps та більше 15% приросту по показнику рідкісних подій. В свою чергу 0.1% Low майже ідентичний - менше 1% на користь двоканалу. 

При цьому у порівнянні з чотирма планками по 8 ГБ, середній fps абсолютно тотожний, а от рідкісні події виявилися кращими - аж на 1 кадр. Проте просадки у випадку 0.1% Low на двох планках нижчі. 

При використанні однієї планки на 16 ГБ проти двох по 8 ГБ користувач не дорахується від 6 до 13% дорогоцінних fps. 

Ну і використовуючи чотири проти двох планок по 8 ГБ, результати системи по основних показниках будуть майже ідентичні та не перевищуватимуть різницю у 1%. Проте дуже рідкісні події будуть кращими на двох планках – плюс 6%.

При додаванні ресурсоємного режиму RT: Overdrive дві планки по 16 ГБ покажуть від 15 до 20% більше fps у порівнянні з однією. 

А якщо в ролі “опонента” будуть чотири планки по 8 ГБ, то тут уже навпаки - система позитивно оцінить такий хід і по основним показникам додасть близько 1%, а по дуже рідкісним подіям - більше 5%. 

Якщо планка буде одна на 16 ГБ проти двох по 8 ГБ, то отримаємо більше 10% по основним показникам та близько 15% по рідкісним подіям на користь двоканалу, звісно. Тенденція стає все більш і більш сталою. 

А якщо додати до 16 ГБ двома планками ще дві по 8 ГБ, то система оцінить такий хід та нагородить нас від 4% по середньому fps, більше 6% по рідкісним та 8% по дуже рідкісним подіям. 

 

Hogwarts Legacy виявилась доволі капризною до компонування та об’ємів пам’яті. Тому, при використанні двох планок по 16 ГБ проти однієї, середній fps буде кращим лише на 1%, проте показники рідкісних зростуть майже на 20%, а дуже рідкісних подій аж на 112%. 

У порівнянні такого набору проти чотирьох планок по 8 ГБ отримаємо на 3% гірший показник по середній частоті кадрів, ідентичний fps по рідкісним подіям, але на більше як 20% кращий результат по показнику 0,1% Low. 

А у випадку, якщо одну планку на 16 ГБ співставити з двома по 8 ГБ, то будемо мати на 3% гірший середній fps, втратимо більше 13% по рідкісним і цілих 50% по дуже рідкісним подіям. Зрештою - негативний ефект у цій грі був очікуваний, але ж не настільки... 

Ну і на кінець 32 проти 16 ГБ, скомпоновані 8 ГБ модулями - більший об’єм дозволив нам отримати близько 1% приросту середнього FPS та більше 3% по рідкісним подіям, проте графік дуже рідкісних подій погіршився на 12.5%.

Тепер і до Total War Saga: Troy дістались. Якщо планка на 16 ГБ буде одна замість двох, система не “домалює” майже 70% fps по основним показникам і лічильник дуже рідкісних подій буде фіксувати на 62% гірший результат. 

З 32 ГБ, зібраними двома планками по 16 ГБ, проти чотирьох по 8 ГБ результати будуть майже ідентичні, відмітимо лише менше 1% по основним показникам на користь об’ємніших модулів. 

При використанні 16 ГБ однією планкою проти двох по 8 ГБ користувач не дорахується відчутних 30% fps по всіх показниках. 

А більший об’єм пам’яті у випадку порівняння 32 та 16 ГБ, зібраних 8 ГБ модулями, покаже вищі результати по всіх показниках - від 12.5 до майже 15%, що доволі помітно. 

  

 

Проміжний висновок №2

Підсумувавши результати, бачимо як процесор гарно працює з чотирма модулями пам’яті, навіть краще ніж з парою об’ємних. Це протилежна ситуації ніж із Ryzen’ом.

 

Тести Core i5-13400 

Але ж не всі будуть ставити таку пам’ять під топовий i9. Для більшості користувачів треба щось із народного подивитися, наприклад Core i5-13400. 

І почнемо з синтетики. В 7-ZIP втрати продуктивності вже будуть не такі катастрофічні як з і9, але все-таки відчутні. Якщо використати одну планку на 16 ГБ, проти двох, недорахуємось близько 25% в компресії, менше 1% в декомпресії та більше 11% по рейтингу MIPS.

У двох планок по 16 ГБ у порівнянні з чотирма по 8 ГБ різниці абсолютно немає. “Чи варто говорити про менше 0.01%?” 

Якщо ж обмежитись однією планкою на 16 ГБ, а на іншій чаші вагів будуть дві по 8 ГБ, то система віддасть вам продуктивності на 16% менше у “компресії”, близько 1% у “декомпресії” та більше 8% по рейту MIPS. 

Ну а використовуючи 8 ГБ модулі, а саме чотири проти двох – система зможе показати кращі результати на близько 5% в “компресії”, менше 0.5% у “декомпресії” та більше 2% у рейтингу MIPS. 

Щодо AIDA64, то результати синтетичних тестів майже ідентичні з і9 – співвідношення що краще, а що гірше залишилось таким же, проте відсотки дещо відрізняються, як бачите. 

Ну а в Geekbench 6 додавання ще однієї планки 16 ГБ до такої ж існуючої відчутно позначиться лише на багатоядерній продуктивності – плюс 15%. В одноядерній – маємо менше 1%. 

При використанні 32 ГБ двома модулями проти чотирьох продуктивність зросте на 1.5% на користь 8 ГБ модулів. 

А якщо порівняти 16 ГБ однією планкою проти двох, то втрата багатоядерної потужності буде на рівні 11%, а одноядерна при цьому майже не зміниться. 

Протиставивши 32 і 16 ГБ, котрі зібрані 8 ГБ модулями, отримаємо різницю від 2.5 до майже 4%, на користь більшого об’єму. 

Висновки по синтетиці такі ж як і для Core і9: “камінь” краще оперує чотирма планками пам’яті і набирає таким чином найбільше балів у 7-ZIP та Geekbench 6. 

Ну і на кінець тестування, ігрова продуктивність з уже відомими вам налаштуваннями, в дещо прискореному режимі. 

В Cyberpunk 2077 система з двома планками по 16 ГБ покаже від 5 до 10% вищу продуктивність у порівнянні з однією.

А в протистоянні з тим же об’ємом, але зібраним 8 ГБ модулями, система видасть на 2 fps менше по лічильнику середньої частоти, але по решті показників буде кращою - на 2% по рідкісним та більше ніж на 6% по дуже рідкісним подіям. 

Якщо модуль на 16 ГБ стоятиме один в системі, то в протиставленні його з двома планками по 8 ГБ, ми не дорахуємось від 6 до майже 8% fps. 

Ну і 32 ГБ проти 16, які скомпоновані мінімальними модулями, покажуть різниця трішки більше 2% за середнім fps. В свою чергу по лічильнику рідкісних подій - паритет, а по показнику 0,1% Low - 16 ГБ навіть краще впоралась на більше ніж 8%. 

При додаванні RT: Ovedrive Mode два по 16 ГБ демонструють вищу продуктивність ніж один модуль від 11 до 16%.

У протистоянні 32 ГБ двома планками проти чотирьох різниці по середньому fps немає, по лічильнику рідкісних подій кращими є більш об’ємні модулі, а по дуже рідкісним - мінімальні 8 ГБ. 

Одна планка на 16 ГБ замість двох по 8 ГБ погіршить ігрову продуктивність від 8 до майже 11%. 

А чотири планки по 8 ГБ продукують більше fps ніж дві на 2 – 3%. 

Чаклувати у Hogwarts Legacy з двома планками по 16 ГБ можна швидше від 1 до 7%.

В свою чергу якщо 32 ГБ будуть скомпоновані 8 ГБ модулями, то середній fps стане дещо кращим. Але маємо майже 5% по рідкісним та більше 30% по дуже рідкісним подіям на користь 16 ГБ модулів. 

Цікава ситуація виникає при порівнянні одного модуля на 16 ГБ проти двох по 8 ГБ. Багатоканальний режим виграє по лічильнику середніх подій більше 2%, а по рідкісним - майже 7%. Проте у випадку дуже рідкісних подій - один модуль показав себе краще - аж на 47%. 

Цікаво, що 32 ГБ проти 16, що зібрані мінімальними модулями, не мають різниці по середньому fps. Однак більший об‘єм продукує на 7% гірші рідкісні події, проте краще почувається по дуже рідкісним - на 21%. 

Ну і на фінал Total War Saga: Troy. Нагородою за використання другої планки на 16 ГБ стане на 17% кращий середній fps, та на 6% покращиться лічильник рідкісних подій. Проте дуже рідкісні події дещо пригальмують.

А якщо ж порівняти 32 ГБ двома планками проти чотирьох, то різниця буде на рівні 2% по основним показникам на користь більш об’ємних модулів. Однак показник дуже рідкісних подій буде кращим саме на 8 ГБ модулях на ті ж 2%. 

Одна планка на 16 ГБ в порівнянні з двома по 8 ГБ не додасть користувачу в середньому близько 12% fps та по лічильнику рідкісних подій більше 5%. Проте показник дуже рідкісних подій буде кращим на 2%.

І останнє, 32 ГБ протиставляємо 16 ГБ мінімальними модулями. У цьому випадку матимемо перевагу більшого об’єму: близько 4% по середньому fps та 2% по рідкісним подіям.

А от по дуже рідкісним подіям перевага на боці 16 ГБ – на ті ж 2%. 

 

Висновки 

Нарешті переходимо до висновків, у яких хочеться сказати наступне... 

Часи йдуть, а рекомендації по вибору пам’яті майже не змінюються.

Щодо Ryzen, так як це їх перший контролер DDR5-пам’яті, варто визнати, працює він дуже добре. Із особливостей, для системи на AM5 краще використовувати лише 2 планки ОЗП, так як продуктивність у такому випадку буде вищою від 2 до 5%. Використовувати лише один модуль пам’яті не варто майже ні в ніякому випадку, хіба що найближчим часом у вас буде змога докупити другий для двоканального режиму. Також, для AM5 дуже важливий і об’єм, що ми бачили з останніх граф тестування 8 ГБ модулів - приріст від 5 до 15%. 

У випадку з Intel, було помітно, що Core і9 набагато краще працює з пам’яттю ніж той же Core i5, у якого немає таких колосальних розривів у продуктивності як у “старшого брата”. Тобто, миритись із відсутністю двоканалу і чудової ігрової продуктивності на Core і9 точно не можна. А ще цей “камінь” чудово використовує чотири планки, як і Core і5 - краще за Ryzen звісно - хоча зрештою у більшості випадків всі віддають перевагу лише двом.

Тому, для найкращої продуктивності наполегливо рекомендується задіяти обидва канали ОЗП, а в питанні об’єму уже потрібно дивитись на бюджет. Проте тримаємо в голові золоте правило:, “пам’яті багато не буває”.  

Вибачайте за відсутність теорії, і так матеріал видався об’ємним і по тестах і по аналізу. Коротко про особливості DDR5 у порівнянні з DDR4 ми вже розповідали у попередньому матеріалі.

Автор: Степан Руденко