NVIDIA GeForce MX350

NVIDIA GeForce MX350
NVIDIA GeForce MX350 그래픽 카드 리뷰

NVIDIA GeForce MX350: 10W 및 25W 버전 비교, 테스트와 성능

NVIDIA GeForce MX350는 2020년 2월 얇은 노트북용으로 출시된 보급형 모바일 그래픽카드다. 10W와 25W 버전으로 나뉘며, 두 버전의 성능 차이는 상당하다. 그럼에도 더 강력한 버전조차 내장형 Intel Iris Xe보다 항상 빠른 것은 아니며, 최신 Radeon 680M과 780M은 그래픽 테스트에서 MX350을 크게 앞선다.

아키텍처와 사양

MX350은 Pascal 아키텍처를 기반으로 하며, 14nm 공정으로 제조된 GP107 GPU를 사용한다. GP107에는 640개의 CUDA 코어, 32개의 텍스처 유닛, 16개의 ROP가 탑재되어 있다.

그래픽카드는 유효 클럭 약 7000MHz의 2GB GDDR5 메모리를 사용한다. 메모리 버스 폭은 64bit이며, 메모리 대역폭은 약 56GB/s다.

GP107은 GeForce GTX 1050에도 사용됐지만, MX350은 더 좁은 메모리 버스와 훨씬 낮은 전력 제한을 적용받는다. 따라서 CUDA 코어 수가 같다고 해서 게임 성능까지 비슷하다는 의미는 아니다.

MX350 버전 간 가장 큰 차이는 클럭과 전력 소비량이다.

사양 MX350 10W MX350 25W
베이스 클럭 747MHz 1354MHz
부스트 클럭 937MHz 1468MHz
전력 소비량(TGP) 10W 25W

10W 모델은 냉각 성능이 제한적인 소형 노트북용이다. 25W 버전은 더 높은 클럭으로 작동하지만, 실제 성능은 제조사의 설정에 따라 달라진다.

MX350은 DirectX 12, Vulkan, CUDA를 지원한다. 하드웨어 RT 코어와 Tensor 코어가 없으므로 하드웨어 레이 트레이싱과 DLSS는 사용할 수 없다.

벤치마크 성능

3DMark 결과는 MX350의 두 버전이 얼마나 큰 차이를 보이는지, 그리고 다른 모바일 GPU와 비교하면 어느 정도인지 보여준다. 비교에는 GPU의 평균 수치가 아니라 특정 노트북이 사용됐다.

노트북 / 그래픽카드 Time Spy Graphics Fire Strike Graphics
Lenovo ThinkPad T14 Gen 4 AMD - Radeon 780M 2551 7197
Lenovo ThinkPad T14 Gen 3 AMD - Radeon 680M 2289 7050
Lenovo IdeaPad 5 Pro 14 - GeForce MX450 2016 4828
Acer Swift 5 SF514-55GT - Iris Xe G7 96EU 1598 5682
HP Pavilion 15-eg0000 - MX350 25W 1389 4602
Acer Aspire 5 A515-56G - MX350 25W 1294 4382
ASUS ZenBook 14 UM433IQ - MX350 10W 1116 3810
Acer Swift 5 SF514-55GT - MX350 10W 1032 3556
Dell Inspiron 5501 - MX330 25W 928 3190

MX350 25W를 탑재한 Acer Aspire 5는 Time Spy Graphics에서 MX330을 탑재한 Dell Inspiron 5501보다 39% 높은 점수를 기록한다. 이는 특정 노트북끼리의 비교이므로, 차이는 GPU뿐 아니라 냉각 성능과 다른 부품의 영향도 받는다.

MX350 자체의 버전 간 차이도 상당하다. 25W 모델을 탑재한 HP Pavilion 15는 1389점을 기록한 반면, 10W 모델을 탑재한 Acer Swift 5는 1032점을 기록해 약 35%의 성능 차이를 보인다.

한편 Acer Swift 5의 내장형 Iris Xe G7 96EU는 1598점을 기록한다. 이는 같은 노트북의 MX350 10W뿐 아니라 테스트에 사용된 두 가지 25W 구성보다도 높은 점수다.

Radeon 680M과 780M은 더 높은 결과를 보여준다. 예를 들어 ThinkPad T14 Gen 4의 Radeon 780M은 2551점을 기록해 HP Pavilion 15의 MX350 25W보다 84% 높은 성능을 보인다.

이 비교는 Time Spy의 그래픽 성능을 기준으로 한 것이며, 모든 게임의 FPS를 종합한 순위는 아니다. 다른 테스트에서는 성능 관계가 달라질 수 있다.

게임 성능

MX350은 그래픽 요구 사항이 중간 수준인 게임을 대상으로 한다. 1920 × 1080 해상도에서는 일반적으로 25W 버전이 더 빠르지만, 성능 차이의 크기는 게임마다 다르다.

게임, 1920 × 1080 설정 MX350 25W MX350 10W
CS:GO Medium 126 FPS 70 FPS
Dota 2 High 74 FPS 63 FPS
GTA V High 45 FPS 42 FPS
The Witcher 3 Medium 34 FPS 25 FPS
Shadow of the Tomb Raider Lowest 45 FPS 38 FPS

결과는 서로 다른 전력 제한을 적용한 테스트 구성에서 측정됐다. 측정 당시의 게임 버전이 사용됐으며, CS2, GTA V Enhanced 또는 업데이트된 The Witcher 3의 결과가 아니다.

CS:GO에서 25W 모델은 10W 버전의 70 FPS보다 높은 126 FPS를 기록한다. 성능 차이는 80%지만, 이 게임은 프로세서 성능에도 영향을 크게 받는다.

Dota 2에서는 차이가 17%로 줄어들고, GTA V에서는 7%까지 감소한다. 즉, 전력 제한이 높아졌다고 해서 FPS가 비례해 증가하는 것은 아니다.

The Witcher 3에서 25W 버전은 중간 설정으로 34 FPS를 제공하지만, 10W 버전은 25 FPS에 그친다. 성능이 낮은 모델에서는 낮은 설정이나 해상도 감소가 더 적합하다.

더 높은 성능을 요구하는 게임에서는 MX350의 한계가 뚜렷하다. 예를 들어 Red Dead Redemption 2는 낮은 설정과 1920 × 1080 해상도에서 25W 버전으로도 약 16 FPS에 불과하다.

MX350과 Intel Iris Xe: 동일 노트북 비교

Core i7-1165G7을 탑재한 Acer Swift 5 SF514-55GT를 사용하면 동일한 노트북 구성에서 내장형 Iris Xe G7 96EU와 외장형 MX350 10W를 비교할 수 있다.

게임, 1920 × 1080 Iris Xe 96EU MX350 10W
CS:GO, Medium 120 FPS 83 FPS
Dota 2, High 60 FPS 48 FPS
Rise of the Tomb Raider, Medium 36 FPS 24 FPS

CS:GO에서는 내장 그래픽이 약 45% 빠르고, Dota 2에서는 25%, Rise of the Tomb Raider에서는 50% 빠르다.

그러나 모든 모드에서 Iris Xe가 우세한 것은 아니다. Dota 2를 낮은 설정으로 실행하면 MX350은 내장 그래픽의 123 FPS보다 높은 163 FPS를 기록한다.

따라서 외장 그래픽카드가 있다고 해서 항상 더 높은 성능을 제공하는 것은 아니다. 결과는 게임, 설정, 노트북의 특성에 따라 달라진다.

전력 소비와 냉각

동일한 TGP를 사용하는 MX350이라도 냉각 설정에 따라 서로 다른 클럭으로 작동할 수 있다.

Lenovo IdeaPad 5의 그래픽카드는 30분간 게임 부하를 가한 뒤 66°C의 온도에서 약 1493MHz를 유지했다. 이 클럭은 GPU Boost의 동적 기술 덕분에 일반적인 공식 부스트 값보다 조금 높다.

Acer Aspire 5 A515-56G에서는 25W 모델이 약 67°C의 온도에서 클럭을 1155MHz에서 1029MHz로 낮췄다. 이는 제조사가 설정한 온도 제한 때문이다. 해당 온도에 도달하면 GPU 클럭이 제한된다.

따라서 노트북을 선택할 때는 정격 10W 또는 25W뿐 아니라 장시간 부하에서 그래픽카드가 어떻게 작동하는지도 고려해야 한다.

CUDA, 동영상 편집과 드라이버 지원

MX350은 CUDA를 지원하며, 그래픽 애플리케이션, 동영상 편집기, 3D 모델링 프로그램의 일부 작업을 가속할 수 있다. 그러나 2GB의 비디오 메모리로 인해 처리할 수 있는 장면과 프로젝트의 규모에는 제한이 있다.

이 그래픽카드에는 하드웨어 NVENC 인코더가 없다. 따라서 MX350은 NVIDIA NVENC를 통한 하드웨어 동영상 인코딩을 자체적으로 수행할 수 없다. CUDA는 지원되는 효과와 이미지 처리를 가속할 수 있지만, 내보내기 과정에서 인코딩하려면 다른 방식이 필요하다. 예를 들어 호환 프로세서의 Intel Quick Sync나 CPU를 이용한 소프트웨어 인코딩을 사용할 수 있다.

2025년 10월부터 NVIDIA는 MX350을 포함한 Pascal 그래픽카드에 대한 Game Ready 드라이버 제공을 중단했다. 중요한 보안 업데이트는 2028년 10월까지 제공될 예정이다.

이미 호환되는 게임을 실행하는 데에는 문제가 없지만, MX350을 위한 새로운 게임 최적화와 기능은 더 이상 출시되지 않는다.

2026년에 GeForce MX350을 선택할 만할까

MX350은 여전히 과거에 출시된 게임을 실행할 수 있지만, 최신 게임에서의 낮은 성능, 2GB의 비디오 메모리, 정기적인 게임용 드라이버 지원 종료로 인해 활용 범위가 제한적이다.

MX350을 탑재한 노트북을 평가할 때는 다음 사항을 고려해야 한다.

  • 냉각 시스템이 높은 클럭을 유지할 수 있다면 25W 버전이 게임에 더 적합하다.
  • 일부 노트북에서는 10W 모델이 내장형 Iris Xe G7 96EU보다 느리다.
  • Radeon 680M과 780M은 본문에서 살펴본 3DMark 테스트에서 MX350을 크게 앞선다.
  • 동영상 편집에서는 NVENC가 없기 때문에 외장 그래픽카드의 이점이 제한된다.

결론: GeForce MX350 25W는 여전히 오래된 게임과 간단한 CUDA 작업에 사용할 수 있다. 10W 버전은 내장 그래픽보다도 느릴 수 있어 매력이 더 떨어진다. 2026년에 노트북을 선택할 때는 MX350의 탑재 여부보다 기기 전체의 성능을 기준으로 판단하는 편이 합리적이다. 최신 내장 그래픽이 더 나은 선택인 경우가 많다.

GPU 비교

GeForce MX350을 다른 GPUs와 비교

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기초적인

라벨 이름
NVIDIA
플랫폼
Mobile
출시일
February 2020
모델명
GeForce MX350
세대
GeForce MX
기본 클럭
747MHz
부스트 클럭
937MHz
버스 인터페이스
PCIe 3.0 x4
트랜지스터
3,300 million
텍스처 매핑 유닛
텍스처 매핑 유닛(TMU)은 GPU의 구성 요소로서, 이진 이미지를 회전, 스케일링 및 왜곡하여 주어진 3D 모델의 임의의 평면에 텍스처로 배치할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 과정을 텍스처 매핑이라고 합니다.
32
파운드리
Samsung
제조 공정 크기
14 nm
아키텍처
Pascal

메모리 사양

메모리 크기
2GB
메모리 타입
GDDR5
메모리 버스
메모리 버스 너비는 비디오 메모리가 한 클럭 주기 내에 전송할 수 있는 데이터의 비트 수를 의미합니다. 버스 너비가 크면 한 번에 전송되는 데이터 양이 많아지므로, 비디오 메모리의 중요한 매개 변수 중 하나입니다. 메모리 대역폭은 다음과 같이 계산됩니다: 메모리 대역폭 = 메모리 주파수 x 메모리 버스 너비 / 8. 따라서 메모리 주파수가 비슷한 경우, 메모리 버스 너비가 메모리 대역폭의 크기를 결정합니다.
64bit
메모리 클럭
1752MHz
대역폭
메모리 대역폭은 그래픽 칩과 비디오 메모리 간의 데이터 전송 속도를 의미합니다. 이는 초당 바이트로 측정되며, 계산하는 공식은 다음과 같습니다: 메모리 대역폭 = 작동 주파수 × 메모리 버스 너비 / 8 비트입니다.
56.06 GB/s

디스플레이 및 미디어

출력 포트
No outputs

이론적 성능

픽셀 속도
픽셀 필률은 그래픽 처리 장치(GPU)가 초당 렌더링할 수 있는 픽셀 수를 나타내는 지표로, MPixels/s(백만 픽셀/초) 또는 GPixels/s(십억 픽셀/초) 단위로 측정됩니다. 그래픽 카드의 픽셀 처리 성능을 평가하는 가장 일반적으로 사용되는 측정 항목입니다.
14.99 GPixel/s
텍스처 속도
"Texture fill rate"은 GPU가 1초에 픽셀에 매핑할 수 있는 텍스처 맵 요소 (텍셀)의 수를 나타냅니다. "텍스처 채움 속도"는 GPU가 1초에 단일 픽셀에 매핑할 수 있는 텍스처 맵 요소 (텍셀)의 수를 의미합니다.
29.98 GTexel/s
FP16 (반 정밀도)
GPU 성능을 측정하는 중요한 지표 중 하나는 부동 소수점 연산 능력입니다. 반 정밀도 부동 소수점 숫자(16비트)는 낮은 정밀도가 허용되는 기계 학습과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다. 단 정밀도 부동 소수점 숫자(32비트)는 일반적인 멀티미디어 및 그래픽 처리 작업에 사용되며, 이중 정밀도 부동 소수점 숫자(64비트)는 넓은 숫자 범위와 높은 정확도를 요구하는 과학적 계산에 필요합니다.
18.74 GFLOPS
FP64 (배 정밀도)
GPU 성능을 측정하는 중요한 지표 중 하나는 부동 소수점 연산 능력입니다. 반 정밀도 부동 소수점 숫자(16비트)는 낮은 정밀도가 허용되는 기계 학습과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다. 단 정밀도 부동 소수점 숫자(32비트)는 일반적인 멀티미디어 및 그래픽 처리 작업에 사용되며, 이중 정밀도 부동 소수점 숫자(64비트)는 넓은 숫자 범위와 높은 정확도를 요구하는 과학적 계산에 필요합니다.
37.48 GFLOPS
FP32 (float)
GPU 성능을 측정하는 중요한 지표는 부동 소수점 컴퓨팅 기능입니다. 단정밀도 부동 소수점 숫자(32비트)는 일반적인 멀티미디어 및 그래픽 처리 작업에 사용되는 반면, 배정밀도 부동 소수점 숫자(64비트)는 넓은 숫자 범위와 높은 정확도를 요구하는 과학 컴퓨팅에 필요합니다. 반정밀도 부동 소수점 숫자(16비트)는 낮은 정밀도가 허용되는 기계 학습과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다.
1.175 TFLOPS

여러 가지 잡다한

스트림 프로세서 개수
다중 스트리밍 프로세서(SP)는 다른 자원과 함께 스트리밍 다중프로세서(SM)를 형성하며, 이는 GPU의 주요 코어로도 알려져 있습니다. 이러한 추가 자원에는 워프 스케줄러, 레지스터 및 공유 메모리와 같은 구성 요소가 포함됩니다. SM은 GPU의 핵심이라고 할 수 있으며, CPU 코어와 유사하게 레지스터와 공유 메모리는 SM 내에서는 희소한 자원으로 간주됩니다.
5
새딩 유닛
가장 기본적인 처리 단위는 스트리밍 프로세서(SP)이며, 여기서 특정 명령과 작업이 실행됩니다. GPU는 병렬 컴퓨팅을 수행하며, 즉 여러 개의 SP가 동시에 작업을 처리하는 것을 의미합니다. "가장 기본적인 처리 단위는 스트리밍 프로세서(SP)이며, 여기서 특정 명령과 작업이 실행됩니다. GPU는 병렬 컴퓨팅을 수행하며, 다수의 SP가 동시에 작업을 처리합니다."
640
L1 캐시
48 KB (per SM)
L2 캐시
512KB
TDP
20W
Vulkan 버전
Vulkan은 Khronos Group의 크로스 플랫폼 그래픽 및 컴퓨팅 API로, 높은 성능과 낮은 CPU 오버헤드를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 GPU를 직접 제어하고, 렌더링 오버헤드를 줄이고, 멀티스레딩 및 멀티코어 프로세서를 지원할 수 있습니다.
1.3
OpenCL 버전
3.0
OpenGL
4.6
CUDA
6.1
DirectX
12 (12_1)
전원 연결자
None
렌더 출력 파이프라인
래스터 작업 파이프라인(ROPs)은 게임에서 조명 및 반사 계산을 처리하고 안티 앨리어싱(AA), 고해상도, 연기, 불 등과 같은 효과를 관리하는 것이 주된 역할입니다. 게임에서 안티 앨리어싱과 조명 효과가 더욱 요구되는 경우 ROPs의 성능 요구 사항이 더 높아질 수 있으며, 그렇지 않은 경우 프레임 속도가 급격히 감소할 수 있습니다.
16
쉐이더 모델
6.4

벤치마크

FP32 (float)
점수
1.175 TFLOPS
3DMark 타임 스파이
점수
1262
Blender
점수
97.72
OctaneBench
점수
29
Vulkan
점수
12472
OpenCL
점수
12811

다른 GPU와 비교

FP32 (float) / TFLOPS
1.223 +4.1%
1.194 +1.6%
1.153 -1.9%
1.126 -4.2%
3DMark 타임 스파이
3817 +202.5%
1864 +47.7%
Blender
1396 +1328.6%
380.77 +289.7%
185 +89.3%
OctaneBench
288 +893.1%
123 +324.1%
69 +137.9%
Vulkan
59828 +379.7%
34688 +178.1%
OpenCL
37494 +192.7%
22818 +78.1%