Оценка производительности
GPU от NVIDIA на процессоре G86S. NVIDIA GeForce 8400M GS содержит 256 Гб видеопамяти DDR2. Шина 64 бит, пропускная способность 6.400 GB/s. NVIDIA GeForce 8400M GS имеет 16 CUDA ядер. Начиная с CUDA Toolkit версии 8, поддержка видеокарты удалена.
Содержание:
Память ML-производительность Вычислительная мощность Архитектура и совместимость Программная поддержка ML Частоты и производительность Энергопотребление Рендеринг ДополнительноПамять
Объем памяти
Тип памяти
Пропускная способность памяти
Ширина шины памяти
ML-производительность
FP16 (half)
BF16
TF32
Вычислительная мощность
FP32 (float)
FP64 (double)
CUDA ядра
RT ядра
Архитектура и совместимость
Архитектура GPU
SM (Streaming Multiprocessor)
PCIe версия
Программная поддержка ML
CUDA версия
Частоты и производительность
Base Clock
Boost Clock
Memory Clock
Энергопотребление
TDP/TGP
Рекомендуемый БП
Разъём питания
Дополнительно
Слоты
Дата выпуска
Дисплейные порты
Часто задаваемые вопросы
NVIDIA GeForce 8400M GS подходит для базовых задач, таких как просмотр видео, офисная работа и простые игры. Она не предназначена для серьезной игровой графики или обработки данных (ML/AI, рендеринг).
Эту карту можно сравнить с более старыми моделями NVIDIA, такими как GeForce 9400M или ATI Radeon HD 3450. Основное отличие заключается в меньшей производительности и ограниченных возможностях, особенно в области 3D-графики и обработки данных.
Для NVIDIA GeForce 8400M GS достаточно стандартного питания и охлаждения. Она потребляет всего 11 Вт, что значительно ниже среднего потребления современных видеокарт. Поэтому дополнительные меры по охлаждению обычно не требуются.
В 2025-2026 году NVIDIA GeForce 8400M GS будет устаревшей моделью и не рекомендуется для новых покупок. Она не будет поддерживаться обновлениями драйверов и не сможет удовлетворить современные требования к производительности. Рекомендуется выбрать более новую и мощную видеокарту.
Рекомендации
Эта видеокарта лучше всего подходит для офисных задач и простых приложений. Ее мощности недостаточно для гейминга, машинного обучения, AI или сложного рендеринга. Из-за низкой пропускной способности и малого количества ядер она неэффективна для современных задач высокой нагрузки.
Арендовать дешевле, чем покупать