Оценка производительности
GPU от NVIDIA на процессоре G96C. NVIDIA GeForce GT 320M содержит 1024 Гб видеопамяти DDR2. Шина 128 бит, пропускная способность 16.00 GB/s. NVIDIA GeForce GT 320M имеет 32 CUDA ядра. 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 GT 320M подходит для базовых задач, таких как просмотр видео, работа с офисными приложениями и простые игры. Он не предназначен для серьезной графики, машинного обучения или AI, так как имеет ограниченные вычислительные возможности и низкую пропускную способность.
NVIDIA GeForce GT 320M можно сравнить с другими видеокартами того же периода, такими как Intel GMA X3100 или AMD Radeon HD 2400. Он отличается от них более высокой пропускной способностью и количеством ядер, но все равно остается недостаточно мощным для современных игр и сложных задач.
Для NVIDIA GeForce GT 320M достаточно минимального питания и охлаждения. Она потребляет всего 14 Вт, что делает ее очень экономичной по сравнению с современными видеокартами. Охлаждение также не требуется, так как она не генерирует значительное количество тепла.
NVIDIA GeForce GT 320M не рекомендуется покупать в 2025-2026 годах из-за его устаревших характеристик и неподходящего использования для современных задач. Лучше выбрать более мощную и современную видеокарту, которая будет соответствовать требованиям текущего рынка.
Рекомендации
Эта видеокарта не подходит для современных игр или мощных вычислений. Она слишком устарела и предназначена для легких задач, таких как офисная работа или просмотр видео. Для машинного обучения, AI или сложного рендеринга она не годится из-за малой пропускной способности и низкого количества ядер.
Арендовать дешевле, чем покупать
H200 (141GB)
NVIDIA
Первая GPU с памятью HBM3e (141 ГБ) на архитектуре Hopper. Создана для генеративного ИИ и HPC задач. До 2X быстрее для LLM inference по сравнению с H100. Поддерживает FP8, FP16, TF32 и другие форматы точности.
от 375,0 руб/час
H100 80Gb PCIe (80GB)
NVIDIA
Флагманская GPU на архитектуре Hopper с 80 ГБ памяти HBM3. Создана для обучения и инференса больших языковых моделей, HPC задач. Поддерживает FP64, FP32, TF32, FP16, BF16, FP8 и INT8 вычисления с Tensor Cores 4-го поколения.
от 299,11 руб/час
H100 80Gb SXM (80GB)
NVIDIA
Флагманская GPU на архитектуре Hopper с 80 ГБ памяти HBM3 в форм-факторе SXM. Создана для обучения и инференса больших языковых моделей, HPC задач. Поддерживает FP64, FP32, TF32, FP16, BF16, FP8 и INT8 вычисления с Tensor Cores 4-го поколения.
от 299,11 руб/час
Tesla A100 (80GB)
NVIDIA
Видеокарта для исследований на пике современных алгоритмов LLM, CV и пр. Создана специально для ML вычислений.
от 200,89 руб/час
RTX 4090 (48GB)
NVIDIA
Десктопная карта с аппаратной поддержкой Ray Tracing, DLSS 3.5, кодеками H.264/H.265/AV1 и увеличенной видеопамятью 48 ГБ GDDR6X.
от 81,85 руб/час
RTX 3090 (24GB)
NVIDIA
Десктопная карта с аппаратной поддержкой Ray Tracing, DLSS, H.264, H.265
от 34,23 руб/час
RTX A5000 (24GB)
NVIDIA
Создана для обработки видеопотоков, готова к виртуализации. Профессиональная карта с аппаратной поддержкой Ray Tracing, DLSS, H.264, H.265
от 31,25 руб/час
Tesla A10 (24GB)
NVIDIA
Видеокарта идеальная для инференса ИИ, обработки видео, CAD и BIM проектирования, CAE исследований, поддерживающих вычисления на GPU.
от 26,79 руб/час
