AMD 3D Rage II

Mach · 0.004 ГБ SDR · 1996
Десктоп

3D Rage II — это артефакт эпохи Mach64 GT-B. Карта вышла в 1996 году и представляет собой бюджетное решение для вывода 2D-графики с элементами ускорения 3D. Памяти здесь критически мало — всего 4 МБ SDR, а пропускная способность шины составляет 1 ГБ/с. Чип работает на частоте 60 МГц. Это железо не предназначено для современных задач, так как у него нет даже базовых вычислительных блоков или тензорных ядер. В 2026 году такая плата имеет смысл только в коллекции ретро-геймера или для оживления старого системного блока под DOS/Windows 95. Если вы планируете запустить на ней современные приложения, то получите лишь черный экран. Конкуренты в бюджетном сегменте сегодня — это любые современные встроенные решения в процессорах Intel или AMD, которые работают быстрее в тысячи раз. Даже самая дешевая офисная видеокарта из розницы РФ превосходит Rage II по всем параметрам. Она не поддерживает ни Vulkan, ни DirectX, ни современные API для работы с нейросетями. Это чистый музейный экспонат. Сборщик не найдет ей применения в рабочем ПК.

Производительность по сценариям

5 component-баллов — сильные стороны и слабости карты в разных задачах.

Шкала 0-100. Топовая карта в каждом сценарии = 100. Кликни строку — увидишь полный топ-100 в этой категории. Подробнее — методика.

Характеристики

Чип

Архитектура
MAC Mach
GPU-чип
Mach64 GT-B

Частоты

Базовая
60 МГц
Boost
60 МГц

Память

Объём
0.004 ГБ SDR
Шина
64 бит
Частота
83 МГц
Bandwidth
1 ГБ/с

Питание и форм-фактор

Реком. БП
200 Вт
Слотов
1

Выходы и интерфейс

Интерфейс
PCI

API и технологии

DirectX
5.0

Соседи по рейтингу

Под какие задачи подходит

Балл 1-10 для каждого сценария — пригодность именно для этой задачи (не общий perf-rank).

4K-гейминг 1 / 10

Карта не выдаст даже 1 FPS в разрешении 4K.

1440p 1 / 10

Разрешение выше 640x480 станет проблемой для чипа.

1080p 1 / 10

Современные игры не запустятся из-за отсутствия драйверов.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion или Llama не работают на Mach64.

AI-обучение 1 / 10

Обучение нейросетей невозможно из-за 0.0 TFLOPS.

3D-рендер 1 / 10

Blender Cycles не увидит устройство в системе.

Видеомонтаж 1 / 10

Даже DaVinci Resolve не запустится с этой картой.

Офис 1 / 10

Для Windows 95 подойдет, для Windows 11 — нет.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать 3D Rage II в 2026 году для работы или игр бессмысленно. Она не подходит ни под одну актуальную задачу, потому что её архитектура устарела на тридцать лет. Если ваша цель — запуск локальных LLM или рендеринг в Blender, эта карта бесполезна. Вы просто потратите деньги на кусок текстолита без полезной нагрузки. Для ретро-компьютеров это нормальный вариант, если вы ищете аутентичное железо того времени. В качестве альтернативы для современных бюджетных сборок лучше смотреть на базовые решения от Intel или AMD. Они обеспечат хотя бы минимальную поддержку видеодекодеров. Сравнение с прошлым поколением Rage не имеет практического смысла, так как обе карты — мертвый груз для современного софта. Не покупайте её, если не являетесь фанатом старого железа.

Обновлено редакцией: 2026-05-19.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Поддержка классических 2D-интерфейсов
  • Минимальное энергопотребление
  • Историческая ценность для коллекционеров

Слабые стороны

  • Полное отсутствие поддержки современных API
  • Ничтожный объем видеопамяти 4 МБ
  • Невозможность запуска современного софта
  • Устаревший интерфейс подключения

Часто задаваемые вопросы

Подойдет ли она для работы в Stable Diffusion?

Нет, карта абсолютно бесполезна для AI. У неё 0 вычислительных ядер и всего 4 МБ памяти, тогда как для запуска базовых моделей нужно минимум 8 ГБ VRAM.

Нужен ли специальный блок питания?

Рекомендуемый БП составляет 200 Вт. Сама карта потребляет крайне мало, но современные стандарты питания к ней не применимы.

Чем она отличается от современных бюджетных карт?

Современная бюджетная карта имеет тысячи ядер и поддержку DirectX 12. Rage II работает только с очень старыми графическими стандартами 90-х годов.

Можно ли использовать её для обучения нейросетей?

Нет, производительность составляет 0.0 TFLOPS. Для обучения даже крошечных моделей требуются современные тензорные ядра и огромная пропускная способность памяти.