AMD All-In-Wonder 9600

R300 · 0.128 ГБ DDR · 17 Вт TDP · 2003
Десктоп

All-In-Wonder 9600 — это артефакт из 2003 года на архитектуре R300. Чип RV350 работает на частоте 324 МГц. Памяти здесь критически мало — всего 128 МБ DDR с шиной 128 бит. Пропускная способность составляет 6 ГБ/с, что сегодня не обеспечит даже отрисовку интерфейса Windows 10 без фризов. Карта относится к бюджетному сегменту своего времени, но в 2026 году она бесполезна для любых задач. TDP всего 17 Вт, поэтому блок питания на 200 Вт справится с ней без усилий. Это решение для коллекционеров или ретро-геймеров, которые собирают стенды под DirectX 9.0c. Современные задачи вроде запуска локальных LLM или Stable Diffusion на этой железке невозможны из-за отсутствия поддержки современных инструкций и ничтожного объёма VRAM. В бюджетном сегменте 2026 года актуальными конкурентами являются условные Radeon RX 6400 или GeForce GT 1030. Они предлагают в сотни раз больше вычислительной мощности, хотя и стоят значительно дороже. Использовать 9600 для работы не выйдет. Она не умеет считать современные тензорные операции или ускорять видеокодеки.

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
R30 R300
GPU-чип
RV350

Частоты

Базовая
324 МГц
Boost
324 МГц

Память

Объём
0.128 ГБ DDR
Шина
128 бит
Частота
196 МГц
Bandwidth
6 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
17 Вт
Реком. БП
200 Вт
Слотов
1

Выходы и интерфейс

Интерфейс
AGP 8x

API и технологии

DirectX
9.0

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 из-за отсутствия памяти и шины.

1440p 1 / 10

Разрешение слишком высокое для чипа RV350.

1080p 1 / 10

Запустит только игры эпохи начала 2000-х.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion или Llama не запустятся из-за объема памяти в 128 МБ.

AI-обучение 1 / 10

Обучение нейросетей на этой архитектуре невозможно.

3D-рендер 1 / 10

Blender Cycles не увидит устройство для рендера.

Видеомонтаж 1 / 10

В DaVinci Resolve даже интерфейс будет тормозить.

Офис 2 / 10

Для старых версий Windows подойдет, но современные браузеры перегрузят чип.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать All-In-Wonder 9600 в 2026 году для работы нет смысла. Она не подходит ни под одну актуальную задачу, потому что её технический потенциал исчерпан еще два десятилетия назад. Если вам нужен компьютер для офиса или учебы, смотрите в сторону б/у решений с 4 ГБ видеопамяти. Эта карта годится только для тематических выставок или запуска старых хитов вроде Half-Life 1. В сравнении с предыдущим поколением она была шагом вперед в плане мультимедиа, но сейчас это просто кусок текстолита. Даже самая дешевая современная затычка типа GT 710 будет работать быстрее в задачах декодирования видео. Не тратьте деньги на этот ретро-объект, если не являетесь фанатом старого железа. Для нейросетей и рендера она абсолютно мертва.

Обновлено редакцией: 2026-05-21.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Минимальный TDP 17 Вт
  • Низкое энергопотребление
  • Компактные размеры
  • Поддержка старых API

Слабые стороны

  • Всего 128 МБ памяти
  • Нулевая производительность в AI
  • Отсутствие поддержки современных драйверов
  • Низкая пропускная способность 6 ГБ/с

Часто задаваемые вопросы

Подойдет ли карта для запуска локальной Llama 3?

Нет, это невозможно. Для работы даже самых маленьких моделей весом 7B параметров требуется минимум 8 ГБ видеопамяти, а здесь доступно лишь 0.128 ГБ.

Нужен ли специальный разъем питания для этой карты?

Нет, карта потребляет всего 17 Вт. Она запитывается напрямую через слот AGP или PCI, поэтому дополнительный кабель от БП не требуется.

Чем она хуже GeForce GT 1030?

GT 1030 имеет гораздо более высокую пропускную способность и поддерживает современные видеокодеки. All-In-Wonder 9600 просто не справится с декодированием современного YouTube в 1080p.

Можно ли использовать её для обучения нейросетей?

Нет, архитектура R300 не поддерживает вычисления, необходимые для AI. У неё нет тензорных ядер или даже достаточного количества потоковых процессоров для таких задач.