AMD Fire GL1

IBM · 0.032 ГБ SDR · 1999
Десктоп

Fire GL1 — это артефакт из 1999 года на базе чипа IBM. Карта относится к бюджетному сегменту своего времени, хотя сегодня её возможности равны нулю. Памяти здесь всего 32 МБ SDR. Шина 256 бит обеспечивает пропускную способность в 3 ГБ/с. Частота ядра составляет 45 МГц. Это железо не предназначено для современных задач. Оно бесполезно для работы с нейросетями или рендеринга. Даже запуск браузера вызовет проблемы из-за отсутствия поддержки актуальных API. В 2026 году рассматривать её как рабочую единицу нельзя. Она годится только для коллекции или специфических эмуляторов старого софта. Конкуренты в бюджетном сегменте сегодня — это любые современные встроенные решения вроде Radeon Graphics в процессорах Ryzen. Даже самая слабая дискретная карта уровня RX 6400 будет работать быстрее в тысячи раз. Fire GL1 не имеет вычислительных блоков для современных вычислений. Она просто не умеет считать FP32. Это чистый музейный экспонат.

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
IBM IBM
GPU-чип
IBM

Частоты

Базовая
45 МГц
Boost
45 МГц

Память

Объём
0.032 ГБ SDR
Шина
256 бит
Частота
100 МГц
Bandwidth
3 ГБ/с

Питание и форм-фактор

Реком. БП
200 Вт
Слотов
1

Выходы и интерфейс

Интерфейс
AGP 2x

API и технологии

DirectX
6.0

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 кадр в секунду из-за отсутствия видеопамяти.

1440p 1 / 10

Запуск современных игр невозможен технически.

1080p 1 / 10

Даже старые проекты 2010-х годов не запустятся.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion или Llama не работают на таком железе.

AI-обучение 1 / 10

Обучение нейросетей невозможно из-за отсутствия ядер.

3D-рендер 1 / 10

Blender Cycles не увидит устройство для ускорения.

Видеомонтаж 1 / 10

DaVinci Resolve не запустится без поддержки современных драйверов.

Офис 1 / 10

Современные веб-страницы просто не отрисуются в браузере.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать Fire GL1 в 2026 году для работы бессмысленно. Карта не выполнит ни одной актуальной задачи. Она не подходит для обучения LLM или рендеринга в Blender Cycles. Если вам нужно решение для вычислений, смотрите на бюджетные карты с поддержкой CUDA. Даже старая GTX 1050 будет эффективнее. Fire GL1 — это только хобби для любителей ретро-железа. Она не заменит даже встроенную графику в офисном ПК. Покупать её стоит только если вы собираете стенд под софт конца 90-х. В противном случае это пустая трата ресурсов. Любая современная альтернатива из бюджетного сегмента даст прирост производительности в миллионы процентов. Сравнение с прошлым поколением Fire GL здесь не имеет смысла, так как текущая модель уже мертва для индустрии.

Обновлено редакцией: 2026-05-21.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Историческая ценность
  • Поддержка старых ОС
  • Низкое энергопотребление

Слабые стороны

  • Отсутствие поддержки современных API
  • Критически малый объём памяти
  • Нулевая производительность в вычислениях

Часто задаваемые вопросы

Подойдет ли она для запуска локальных LLM?

Нет. Для работы Llama или Qwen требуется видеопамять объемом от 8 ГБ и поддержка современных инструкций. У Fire GL1 всего 0.032 ГБ памяти, что в 250 раз меньше минимального порога.

Нужен ли специальный блок питания?

Рекомендуемый БП составляет 200 Вт. Карта потребляет очень мало, поэтому хватит любого старого блока питания, если материнская плата поддерживает её интерфейс.

Чем она отличается от современных бюджетных карт?

Современная карта имеет тысячи ядер и поддержку тензорных блоков. Fire GL1 не имеет даже стрим-процессоров, поэтому её FP32 производительность равна 0.0 TFLOPS.

Можно ли использовать её для Stable Diffusion?

Это невозможно. Для генерации изображений нужны ядра CUDA или специализированные блоки в архитектурах AMD. Здесь нет никакой вычислительной мощности для математических операций нейросетей.