AMD FireGL 9600 T2-64S

R300 · 0.064 ГБ DDR · 2003
Рабочая станция

FireGL 9600 T2-64S — это артефакт из 2003 года на архитектуре R300. В основе лежит чип RV350 с частотой 324 МГц. Памяти здесь критически мало: всего 64 МБ DDR. Шина 128 бит обеспечивает пропускную способность в 6 ГБ/с. Для современных задач это мертвый груз. Карта создавалась под профессиональные CAD-системы прошлого века, а не для вычислений. В 2026 году она не имеет смысла даже как музейный экспонат. Даже бюджетные решения вроде Intel Arc A310 или Radeon RX 6400 показывают результат на порядки выше. Старая архитектура не поддерживает современные API. DirectX 12 или Vulkan здесь просто не запустятся. Если вам нужно запустить Stable Diffusion, эта карта даже не инициализирует веса модели. Она бесполезна для локальных LLM из-за отсутствия поддержки современных инструкций. Даже простейший офисный ПК в разы мощнее. Выбор этой карты сегодня — это ошибка. Она не подходит ни для рендеринга, ни для игр. В бюджетном сегменте 2026 года актуальны решения с поддержкой AV1 и хотя бы 4 ГБ видеопамяти. FireGL 9600 T2-64S осталась в прошлом.

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
0.064 ГБ DDR
Шина
128 бит
Частота
203 МГц
Bandwidth
6 ГБ/с

Питание и форм-фактор

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 кадр в секунду из-за отсутствия поддержки современных текстурных форматов.

1440p 1 / 10

Запуск игр уровня 2026 года физически невозможен на этом железе.

1080p 1 / 10

Даже старые проекты через эмуляторы будут работать крайне плохо.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion требует минимум 4-8 ГБ VRAM, здесь доступно только 0.064 ГБ.

AI-обучение 1 / 10

Обучение моделей на RV350 невозможно из-за отсутствия нужных вычислительных блоков.

3D-рендер 1 / 10

Blender Cycles не увидит устройство для ускорения рендера.

Видеомонтаж 1 / 10

DaVinci Resolve не запустится из-за требований к драйверам и памяти.

Офис 2 / 10

Для вывода изображения на старый монитор через VGA/DVI она еще сработает.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать FireGL 9600 T2-64S в 2026 году нельзя. Это решение не имеет смысла для работы или развлечений. Карта безнадежно устарела, потому что современные стандарты софта требуют терафлопсы и гигабайты памяти. Даже если вы собираете ретро-ПК под Windows XP, лучше искать более свежие решения. В текущем бюджетном сегменте покупайте б/у GTX 1650 или аналоги от AMD. Они обеспечат хотя бы минимальный уровень работы в браузере и простых задачах. FireGL — это чистый антиквариат. Он не поможет в рендере Blender или запуске Llama. Если ваша цель — AI, забудьте об этом железе навсегда. Оно не умеет считать тензоры. По сравнению с современными картами, этот чип работает на уровне калькулятора. Не тратьте деньги на этот мусор.

Обновлено редакцией: 2026-05-21.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Архитектура R300
  • Профессиональное прошлое
  • Низкое энергопотребление

Слабые стороны

  • 64 МБ видеопамяти
  • Отсутствие поддержки современных API
  • Нулевая производительность в AI
  • Устаревший стандарт DDR

Часто задаваемые вопросы

Можно ли запустить Stable Diffusion на этой карте?

Нет. Для работы SD требуется минимум 4 ГБ видеопамяти и поддержка CUDA или современных инструкций OpenCL. У FireGL всего 64 МБ DDR, что в 60 раз меньше минимального порога.

Подойдет ли БП на 200 Вт для этой сборки?

Да, мощности хватит. Карта потребляет крайне мало, так как её TDP не превышает 30-50 Вт. Но сам компьютер на базе такой карты будет работать крайне медленно.

Чем заменить эту карту для бюджетного ПК в 2026 году?

Ищите Radeon RX 6400 или NVIDIA GT 1030. Они стоят в том же бюджетном сегменте, но поддерживают современные видеокодеки и API, что позволит хотя бы смотреть YouTube в 4K.

Поможет ли она в задачах AI-инференса?

Никак. Локальные LLM вроде Qwen или Llama требуют огромных объемов памяти и высокой пропускной способности шины. Здесь пропускная способность всего 6 ГБ/с, а памяти катастрофически не хватает.