NVIDIA GeForce 800M

Fermi 2.0 · 1 ГБ DDR3 · 48 CUDA · 15 Вт TDP · 2014
Ноутбук

GeForce 800M — это мобильное решение на базе архитектуры Fermi 2.0 из 2014 года. Чип GF117 содержит всего 48 CUDA-ядер. Памяти здесь катастрофически мало: 1.0 ГБ DDR3 с шиной 64 бит. Пропускная способность составляет 14 ГБ/с. Это бюджетный уровень прошлого десятилетия. Карта работает на частоте 738 МГц в бусте. Она потребляет всего 15 Вт. Для современных задач это мертвый груз, потому что архитектура не поддерживает актуальные API и современные кодеки. Даже простейшие браузеры сегодня нагружают такие чипы сильнее, чем игры десятилетней давности. В 2026 году искать замену в этом сегменте бессмысленно. Конкуренты в бюджетном сегменте вроде Intel UHD Graphics или базовых решений от AMD давно ушли вперед по всем параметрам. Если вам нужно запустить что-то тяжелее Excel, эта карта не поможет. Она создавалась для тонких ноутбуков того времени. Сегодня её потенциал равен нулю.

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
FRM Fermi 2.0
GPU-чип
GF117
CUDA-ядра
48

Частоты

Базовая
738 МГц
Boost
738 МГц
FP32 пик
0.14 TFLOPS

Память

Объём
1 ГБ DDR3
Шина
64 бит
Частота
900 МГц
Bandwidth
14 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
15 Вт

Выходы и интерфейс

Интерфейс
PCIe 2.0 x16

API и технологии

DirectX
11.0
CUDA
2.1

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

Невозможно из-за нехватки видеопамяти и низкой пропускной способности шины.

1440p 1 / 10

Карта не потянет даже минимальные настройки в разрешении 1440p.

1080p 2 / 10

Допустимы только проекты уровня CS:GO или старые инди-игры на низких настройках.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion не запустится из-за отсутствия поддержки CUDA последних версий и малого объёма VRAM.

AI-обучение 1 / 10

Обучение моделей невозможно на 48 ядрах с 1 ГБ памяти.

3D-рендер 1 / 10

Рендер в Cycles будет идти вечность или вылетит с ошибкой Out of Memory.

Видеомонтаж 2 / 10

DaVinci Resolve не запустится, а Premiere Pro будет тормозить на превью.

Офис 5 / 10

Для работы с текстом и простыми таблицами ресурсов хватит.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать GeForce 800M в 2026 году нельзя. Это технический тупик. Карта не подходит ни для одной актуальной задачи, кроме вывода изображения на экран. Если вы планируете заниматься нейросетями или монтажом, этот чип бесполезен. Даже локальный запуск Llama-3 потребует в десятки раз больше видеопамяти. В прошлом поколении были более живые решения. Сейчас даже встроенная графика современных процессоров Intel Core или AMD Ryzen работает быстрее. Если бюджет сильно ограничен, лучше искать б/у решения с 4 ГБ памяти GDDR5. Это даст хоть какой-то шанс в старых играх. GeForce 800M — это просто кусок кремния для вывода картинки в офис.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Минимальный нагрев
  • Потребление 15 Вт
  • Компактный форм-фактор

Слабые стороны

  • Всего 1.0 ГБ DDR3
  • Устаревшая архитектура Fermi
  • Низкая пропускная способность 14 ГБ/с
  • Отсутствие поддержки современных API

Часто задаваемые вопросы

Пойдет ли на ней Stable Diffusion?

Нет, запустить её не получится. Для работы SD нужно минимум 4-6 ГБ видеопамяти и поддержка актуальных ядер CUDA. Здесь всего 1 ГБ DDR3, что делает инференс невозможным.

Нужен ли отдельный блок питания?

Нет, карта потребляет всего 15 Вт. Она запитывается напрямую от шины ноутбука. Дополнительные разъемы ей не требуются.

Чем она хуже встроенной графики Ryzen?

Встроенная графика современных процессоров AMD имеет гораздо более высокую пропускную способность памяти и поддерживает современные инструкции. GeForce 800M проигрывает в разы по всем тестам.

Можно ли использовать её для нейросетей?

Забудьте об этом. Архитектура Fermi слишком стара для современных вычислений. Она не поддерживает тензорные ядра и современные библиотеки оптимизации.