NVIDIA GeForce 810M

Kepler · 2 ГБ DDR3 · 384 CUDA · 45 Вт TDP · 2015
Ноутбук

GeForce 810M — это мобильный чип на архитектуре Kepler из 2015 года. Он базируется на ядре GK107 с 384 CUDA-ядрами. Память здесь крайне медленная: 2.0 ГБ DDR3 и шина всего 64 бит. Пропускная способность составляет 14 ГБ/с, что критично для современных задач. Карта работает на частоте до 950 МГц в бусте. Это бюджетный сегмент прошлых лет. В 2026 году такая железка не тянет ничего тяжелее браузера или старых инди-проектов. Она бесполезна для работы с нейросетями, так как объем памяти и отсутствие тензорных ядер делают запуск даже Llama-3-8B невозможным. Даже простейший Stable Diffusion выдаст ошибку Out of Memory сразу после инициализации. Для сравнения, современные бюджетные решения вроде Intel Arc A310 или даже б/у GTX 1650 Mobile справляются с видеокодеками и базовым инференсом на порядок лучше. 810M — это просто способ вывести изображение на экран в старом ноутбуке. Она не предназначена для вычислений. Если ваша цель — запуск современных LLM или рендер, этот чип не поможет. Он слишком слаб.

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
KEP Kepler
GPU-чип
GK107
CUDA-ядра
384

Частоты

Базовая
835 МГц
Boost
950 МГц
FP32 пик
0.73 TFLOPS

Память

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

Питание и форм-фактор

TDP
45 Вт

Выходы и интерфейс

Интерфейс
PCIe 3.0 x16

API и технологии

DirectX
11.0
Vulkan
1.2
CUDA
3.0

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

Невозможно из-за пропускной способности памяти и низкого разрешения чипа.

1440p 1 / 10

Карта не обеспечит даже 10 FPS в современных проектах.

1080p 2 / 10

Пойдут только проекты уровня CS:GO или Dota 2 на минимальных настройках.

AI-инференс 1 / 10

Запуск локальных LLM невозможен из-за отсутствия VRAM и архитектурных ограничений.

AI-обучение 1 / 10

Обучение нейросетей на этом железе займет вечность или просто упадет с ошибкой.

3D-рендер 1 / 10

Cycles не будет использовать CUDA эффективно из-за слабого чипа.

Видеомонтаж 2 / 10

DaVinci Resolve будет тормозить даже на превью в 720p.

Офис 8 / 10

Для Word, Excel и YouTube в 1080p ресурсов хватит.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать GeForce 810M в 2026 году нет смысла. Это железо для офисного выживания или работы в качестве печатной машинки. Если вам нужен ноутбук для учебы, ищите модели с хотя бы встроенной графикой Vega или Intel Iris Xe. Они будут быстрее во всем, включая декодирование видео. 810M проигрывает любому современному встройу по чистой производительности. Архитектура Kepler давно устарела. Она не поддерживает новые драйверы и API, которые нужны для запуска актуального софта. Для задач AI или рендеринга это мертвый вариант. Даже если вы найдете её очень дешево, вы просто выбросите деньги на ветер. Лучше доплатить за б/у решение с 4 ГБ видеопамяти. Это даст хоть какой-то шанс в легком гейминге. Покупайте этот чип только если вам нужно оживить старый ноутбук для печати текстов. В остальных случаях он бесполезен.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Низкое потребление 45 Вт
  • Холодная работа
  • Минимальная цена на б/у рынке

Слабые стороны

  • Крайне медленная память DDR3
  • Малый объем 2 ГБ
  • Отсутствие поддержки современных кодеков
  • Низкая производительность FP32 (0.7 TFLOPS)

Часто задаваемые вопросы

Потянет ли 810M запуск Stable Diffusion?

Нет, это невозможно. Для работы SD требуется минимум 4 ГБ видеопамяти и поддержка современных ядер CUDA. У этой карты всего 2 ГБ DDR3, что не позволит даже загрузить модель в память.

Нужен ли отдельный БП для такой карты?

Нет, чип имеет TDP 45 Вт. Он питается напрямую от системы ноутбука и не требует дополнительных разъемов или мощного блока питания.

Что лучше взять вместо неё для работы с видео?

Ищите ноутбуки с графикой GTX 1050 или новее. Они имеют аппаратные декодеры, которые позволят монтировать видео в DaVinci Resolve без постоянных зависаний системы.

Можно ли использовать её для обучения LLM?

Категорически нет. Локальные модели вроде Qwen или Llama требуют огромного объема VRAM и высокой пропускной способности памяти. Здесь же вы получите 14 ГБ/с, чего не хватит даже для текстового токенизатора.