NVIDIA GeForce 8400 GS Rev. 2

Tesla · 0.5 ГБ DDR2 · 8 CUDA · 25 Вт TDP · 2007
Десктоп

GeForce 8400 GS Rev. 2 — это артефакт из 2007 года. Карта базируется на архитектуре Tesla с чипом G98S. Памяти здесь всего 0.5 ГБ DDR2. Шина узкая, всего 64 бит. Пропускная способность памяти составляет 6 ГБ/с, что делает работу с современными текстурами невозможной. Даже 8 CUDA-ядер не спасают ситуацию, потому что их вычислительная мощность стремится к нулю в современных задачах. Это бюджетное решение прошлого десятилетия для вывода изображения на монитор. В 2026 году она не может запустить даже браузер без фризов. Если ваша цель — работа с графикой или нейросетями, эта карта бесполезна. Она работает только как заглушка для старых офисных систем. Конкурентов в 2026 году в этом сегменте нет, так как современные бюджетные решения вроде Intel UHD Graphics или встроенных ядер Ryzen обходят её по всем параметрам. Даже древние карты серии GT 710 справляются с декодированием видео лучше. Брать её для апгрейда системы нельзя. Она не даст прироста ни в одном сценарии.

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
TSL Tesla
GPU-чип
G98S
CUDA-ядра
8

Частоты

Базовая
567 МГц
Boost
567 МГц
FP32 пик
0.02 TFLOPS

Память

Объём
0.5 ГБ DDR2
Шина
64 бит
Частота
400 МГц
Bandwidth
6 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
25 Вт
Реком. БП
200 Вт
Длина
170 мм
Слотов
1

Выходы и интерфейс

Интерфейс
PCIe 2.0 x16

API и технологии

DirectX
10.0
CUDA
1.1

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

Карта не потянет даже рабочий стол в 4K из-за нехватки видеопамяти.

1440p 1 / 10

Никаких игр при таком разрешении запустить не получится.

1080p 1 / 10

Даже старые проекты вроде CS:GO будут выдавать менее 10 FPS.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion или Llama не запустятся из-за отсутствия VRAM и ядер.

AI-обучение 1 / 10

Обучение нейросетей на этом железе физически невозможно.

3D-рендер 1 / 10

Blender Cycles не увидит CUDA-ядра для ускорения рендера.

Видеомонтаж 1 / 10

DaVinci Resolve просто вылетит при попытке инициализации GPU.

Офис 3 / 10

Можно использовать для вывода картинки в Word или Excel.

Стоит ли покупать в 2026?

Покупать GeForce 8400 GS в 2026 году нет смысла. Она не подходит ни под одну актуальную задачу. Если вам нужно просто вывести изображение на экран, лучше поискать б/у решения вроде GT 710 или GT 1030. Эти карты стоят ненамного дороже, но работают стабильнее. Старая архитектура Tesla здесь полностью бессильна против современных драйверов и программных требований. Даже если вы собираете ретро-ПК под Windows XP, эта карта может быть полезна. В современных сборках она станет узким местом для всего. Любая попытка запустить на ней современный браузер закончится зависанием системы. Она не имеет смысла даже как дешевый вариант для офиса. Современные встроенные видеоядра в процессорах Intel Core или AMD Ryzen справляются лучше. Не тратьте деньги на этот кусок кремния.

Обновлено редакцией: 2026-05-20.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Потребляет всего 25 Вт
  • Не требует доппитания
  • Минимальные габариты
  • Низкая цена на вторичке

Слабые стороны

  • 0.5 ГБ памяти DDR2
  • Шина всего 64 бит
  • Отсутствие поддержки современных API
  • Нулевая производительность в AI

Часто задаваемые вопросы

Подойдет ли она для запуска Stable Diffusion?

Нет, это невозможно. Для работы Stable Diffusion нужно минимум 4 ГБ видеопамяти и современные ядра CUDA. У этой карты всего 0.5 ГБ DDR2, что не позволит загрузить даже базовую модель.

Нужен ли отдельный кабель питания для этой карты?

Нет, карта потребляет всего 25 Вт. Она берет всю энергию через слот PCI-Express. Для её работы достаточно любого блока питания мощностью от 200 Вт.

Чем она хуже GeForce GT 1030?

GT 1030 использует архитектуру Pascal и имеет гораздо более быструю память GDDR5. Она поддерживает современные кодеки и работает в разы быстрее в любых задачах, включая видео.

Можно ли использовать её для AI-задач на б/у рынке?

Категорически нет. Для локальных LLM вроде Llama или Qwen требуется объем памяти от 8 ГБ и выше. Данная карта технически не способна выполнять математические операции, нужные для нейросетей.