NVIDIA GeForce 9400 GT Rev. 3

Tesla 2.0 · 0.128 ГБ DDR2 · 16 CUDA · 50 Вт TDP · 2012
Десктоп

GeForce 9400 GT — это артефакт эпохи Tesla 2.0. Карта вышла в 2012 году на чипе GT218S. Она относится к бюджетному сегменту. Памяти здесь критически мало — всего 128 МБ DDR2. Шина 64 бит и пропускная способность 10 ГБ/с делают её бесполезной для современных задач. Даже в 2026 году этот чип не справится с отрисовкой интерфейса Windows 11 без фризов. Она работает только на вывод изображения. Если ваша цель — запустить хотя бы браузер с парой вкладок, карта может вызвать проблемы из-за нехватки видеопамяти. В 2026 году в этом же бюджетном сегменте конкуренты давно ушли вперед. Radeon RX 550 или даже б/у GTX 750 Ti справляются с задачами в разы быстрее. 9400 GT сегодня — это просто заглушка для старых офисных систем. Она не подходит для работы. Даже если вы найдете её на вторичном рынке, покупка будет ошибкой.

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 2.0
GPU-чип
GT218S
CUDA-ядра
16

Частоты

Базовая
589 МГц
Boost
589 МГц
FP32 пик
0.04 TFLOPS

Память

Объём
0.128 ГБ DDR2
Шина
64 бит
Частота
600 МГц
Bandwidth
10 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
50 Вт
Реком. БП
250 Вт
Длина
168 мм
Слотов
1

Выходы и интерфейс

Интерфейс
PCIe 2.0 x16

API и технологии

DirectX
10.1
CUDA
1.2

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 рабочий стол в 4K из-за нехватки видеопамяти.

1440p 1 / 10

Играть невозможно. Любая современная игра выдаст ошибку памяти при запуске.

1080p 1 / 10

Только старые проекты уровня Half-Life 2 или CS 1.6 на минимальных настройках.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion не запустится из-за отсутствия CUDA-ядер нужной архитектуры и объема памяти.

AI-обучение 1 / 10

Обучение моделей невозможно. Ресурс чипа равен нулю для этих задач.

3D-рендер 1 / 10

Blender Cycles не увидит карту как устройство рендеринга.

Видеомонтаж 1 / 10

Аппаратного ускорения NVENC здесь нет. Рендер в DaVinci будет идти только на CPU.

Офис 3 / 10

Подойдет для печати документов или работы в старых версиях MS Office.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать GeForce 9400 GT в 2026 году нет смысла. Это решение для специфических задач по оживлению древнего железа. Если вам нужен видеовыход для старого ПК, лучше поискать что-то современнее. Карта не подходит для жизни. Она бесполезна, потому что её архитектура Tesla 2.0 безнадежно устарела для любого софта. Даже простейший просмотр YouTube в 1080p может вызвать перегрев или лаги из-за отсутствия поддержки современных кодеков. В сравнении с GeForce GT 710, которая стоит копейки, 9400 GT проигрывает по всем фронтам. Если бюджет сильно ограничен, ищите б/у варианты вроде GT 1030. Она даст хотя бы минимальный шанс на работу в браузере без боли. Покупать эту карту сейчас — значит тратить деньги на мусор.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Потребляет всего 50 Вт
  • Не требует доппитания
  • Компактные размеры

Слабые стороны

  • 128 МБ памяти DDR2
  • Нулевая производительность в 3D
  • Отсутствие поддержки современных API
  • Низкая пропускная способность шины

Часто задаваемые вопросы

Потянет ли она Stable Diffusion?

Нет, это невозможно. Для работы Stable Diffusion требуется минимум 4 ГБ видеопамяти и поддержка архитектуры Pascal или новее. У этой карты всего 0.128 ГБ памяти DDR2, что в 32 раза меньше необходимого минимума.

Нужен ли отдельный кабель питания?

Нет, карта потребляет всего 50 Вт. Она запитывается напрямую через слот PCI-Express, поэтому стандартного блока питания на 250 Вт будет достаточно для всей системы.

Чем она хуже GTX 1050?

Разница колоссальная. GTX 1050 имеет 2 ГБ памяти GDDR5 и гораздо более высокую пропускную способность, что позволяет ей играть в игры, пока 9400 GT не может открыть даже браузер.

Можно ли использовать её для AI?

Для локальных LLM или обучения нейросетей она бесполезна. Чип GT218S не имеет нужных вычислительных блоков, а объем памяти не позволит загрузить даже самую маленькую модель.