NVIDIA GeForce 9800S

Tesla · 0.5 ГБ GDDR3 · 64 CUDA · 75 Вт TDP · 2008
Десктоп

GeForce 9800S — это артефакт эпохи Tesla. Карта базируется на чипе G94 с 64 CUDA-ядрами и частотой в 600 МГц по бусту. Памяти здесь критически мало: всего 0.5 ГБ GDDR3 при шине 256 бит. Пропускная способность составляет 51 ГБ/с, что для современных задач равно нулю. В 2008 году это был бюджетный сегмент. Сегодня это просто кусок кремния с TDP 75 Вт. Карта не подходит ни для одной актуальной задачи, потому что её архитектура не поддерживает современные API и драйверы. Даже запуск браузера может вызвать фризы из-за нехватки видеопамяти. Если вы ищете железо для работы, забудьте про этот вариант. В 2026 году в бюджетном сегменте конкуренция выглядит иначе. Вместо этого реликта лучше смотреть на условные Radeon RX 6400 или даже старые GTX 1050 Ti. Они дадут хотя бы поддержку DirectX 12 и нормальный видеодекодер. 9800S — это только для коллекционеров или ретро-гейминга в Windows XP. В современных системах она не заведется из-за отсутствия поддержки UEFI. Это чистая история железа.

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
G94
CUDA-ядра
64

Частоты

Базовая
600 МГц
Boost
600 МГц
FP32 пик
0.19 TFLOPS

Память

Объём
0.5 ГБ GDDR3
Шина
256 бит
Частота
799 МГц
Bandwidth
51 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
75 Вт

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

Невозможно из-за нехватки памяти и пропускной способности.

1440p 1 / 10

Карта не выдаст даже 5 FPS в современных проектах.

1080p 1 / 10

Только игры уровня Counter-Strike 1.6 или Half-Life 2.

AI-инференс 0 / 10

Stable Diffusion не запустится из-за отсутствия CUDA ядер нужной версии.

AI-обучение 0 / 10

Обучение моделей невозможно на архитектуре Tesla G94.

3D-рендер 1 / 10

Cycles не увидит карту как устройство рендеринга.

Видеомонтаж 1 / 10

NVENC здесь нет, декодирование ложится на CPU.

Офис 2 / 10

Работа в браузере будет медленной из-за отсутствия аппаратного ускорения видео.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать GeForce 9800S в 2026 году нет смысла. Это железо мертво для любых прикладных задач. Если вам нужен компьютер для работы, смотрите на б/у рынок в сторону GTX 1650. Она стоит копейки, но имеет 4 ГБ памяти и нормальный энкодер. 9800S проигрывает любому современному встроенному графическому ядру в процессорах Ryzen или Intel. Даже старая архитектура Pascal работает быстрее за счет поддержки новых инструкций. Покупать эту карту стоит только если вы собираете стенд под игры 2007 года. В остальных случаях это пустая трата денег. Сравнение с прошлым поколением 8-й серии показывает, что 9800S была лишь шагом вперед в плане энергоэффективности. Но сегодня этот шаг ведет в тупик. Для AI или рендеринга нужна память объемом минимум 8 ГБ. Здесь же мы видим всего 512 МБ. Это не бюджетное решение, это музейный экспонат.

Обновлено редакцией: 2026-05-19.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Низкое энергопотребление 75 Вт
  • Широкая шина 256 бит
  • Подходит для ретро-сборок

Слабые стороны

  • Ничтожный объем памяти 0.5 ГБ
  • Устаревшая память GDDR3
  • Отсутствие поддержки современных API
  • Низкая производительность FP32

Часто задаваемые вопросы

Пойдет ли на ней Stable Diffusion?

Нет. Для работы SD требуется минимум 4-6 ГБ видеопамяти и поддержка актуальных ядер CUDA. У этой карты всего 0.5 ГБ GDDR3, что не позволит загрузить даже самую маленькую модель.

Какой блок питания нужен?

Карта потребляет 75 Вт. Для системы с ней хватит любого БП на 300-350 Вт, если остальное железо не слишком прожорливое. Дополнительного питания 6-pin обычно не требуется.

Чем заменить в бюджетном сегменте?

Ищите GTX 1050 или RX 550. Они стоят недорого, но поддерживают современные драйверы и позволяют смотреть YouTube в 1080p без тормозов.

Можно ли использовать для AI-вычислений?

Бесполезно. Архитектура Tesla G94 не имеет нужных тензорных ядер или даже современных вычислительных блоков. Любая попытка запустить локальную LLM закончится ошибкой Out of Memory.