NVIDIA GeForce GT 240M LE

Tesla · 0.5 ГБ GDDR3 · 32 CUDA · 23 Вт TDP · 2010
Десктоп

GeForce GT 240M LE — это мобильный чип на архитектуре Tesla из 2010 года. Памяти здесь крайне мало — всего 0.5 ГБ GDDR3. Шина составляет 128 бит, а пропускная способность достигает 26 ГБ/с. В современных реалиях 2026 года эта карта относится к ультра-бюджетному сегменту для выживания. Она работает на чипе G96C с частотой буста до 600 МГц. С таким количеством ядер (32 CUDA) любые современные задачи по нейросетям или тяжелому рендеру становятся невозможными. Карта потребляет всего 23 Вт. Это позволяет использовать её в старых ноутбуках без перегрева системы. Однако производительность FP32 на уровне 0.1 TFLOPS делает её бесполезной для игр последних десяти лет. Даже браузер с десятком вкладок может вызвать фризы из-за нехватки видеопамяти. В том же бюджетном сегменте сегодня доминируют решения вроде Intel UHD Graphics или встроенные чипы AMD Ryzen, которые обходят этот старый кремний по всем фронтам. Если вам нужно вывести изображение на монитор, это сработает. Для работы с кодом или графикой — нет.

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
G96C
CUDA-ядра
32

Частоты

Базовая
600 МГц
Boost
600 МГц
FP32 пик
0.10 TFLOPS

Память

Объём
0.5 ГБ GDDR3
Шина
128 бит
Частота
800 МГц
Bandwidth
26 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
23 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 видеопамяти и низкой пропускной способности.

1440p 1 / 10

Карта не потянет даже интерфейс рабочего стола в таком разрешении без лагов.

1080p 2 / 10

Пойдут только проекты уровня Half-Life 2 или CS 1.6 на низких настройках.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion не запустится из-за отсутствия нужного объема VRAM и архитектуры.

AI-обучение 1 / 10

Обучение невозможно, так как чип не поддерживает современные библиотеки вычислений.

3D-рендер 1 / 10

Рендер в Cycles будет идти вечность на CPU, GPU здесь не поможет.

Видеомонтаж 1 / 10

DaVinci Resolve выдаст ошибку при попытке инициализации CUDA-ядер.

Офис 5 / 10

Подходит для печати документов и работы в старых версиях Word.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать GT 240M LE в 2026 году нет смысла. Это артефакт прошлого, который не справится с современным вебом. Карта годится только для оживления старого железа под специфические задачи. Если ваша цель — работа с нейросетями или хотя бы комфортный YouTube в 1080p, этот чип вас разочарует. Даже бюджетные современные iGPU от Intel показывают себя лучше. Сравнение с прошлым поколением GT 210 показывает, что прирост был заметен только тогда. Сейчас разница между ней и современным встроенным графическим ядром — пропасть. Ищите б/у решения с 2 ГБ памяти или переходите на платформы с поддержкой хотя бы базового аппаратного декодирования видео. Эта карта — тупик для любого современного пользователя.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Минимальное потребление 23 Вт
  • Низкая теплоотдача
  • Наличие 128-битной шины
  • Поддержка вывода изображения

Слабые стороны

  • Критически малый объем памяти 0.5 ГБ
  • Устаревшая память GDDR3
  • Нулевая производительность в AI-задачах
  • Отсутствие поддержки современных API

Часто задаваемые вопросы

Потянет ли она Stable Diffusion локально?

Нет, это физически невозможно. Для запуска SD требуется минимум 4 ГБ VRAM, а здесь всего 0.5 ГБ GDDR3. Архитектура Tesla 2010 года не поддерживает необходимые инструкции для современных тензорных вычислений.

Нужен ли отдельный БП для этой карты?

Нет, TDP составляет всего 23 Вт. Она питается напрямую от шины ноутбука или материнской платы. Дополнительные разъемы питания здесь не предусмотрены физически.

Чем заменить её в бюджетном сегменте?

Лучше смотреть в сторону встроенной графики AMD Radeon Vega или Intel UHD 630/730. Они обеспечат нормальную работу браузера и видео, чего GT 240M LE сделать не сможет.

Можно ли использовать её для AI-инференса?

Забудьте об этом. Даже самые маленькие модели вроде Llama-3-8B требуют гораздо больше ресурсов. У этой карты нет поддержки современных CUDA-ядер, необходимых для работы библиотек PyTorch или TensorFlow.