NVIDIA GeForce GT 320M

Tesla 2.0 · 1 ГБ DDR3 · 24 CUDA · 23 Вт TDP · 2010
Ноутбук

GeForce GT 320M — это мобильное решение на архитектуре Tesla 2.0 из 2010 года. Чип GT216 имеет всего 24 CUDA-ядра и работает на частоте до 500 МГц. Памяти здесь критически мало: 1.0 ГБ DDR3 с пропускной способностью 25 ГБ/с. Это бюджетный сегмент прошлого десятилетия. Карта не предназначена для современных вычислений, потому что её FP32 пик составляет всего 0.1 TFLOPS. В 2026 году она работает только как видеовыход для старых ноутбуков. Современные задачи вроде запуска Llama-3 или Stable Diffusion на ней физически невозможны из-за отсутствия поддержки актуальных драйверов и инструкций. Даже браузер с тяжёлыми скриптами может вызывать фризы. Если рассматривать аналоги в том же бюджетном сегменте сегодня, то это разве что сверхдешевые интегрированные решения от Intel или AMD. Конкурент уровня мобильной Radeon HD 6300M тоже бесполезен для работы. Карта потребляет всего 23 Вт. Это позволяет ей работать без активного охлаждения в тонких корпусах.

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
GT216
CUDA-ядра
24

Частоты

Базовая
500 МГц
Boost
500 МГц
FP32 пик
0.05 TFLOPS

Память

Объём
1 ГБ DDR3
Шина
128 бит
Частота
790 МГц
Bandwidth
25 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
23 Вт

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 способна выдать даже интерфейс рабочего стола в 4K без задержек.

1440p 1 / 10

Разрешение слишком высоко для такой шины и объёма памяти.

1080p 1 / 10

Современные игры не запустятся даже на минимальных настройках из-за отсутствия DirectX 11/12.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion или локальные LLM работать не будут из-за нехватки VRAM и ядер.

AI-обучение 1 / 10

Обучение нейросетей на этом железе невозможно.

3D-рендер 1 / 10

Cycles не использует это железо для ускорения рендера.

Видеомонтаж 1 / 10

NVENC здесь нет, монтаж в DaVinci будет идти только на процессоре.

Офис 3 / 10

Подойдёт для печати текстов и просмотра старых видео в 720p.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать GT 320M в 2026 году нет смысла. Карта годится только для оживления старого железа, если нужно просто вывести картинку на монитор. Для любых рабочих задач она бесполезна, так как архитектура Tesla 2.0 безнадёжно устарела. Даже если вы найдёте её за бесценок, лучше вложиться в б/у ноутбук с интегрированной графикой Vega или Intel UHD. Прошлые поколения вроде GT 540M работали быстрее, хотя и потребляли больше энергии. В текущем бюджетном сегменте даже встроенное ядро процессора будет эффективнее. Не тратьте ресурсы на попытки запустить на ней что-то сложнее Word. Это чистый антиквариат.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Низкое энергопотребление 23 Вт
  • Минимальный нагрев
  • Наличие видеовыходов на старых ноутбуках

Слабые стороны

  • Всего 1.0 ГБ памяти DDR3
  • Отсутствие поддержки современных API
  • Критически низкая производительность в вычислениях

Часто задаваемые вопросы

Можно ли запустить на ней Stable Diffusion?

Нет, это невозможно. Для работы SD требуется минимум 4 ГБ видеопамяти и поддержка CUDA последних поколений, а здесь всего 1 ГБ DDR3 и архитектура 2010 года.

Нужен ли дополнительный блок питания?

Нет, карта потребляет всего 23 Вт. Она питается напрямую от шины ноутбука и не требует внешних разъёмов.

Чем она отличается от GT 310M?

GT 320M имеет чуть более высокую частоту чипа и больше вычислительных блоков, но разница в реальной скорости будет незаметна в офисных задачах.

Подойдёт ли она для YouTube в 1080p?

С трудом. Современные кодеки вроде VP9 или AV1 не поддерживаются аппаратно, поэтому нагрузка ляжет на процессор, что может вызвать тормоза.