NVIDIA GeForce GT 640M LE

Kepler · 1 ГБ DDR3 · 384 CUDA · 20 Вт TDP · 2012
Десктоп

GeForce GT 640M LE — это мобильный чип на архитектуре Kepler из 2012 года. В основе лежит кристалл GK107 с 384 CUDA-ядрами. Памяти здесь критически мало — всего 1.0 ГБ DDR3. Шина 128 бит обеспечивает пропускную способность в 29 ГБ/с, что для современных задач является приговором. Карта работает на частоте до 570 МГц в бусте. Она относится к бюджетному сегменту прошлых лет. Сегодня этот железо не тянет ничего тяжелее браузера или старых игр. Даже если вы ищете решение для эмуляции, GT 640M LE будет тормозить из-за медленной памяти. В 2026 году её место заняли встроенные решения в процессорах Ryzen или Intel Core. Конкуренты в бюджетном сегменте сейчас — это условные Radeon 680M или Intel Arc Graphics, которые обходят этот чип по производительности в десятки раз. Старые ноутбуки с этим GPU требуют замены. Вы не сможете запустить даже базовый интерфейс современных нейросетей. Это чистый ретро-артефакт для коллекционеров или специфических задач на старом софте.

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
KEP Kepler
GPU-чип
GK107
CUDA-ядра
384

Частоты

Базовая
500 МГц
Boost
570 МГц
FP32 пик
0.44 TFLOPS

Память

Объём
1 ГБ DDR3
Шина
128 бит
Частота
900 МГц
Bandwidth
29 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
20 Вт

Выходы и интерфейс

Интерфейс
PCIe 3.0 x16

API и технологии

DirectX
11.0
Vulkan
1.2
CUDA
3.0

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. Даже рабочий стол будет лагать.

1440p 1 / 10

Карта не выдаст даже 5 FPS в таких разрешениях.

1080p 2 / 10

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

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion не запустится из-за отсутствия VRAM и CUDA-поддержки новых ядер.

AI-обучение 1 / 10

Обучение невозможно. Памяти не хватит даже на загрузку весов модели.

3D-рендер 1 / 10

Cycles не будет работать через GPU. Рендер на CPU займет часы.

Видеомонтаж 2 / 10

DaVinci Resolve вылетит при попытке создать проект из-за малого объема памяти.

Офис 5 / 10

Для Word и Excel хватит, если не открывать 50 вкладок в Chrome.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать GT 640M LE в 2026 году нет смысла. Это решение для тех, кто восстанавливает старый ноутбук под специфические нужды. Если вам нужна рабочая машина, ищите устройства с интегрированной графикой последних поколений. Даже встроенное ядро в бюджетном процессоре будет быстрее. Карта безнадёжно устарела, потому что современные стандарты требуют больше памяти и новых инструкций. Прошлые поколения вроде GT 540M были чуть проще, но разницы в полезности вы не почувствуете. Для работы с нейросетями или рендером это мусор. Если бюджет ограничен, лучше смотреть в сторону б/у решений с 4 ГБ видеопамяти. Эта карта — тупиковый путь для любого современного пользователя.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Низкое энергопотребление 20 Вт
  • Архитектура Kepler для старого софта
  • Минимальный нагрев в корпусе

Слабые стороны

  • 1.0 ГБ DDR3 памяти мало
  • Низкая пропускная способность 29 ГБ/с
  • Отсутствие поддержки современных API
  • Нулевая производительность в AI

Часто задаваемые вопросы

Пойдет ли на ней Stable Diffusion?

Нет. Для работы Stable Diffusion требуется минимум 4-6 ГБ видеопамяти и архитектура не старше Pascal. У GT 640M всего 1 ГБ DDR3, что не позволит даже загрузить минимальные веса модели в память.

Нужен ли отдельный БП для этой карты?

Нет. Это мобильный чип с TDP 20 Вт. Он питается напрямую от системы питания ноутбука, поэтому дополнительные кабели или мощный блок питания не требуются.

Чем она хуже современных встроенных видеокарт?

Современные iGPU от AMD или Intel имеют пропускную способность выше и поддерживают новые инструкции. GT 640M LE ограничена шиной 128 бит и медленной памятью DDR3, что делает её бесполезной в современных играх.

Можно ли использовать её для AI-задач?

Забудьте об этом. Для локальных LLM вроде Llama или Qwen нужны десятки гигабайт памяти и высокая скорость обмена данными. Эта карта не способна выполнить даже простейший инференс.