NVIDIA GeForce GTS 160M

Tesla · 1 ГБ GDDR3 · 64 CUDA · 60 Вт TDP · 2009
Ноутбук

GeForce GTS 160M — это артефакт из 2009 года на архитектуре Tesla. Чип G94 с 64 CUDA-ядрами сегодня не делает ничего полезного. Памяти здесь всего 1.0 ГБ GDDR3, а пропускная способность составляет 51 ГБ/с. Это крайне мало. Даже если вы собираете ретро-ПК для запуска Windows XP или старых версий DirectX 9, карта может капризничать из-за отсутствия современных драйверов. Пиковая производительность FP32 составляет всего 0.2 TFLOPS. В 2026 году этот уровень считается нулевым. Видеокарта потребляет 60 Вт. Для системы хватит любого БП на 300 Вт, так как дополнительное питание не требуется. Конкурентов в бюджетном сегменте сегодня нет, потому что даже встроенная графика современных процессоров Intel Core или AMD Ryzen обходит это железо в десятки раз. Если искать замену в том же tier, то стоит смотреть на б/у решения вроде GT 1030, которые хотя бы поддерживают современные кодеки. GTS 160M — это просто кусок текстолита с кремнием.

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
1 ГБ GDDR3
Шина
256 бит
Частота
800 МГц
Bandwidth
51 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
60 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

Забудьте об этом. Даже рабочий стол в 4K будет тормозить из-за нехватки памяти.

1440p 1 / 10

Карта не выдаст стабильный FPS даже в разрешении 720p в современных играх.

1080p 1 / 10

Подойдет только для эмуляторов или игр уровня Half-Life 2.

AI-инференс 0 / 10

Stable Diffusion не запустится из-за отсутствия поддержки CUDA современных версий и малого объема VRAM.

AI-обучение 0 / 10

Обучение невозможно. Вычислительной мощности 0.2 TFLOPS не хватит даже на простейшую математику.

3D-рендер 1 / 10

Рендер в Cycles через CUDA будет идти вечность или просто вылетит с ошибкой памяти.

Видеомонтаж 1 / 10

В DaVinci Resolve интерфейс будет лагать. Аппаратного ускорения современных кодеков здесь нет.

Офис 3 / 10

Для Word и простых браузеров хватит, пока не начнете открывать тяжелые сайты с 3D-графикой.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать GTS 160M в 2026 году нет смысла. Это железо мертво для любых задач, кроме коллекционирования или специфических нужд ретро-гейминга. Если вам нужен компьютер для работы с текстом, лучше использовать встроенное графическое ядро процессора. Оно будет быстрее и эффективнее. Даже если вы найдете её за бесценок, экономия не оправдает отсутствие поддержки современных стандартов. Сравнение с прошлым поколением показывает, что даже серия GeForce 900 была на порядки мощнее. В бюджетном сегменте сейчас правят встроенные решения AMD Radeon Graphics или простые дискретные карты вроде GT 730/1030. Они хотя бы позволяют смотреть YouTube в 1080p без боли. GTS 160M — это тупик для любого современного пользователя.

Обновлено редакцией: 2026-05-19.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Низкое энергопотребление 60 Вт
  • Не требует доппитания
  • Поддержка старых API
  • Компактные размеры большинства моделей

Слабые стороны

  • 1.0 ГБ медленной памяти GDDR3
  • Отсутствие поддержки современных кодеков
  • Крайне низкая производительность в вычислениях
  • Нулевая полезность для нейросетей

Часто задаваемые вопросы

Потянет ли она Stable Diffusion?

Нет. Для запуска SD требуется минимум 4 ГБ видеопамяти и архитектура, поддерживающая актуальные версии CUDA. Здесь всего 1 ГБ GDDR3 и старый чип G94, что делает запуск невозможным.

Какой блок питания нужен для этой карты?

Карта потребляет всего 60 Вт. Любого современного БП на 300-350 Вт будет достаточно с огромным запасом, так как дополнительного разъема питания 6-pin у неё нет.

Чем она хуже, чем GT 1030?

GT 1030 использует память GDDR5 и архитектуру Pascal. Она быстрее в разы, поддерживает современные видеокодеки и имеет гораздо более высокую производительность в задачах декодирования видео.

Можно ли использовать её для AI-задач?

Бесполезно. Для локальных LLM вроде Llama или Qwen нужны объемы памяти от 8 ГБ и выше. Вычислительная мощность этой карты в 0.2 TFLOPS не позволит выполнить даже одну итерацию инференса.