NVIDIA GeForce GTS 350M

Tesla 2.0 · 1 ГБ GDDR5 · 96 CUDA · 28 Вт TDP · 2010
Ноутбук

GeForce GTS 350M — это мобильный чип на архитектуре Tesla 2.0 из 2010 года. Он базируется на кристалле GT215 с 96 CUDA-ядрами. Памяти здесь всего 1.0 ГБ GDDR5. Шина 128 бит обеспечивает пропускную способность в 51 ГБ/с. Карта работает на частоте до 450 МГц в бусте. Это бюджетный сегмент прошлого десятилетия. Сегодня она не имеет смысла для работы или игр, потому что современные API вроде DirectX 12 или Vulkan на ней просто не запустятся. Пиковая производительность FP32 составляет всего 0.2 TFLOPS. TDP чипа крайне низкий — 28 Вт. Это позволяет использовать его в тонких ноутбуках без массивных систем охлаждения. Если искать что-то подобное в 2026 году, то стоит смотреть на современные встроенные решения вроде Radeon 780M или Intel Arc Graphics. Они обходят этот чип по всем параметрам, так как имеют тысячи ядер и поддержку современных тензорных вычислений. GTS 350M остается музейным экспонатом для коллекционеров старого 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 2.0
GPU-чип
GT215
CUDA-ядра
96

Частоты

Базовая
450 МГц
Boost
450 МГц
FP32 пик
0.21 TFLOPS

Память

Объём
1 ГБ GDDR5
Шина
128 бит
Частота
790 МГц
Bandwidth
51 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
28 Вт

Выходы и интерфейс

Интерфейс
MXM-II

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

Играть невозможно из-за нехватки видеопамяти и низкой пропускной способности шины.

1440p 1 / 10

Карта не выдаст даже 5 FPS в современных проектах.

1080p 1 / 10

Запуск игр уровня 2010 года возможен, но современные тайтлы не запустятся вовсе.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion или Llama 3-8B не работают из-за отсутствия поддержки CUDA новых версий и малого объема VRAM.

AI-обучение 1 / 10

Обучение нейросетей на этом железе невозможно физически.

3D-рендер 1 / 10

Blender Cycles не использует этот чип для ускорения из-за отсутствия нужных инструкций.

Видеомонтаж 1 / 10

DaVinci Resolve не запустится, а аппаратного кодировщика NVENC здесь нет.

Офис 3 / 10

Подойдет только для вывода изображения в старых системах или простых текстовых задач.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать GTS 350M в 2026 году нет никакого смысла. Это устройство для ретро-гейминга на Windows XP или Windows 7. Современные задачи вроде запуска локальных LLM или рендеринга в Blender требуют минимум 8-12 ГБ видеопамяти и поддержки современных ядер. Данная карта не справится даже с декодированием современного видеокодека AV1. Если вам нужно бюджетное решение для работы, лучше присмотреться к б/у картам уровня GTX 1650. Они стоят дешево в рознице РФ, но имеют полноценные блоки кодирования и поддержку актуальных драйверов. GTS 350M проигрывает любому современному встроенному графическому ядру, потому что архитектура Tesla 2.0 безнадежно устарела. Она подходит только для поддержания жизни старого железа.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Минимальное потребление 28 Вт
  • Наличие памяти GDDR5
  • Компактный форм-фактор
  • Низкая теплоотдача

Слабые стороны

  • Всего 1.0 ГБ видеопамяти
  • Отсутствие поддержки современных API
  • Крайне низкая производительность в вычислениях
  • Устаревшая архитектура Tesla 2.0

Часто задаваемые вопросы

Подойдет ли эта карта для запуска Stable Diffusion?

Нет, это невозможно. Для работы Stable Diffusion требуется минимум 4-6 ГБ видеопамяти и поддержка CUDA последних версий. У GTS 350M всего 1 ГБ GDDR5 и архитектура 2010 года, которая не поддерживает необходимые библиотеки.

Нужен ли дополнительный разъем питания для этой карты?

Нет, карта потребляет всего 28 Вт. Она запитывается напрямую через слот PCIe, поэтому любой блок питания мощностью от 200 Вт справится с ней без проблем.

Чем она отличается от более новых GeForce?

Главное отличие в архитектуре и наборе инструкций. Новые карты используют тензорные ядра для AI и RT-ядра для трассировки лучей, в то время как здесь только 96 старых CUDA-ядер.

Можно ли использовать её для работы с нейросетями?

Любые задачи по инференсу или дообучению моделей вроде Qwen или Gemma на этом чипе невозможны. Объем памяти 1 ГБ слишком мал даже для самых крошечных весов моделей.