NVIDIA GeForce GTX 880M

Kepler · 8 ГБ GDDR5 · 1 536 CUDA · 122 Вт TDP · 2014
Ноутбук

GeForce GTX 880M — это мобильный чип на архитектуре Kepler. Внутри стоит кристалл GK104 с 1536 CUDA-ядрами. Частота в бусте достигает 993 МГц. Память GDDR5 объёмом 8 ГБ работает на 256-битной шине. Пропускная способность составляет 160 ГБ/с. Это бюджетное решение для ноутбуков прошлых лет. Карта выдаёт 3.0 TFLOPS в расчётах FP32. Она подходит только для очень старых задач. Современные игры на ней не запустятся, потому что драйверы больше не поддерживают новые API. Для работы с нейросетями мощности не хватит. В 2026 году искать её смысл есть только в специфическом ретро-железе. Конкуренты в бюджетном сегменте сегодня — это встроенная графика Ryzen 7000 или мобильные чипы Intel Arc, которые работают быстрее за счёт новых инструкций. GTX 880M проигрывает им по всем фронтам.

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
GK104
CUDA-ядра
1 536

Частоты

Базовая
954 МГц
Boost
993 МГц
FP32 пик
3.05 TFLOPS

Память

Объём
8 ГБ GDDR5
Шина
256 бит
Частота
1250 МГц
Bandwidth
160 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
122 Вт

Выходы и интерфейс

Интерфейс
MXM-B (3.0)

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 из-за нехватки пропускной способности и старых API.

1440p 2 / 10

Только для очень старых проектов вроде CS:GO или Dota 2 на низких настройках.

1080p 3 / 10

Подойдёт для киберспортивных дисциплин десятилетней давности при условии низкой частоты кадров.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion будет работать крайне медленно из-за отсутствия поддержки современных ядер Tensor.

AI-обучение 1 / 10

Обучение моделей невозможно из-за критического отставания в архитектуре и малого объема VRAM для весов.

3D-рендер 2 / 10

Cycles будет использовать только CPU, так как CUDA на Kepler слишком слаба для рендера.

Видеомонтаж 3 / 10

DaVinci Resolve запустится, но предпросмотр в 4K будет тормозить из-за медленного декодирования.

Офис 8 / 10

Для браузера и документов мощности хватит с запасом.

Стоит ли покупать в 2026?

Покупать GTX 880M в 2026 году нет смысла. Это железо из прошлого десятилетия. Оно не подходит для современных задач. Даже если вы найдёте её по низкой цене, она станет обузой. Архитектура Kepler больше не получает оптимизаций под новые игры. Вы получите только проблемы с совместимостью. Если нужен бюджетный вариант для работы, лучше смотреть в сторону современных встроенных решений. Например, графика Radeon 780M обходит этот чип в разы. Она эффективнее и поддерживает актуальные технологии. GTX 880M стоит брать только коллекционерам или для запуска старого софта. В остальных случаях это пустая трата денег. Даже мобильные решения на базе GTX 1650 будут лучше во всём.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • 8 ГБ видеопамяти
  • Широкая шина 256 бит
  • Низкое энергопотребление 122 Вт

Слабые стороны

  • Устаревшая архитектура Kepler
  • Отсутствие поддержки новых драйверов
  • Низкая производительность в AI-задачах

Часто задаваемые вопросы

Потянет ли она Stable Diffusion?

Нет, не потянет. Хотя памяти в 8 ГБ достаточно для запуска базовых моделей, архитектура Kepler не поддерживает современные методы оптимизации. Скорость генерации одной картинки будет составлять минуты вместо секунд.

Какой блок питания нужен?

Для ноутбука с этой картой обычно хватает штатного адаптера на 135–150 Вт. При сборке внешнего решения ориентируйтесь на 200 Вт, чтобы компенсировать пиковые нагрузки чипа в 122 Вт.

Чем она лучше GTX 960M?

GTX 880M имеет более широкую шину и больше памяти. Однако архитектура Maxwell в 960M гораздо эффективнее по энергопотреблению и производительности на ватт.

Можно ли использовать её для AI?

Для обучения нейросетей карта бесполезна. Локальные LLM вроде Llama 3 запустятся только через CPU, так как CUDA-ядра здесь слишком старые для эффективного инференса.