NVIDIA GRID K100

Kepler · 0.25 ГБ DDR3 · 192 CUDA · 130 Вт TDP · 2013
Сервер

GRID K100 — это артефакт эпохи Kepler из 2013 года. Она базируется на чипе GK107 с 192 CUDA-ядрами и работает на частоте 850 МГц в бусте. Памяти здесь катастрофически мало: всего 0.25 ГБ DDR3. Шина 128 бит обеспечивает пропускную способность лишь 29 ГБ/с, что делает работу с современными текстурами невозможной. Это бюджетный сегмент для специфических задач прошлого десятилетия. Карта потребляет 130 Вт. Для системы нужен блок питания от 300 Вт. Пиковая производительность FP32 составляет всего 0.3 TFLOPS. Современные игры на ней не запустятся, потому что архитектура Kepler не поддерживает актуальные API и инструкции. Даже базовый рабочий стол может подтормаживать при аппаратном ускорении тяжелых страниц браузера. В 2026 году искать её смысл для гейминга нет. Конкуренты в том же бюджетном сегменте сегодня — это условные Intel Arc A310 или б/у решения на базе GTX 1050. Они предлагают гораздо больше видеопамяти и актуальные кодеки. GRID K100 осталась лишь в узких нишах промышленного оборудования.

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
192

Частоты

Базовая
850 МГц
Boost
850 МГц
FP32 пик
0.33 TFLOPS

Память

Объём
0.25 ГБ DDR3
Шина
128 бит
Частота
891 МГц
Bandwidth
29 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
130 Вт
Реком. БП
300 Вт
Слотов
2

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 из-за нехватки памяти и низкой пропускной способности.

1440p 1 / 10

Карта не потянет даже минимальные настройки в современных проектах.

1080p 1 / 10

FPS будет стремиться к нулю во всех актуальных играх.

AI-инференс 0 / 10

Stable Diffusion или Llama не запустятся на 256 МБ DDR3.

AI-обучение 0 / 10

Обучение нейросетей требует гигабайты VRAM, которых здесь нет.

3D-рендер 1 / 10

Рендер в Cycles будет медленнее, чем на центральном процессоре.

Видеомонтаж 1 / 10

DaVinci не сможет использовать карту для ускорения из-за старых кодеков.

Офис 2 / 10

Подойдет только для вывода изображения в простейших терминалах.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать GRID K100 в 2026 году нет смысла. Это железо давно отработало свой срок в игровых и рабочих станциях. Даже если вы найдете её за бесценок, 0.25 ГБ памяти станут непреодолимым барьером. Любая современная вкладка в Chrome с видео 1080p может вызвать зависание драйвера. Если нужен бюджетный вариант для старой системы, лучше смотреть на б/у карты серии GTX 1050 или даже GT 1030. Они работают быстрее и имеют хотя бы 2 ГБ памяти. GRID K100 проигрывает им по всем статьям, включая энергоэффективность. Архитектура Kepler больше не актуальна для большинства задач. Она не подходит ни для нейросетей, ни для видеомонтажа. Это просто старый чип с очень слабым набором характеристик.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Низкое энергопотребление
  • Поддержка Kepler API
  • Компактные габариты чипа

Слабые стороны

  • Критически малый объем памяти 0.25 ГБ
  • Устаревший тип DDR3
  • Низкая пропускная способность 29 ГБ/с
  • Отсутствие поддержки современных кодеков

Часто задаваемые вопросы

Можно ли запустить на ней Stable Diffusion?

Нет, это технически невозможно. Для работы Stable Diffusion требуется минимум 4 ГБ видеопамяти, а здесь всего 0.25 ГБ DDR3. Даже при использовании системной памяти скорость будет крайне низкой.

Подойдет ли мой БП на 300 Вт?

Да, этого хватит. Карта потребляет 130 Вт, поэтому качественного блока питания на 300 Вт будет достаточно для работы системы без перегрузок.

Чем она хуже GTX 750?

GTX 750 имеет гораздо более высокую пропускную способность и объем памяти. GRID K100 ограничена архитектурно и по типу используемой памяти DDR3, что делает её медленнее в разы.

Есть ли смысл покупать её для AI-задач?

Смысла нет. Для локальных LLM или инференса нужны современные тензорные ядра и большой объем VRAM. GRID K100 не имеет аппаратной поддержки современных библиотек ускорения.