AMD Mobility Radeon HD 2600

TeraScale · 0.25 ГБ DDR2 · 120 SP · 2007
Десктоп

Mobility Radeon HD 2600 — это мобильный чип на архитектуре TeraScale из семейства M7x. Он вышел в 2007 году. Карта базируется на кристалле M76 с 120 потоковыми процессорами и частотой до 500 МГц. Памяти здесь критически мало — всего 256 МБ DDR2. Шина 128 бит обеспечивает пропускную способность в 13 ГБ/с, что для современных задач бесполезно. Пиковая производительность составляет 0.1 TFLOPS по FP32. Это бюджетный сегмент прошлого десятилетия. Сегодня такая железка работает только в качестве музейного экспоната или запчасти для старых ноутбуков. В 2026 году она не способна запустить даже браузер без фризов, потому что современные веб-движки требуют поддержки инструкций и объемов видеопамяти, которых здесь нет. Конкуренты в бюджетном сегменте сегодня — это условные Intel UHD Graphics или базовые решения на базе мобильных чипов начального уровня. Даже они обходят HD 2600 по всем параметрам. Использовать её для работы невозможно. Она не поддерживает ни современные API, ни актуальные кодеки видео.

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
TS1 TeraScale
GPU-чип
M76
Stream Processors
120

Частоты

Базовая
500 МГц
Boost
500 МГц
FP32 пик
0.12 TFLOPS

Память

Объём
0.25 ГБ DDR2
Шина
128 бит
Частота
400 МГц
Bandwidth
13 ГБ/с

Питание и форм-фактор

Выходы и интерфейс

Интерфейс
MXM-II

API и технологии

DirectX
10.0

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

Карта не выдаст даже рабочий стол в таком разрешении.

1440p 1 / 10

Забудьте о запуске игр в этом разрешении.

1080p 1 / 10

Даже старые проекты будут работать с частотой ниже 5 FPS.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion или Llama не запустятся из-за отсутствия VRAM и ядер.

AI-обучение 1 / 10

Обучение нейросетей на этом чипе технически невозможно.

3D-рендер 1 / 10

Blender Cycles не увидит этот GPU для ускорения рендера.

Видеомонтаж 1 / 10

DaVinci Resolve выдаст ошибку при инициализации драйвера.

Офис 2 / 10

Возможно, хватит для работы в Windows XP или старых Linux-дистрибутивах.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать Mobility Radeon HD 2600 в 2026 году нет смысла. Это технический тупик. Карта не подходит ни под одну актуальную задачу, потому что её архитектура безнадежно устарела. Даже если вы найдете её на вторичном рынке, пользы от покупки будет ноль. Она не потянет современные сайты и видео в 720p. Если вам нужно бюджетное решение для офиса или старого ноутбука, ищите устройства с интегрированной графикой последних поколений. Radeon HD 2600 проигрывает любому современному встроенному ядру Intel или AMD. По сравнению с предшественниками того времени, она не принесла качественного скачка в эффективности. Это чистый регресс для любого пользователя сегодня.

Обновлено редакцией: 2026-05-19.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Низкое энергопотребление
  • Малый вес чипа
  • Совместимость со старым железом

Слабые стороны

  • 0.25 ГБ памяти DDR2
  • Отсутствие поддержки современных API
  • Минимальная производительность 0.1 TFLOPS
  • Непригодность для видео 2026 года

Часто задаваемые вопросы

Подойдет ли она для запуска Stable Diffusion?

Нет. Для работы Stable Diffusion нужно минимум 4-8 ГБ видеопамяти и поддержка CUDA или современных ROCm. У этой карты всего 0.25 ГБ DDR2, что в десятки раз меньше необходимого минимума.

Какой БП нужен для такой системы?

Поскольку это мобильный чип (Mobility), он потребляет крайне мало энергии. Обычно достаточно штатного блока питания ноутбука на 30-60 Вт, так как TDP самого кристалла минимален.

Чем заменить её в бюджетном сегменте?

Если нужен компьютер для работы, смотрите в сторону б/у систем с интегрированной графикой Intel HD 620 или выше. Они справятся с браузером и видео гораздо лучше.

Можно ли использовать её для AI-задач?

Никак. Для локальных LLM вроде Llama нужны тензорные ядра или хотя бы достаточный объем быстрой памяти. Здесь нет ни того, ни другого.