AMD Mobility Radeon HD 5670 Mac Edition

TeraScale 2 · 0.5 ГБ GDDR3 · 400 SP · 15 Вт TDP · 2010
Десктоп

Mobility Radeon HD 5670 Mac Edition — это специфический артефакт из 2010 года. Она базируется на архитектуре TeraScale 2 с чипом Madison и 400 потоковыми процессорами. Памяти здесь катастрофически мало — всего 0.5 ГБ GDDR3. Шина 128 бит обеспечивает пропускную способность в 25 ГБ/с, что для современных задач бесполезно. Карта работает на частоте до 650 МГц в бусте. Она создавалась под конкретные требования Apple для ноутбуков того времени. Сейчас это чистый бюджет. В 2026 году искать её смысл для работы нет. Даже самые простые задачи вызывают перегрев или ошибки из-за нехватки VRAM. Конкуренты в этом tier сегодня — это условные встроенные решения Intel UHD Graphics или базовые чипы ARM, которые обходят эту карту по всем параметрам. Если вам нужен запуск интерфейса macOS на старом железе, она сработает. Для всего остального она мертва. TDP составляет всего 15 Вт. Это позволяет ей не требовать мощного блока питания, но производительность при этом стремится к нулю.

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
TS2 TeraScale 2
GPU-чип
Madison
Stream Processors
400

Частоты

Базовая
650 МГц
Boost
650 МГц
FP32 пик
0.52 TFLOPS

Память

Объём
0.5 ГБ GDDR3
Шина
128 бит
Частота
795 МГц
Bandwidth
25 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
15 Вт

Выходы и интерфейс

Интерфейс
PCIe 2.0 x16

API и технологии

DirectX
11.0

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

1440p 1 / 10

Забудьте про этот режим. Карта не потянет даже старые проекты в таком разрешении.

1080p 1 / 10

Только игры уровня Half-Life 2 или Counter-Strike 1.6 на низких настройках.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion не запустится. Для Llama 3 нужно минимум 8 ГБ VRAM, а здесь 0.5 ГБ.

AI-обучение 1 / 10

Обучение невозможно из-за архитектуры и отсутствия тензорных ядер.

3D-рендер 1 / 10

Blender Cycles не использует эту карту. Рендер на CPU будет быстрее.

Видеомонтаж 1 / 10

DaVinci Resolve выдаст ошибку при инициализации GPU. Кодеков нет.

Офис 3 / 10

Для браузера и текстовых документов хватит, если не открывать 20+ вкладок.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать эту карту в 2026 году нет смысла. Она подходит только коллекционерам или тем, кто собирает специфический ретро-MacBook. Если ваша цель — работа с графикой или нейросетями, эта железка бесполезна. Она не справится даже с современным веб-интерфейсом тяжелых сайтов. В сегменте бюджетного железа лучше смотреть на б/у решения с 4 ГБ памяти и выше. Даже старая GTX 1050 будет в разы быстрее по всем фронтам. Сравнение с прошлым поколением показывает, что прогресс архитектур TeraScale был нивелирован переходом на GCN. Эта карта — тупиковая ветвь развития для любого современного пользователя. Не тратьте деньги на этот хлам.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Минимальный TDP 15 Вт
  • Низкое тепловыделение
  • Поддержка macOS (для ретро-сборок)
  • Компактные габариты

Слабые стороны

  • Всего 0.5 ГБ видеопамяти
  • Устаревшая шина GDDR3
  • Нулевая производительность в AI
  • Отсутствие поддержки современных API

Часто задаваемые вопросы

Потянет ли она Stable Diffusion?

Нет, это физически невозможно. Для запуска базовых моделей требуется минимум 4 ГБ видеопамяти, а у HD 5670 всего 0.5 ГБ GDDR3. Архитектура TeraScale 2 не поддерживает необходимые вычисления для современных нейросетей.

Нужен ли отдельный кабель питания?

Нет, карта потребляет всего 15 Вт. Она питается напрямую через слот PCIe. Любой современный блок питания справится с такой нагрузкой без дополнительных разъемов.

Чем заменить её для бюджетного ПК?

Ищите карты с поддержкой DX12 и объемом памяти от 4 ГБ. Даже старые модели вроде RX 550 или GTX 750 Ti будут работать эффективнее в любых задачах.

Можно ли использовать её для AI-задач?

Забудьте об этом. Для локальных LLM типа Qwen или Gemma вам нужны видеокарты NVIDIA с ядрами CUDA и большим объемом VRAM. Эта карта не имеет нужных инструкций для вычислений.