NVIDIA NVS 5100M

Tesla 2.0 · 1 ГБ GDDR3 · 48 CUDA · 35 Вт TDP · 2010
Ноутбук

NVS 5100M — это мобильный чип на архитектуре Tesla 2.0 из 2010 года. Внутри стоит GT216 с 48 CUDA-ядрами и частотой до 550 МГц. Памяти здесь всего 1.0 ГБ GDDR3. Шина 128 бит обеспечивает пропускную способность в 26 ГБ/с. Это бюджетный сегмент для специфических задач прошлого десятилетия. Карта не предназначена для игр. Она создавалась под профессиональные рабочие станции с низким потреблением. TDP составляет всего 35 Вт. Для запуска системы хватит даже самого слабого БП на 200 Вт. Но в 2026 году эта железка выглядит как артефакт. Современные драйверы её не поддерживают. Она не умеет работать с новыми API. Даже базовый браузер может тормозить из-за отсутствия аппаратного ускорения видео. Конкуренты в бюджетном сегменте сегодня — это условные GT 1030 или Intel UHD Graphics. Они на порядок быстрее в отрисовке интерфейса. NVS 5100M осталась только для оживления старого железа. Если вам нужно запустить Windows 7 на древнем ноутбуке, она справится. Для всего остального она бесполезна.

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
GT216
CUDA-ядра
48

Частоты

Базовая
550 МГц
Boost
550 МГц
FP32 пик
0.12 TFLOPS

Память

Объём
1 ГБ GDDR3
Шина
128 бит
Частота
800 МГц
Bandwidth
26 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
35 Вт

Выходы и интерфейс

Интерфейс
MXM-A (3.0)

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

Невозможно из-за нехватки видеопамяти и низкой частоты чипа.

1440p 1 / 10

Карта не выдаст даже 5 FPS в современных проектах.

1080p 1 / 10

Только старые проекты вроде CS 1.6 или Half-Life на минималках.

AI-инференс 0 / 10

Stable Diffusion не запустится из-за отсутствия поддержки CUDA последних версий и малого объёма памяти.

AI-обучение 0 / 10

Обучение нейросетей невозможно на таком железе.

3D-рендер 1 / 10

Рендер в Cycles будет идти вечность через CPU, так как GPU не поддерживается.

Видеомонтаж 1 / 10

DaVinci Resolve даже не откроется из-за требований к видеопамяти и драйверам.

Офис 3 / 10

Подойдет для работы с текстом в старых ОС, если браузер не перегружен.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать NVS 5100M в 2026 году нет смысла. Это решение только для коллекционеров или ремонта специфического промышленного оборудования. Карта не подходит под любые современные задачи. Она бесполезна для работы с нейросетями, так как архитектура GT216 не знает про современные тензорные вычисления. Даже запуск локальной Llama 3-8B на этой карте невозможен из-за критического дефицита VRAM. Если вам нужен бюджетный вариант для старта в AI или простого рендеринга, смотрите в сторону б/у RTX 3050 6 ГБ. Она даст хотя бы минимальный доступ к CUDA и NVENC. NVS 5100M проигрывает даже встроенной графике современных процессоров Intel Core i3. Старое железо не должно быть основой системы. Покупайте её только если чип в вашем старом ноутбуке сгорел, а запчасть нужна для временного запуска.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Минимальный TDP 35 Вт
  • Низкое тепловыделение
  • Не требует доппитания

Слабые стороны

  • Всего 1.0 ГБ GDDR3 памяти
  • Устаревшая архитектура Tesla 2.0
  • Отсутствие поддержки современных API
  • Низкая пропускная способность 26 ГБ/с

Часто задаваемые вопросы

Потянет ли она Stable Diffusion локально?

Нет, это невозможно. Для работы SD требуется минимум 4-6 ГБ видеопамяти и поддержка современных ядер CUDA, которых в Tesla 2.0 нет.

Нужен ли отдельный кабель питания для этой карты?

Нет, карта потребляет всего 35 Вт. Она запитывается напрямую через слот, поэтому любой БП на 200-250 Вт справится с нагрузкой.

Чем она лучше старой GeForce 9600M GT?

NVS 5100M более энергоэффективна. Она потребляет меньше энергии, хотя в играх они будут показывать схожие или даже худшие результаты.

Можно ли использовать её для работы с нейросетями?

Забудьте об этом. Даже самые маленькие модели вроде Qwen 1.5B требуют гораздо больше памяти и вычислительной мощности, чем дает этот чип.