NVIDIA Quadro 5000

Fermi · 2.5 ГБ GDDR5 · 352 CUDA · 152 Вт TDP · 2011
Рабочая станция

Quadro 5000 базируется на архитектуре Fermi. Это продукт 2011 года с чипом GF100. Карта имеет 352 CUDA-ядра и частоту буста 513 МГц. Памяти здесь всего 2.5 ГБ GDDR5. Шина составляет 320 бит, что даёт пропускную способность 120 ГБ/с. В 2026 году это железо относится к категории бюджетных решений для специфических задач. Пиковая производительность FP32 составляет всего 0.7 TFLOPS. Карта потребляет 152 Вт. Для стабильной работы нужен БП на 450 Вт. Она не подходит для современных игр. Драйверы больше не получают обновлений под новые API. Если вам нужно запустить старый софт для CAD, это вариант. Но для вычислений она безнадёжна. Конкуренты в бюджетном сегменте сегодня — это б/у GTX 1650 или Radeon RX 550. Они быстрее в обычных задачах. Quadro 5000 проигрывает им по всем фронтам, кроме специфической поддержки старых профессиональных библиотек.

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
FRM Fermi
GPU-чип
GF100
CUDA-ядра
352

Частоты

Базовая
513 МГц
Boost
513 МГц
FP32 пик
0.72 TFLOPS

Память

Объём
2.5 ГБ GDDR5
Шина
320 бит
Частота
750 МГц
Bandwidth
120 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
152 Вт
Реком. БП
450 Вт
Питание
1x 6-pin
Длина
248 мм
Слотов
2

Выходы и интерфейс

Интерфейс
PCIe 2.0 x16
DisplayPort

API и технологии

DirectX
11.0
CUDA
2.0

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

Запустить невозможно. Даже в 720p будут фризы.

1440p 1 / 10

Карта не справится с современными движками.

1080p 2 / 10

Подойдёт только для игр уровня CS:GO или Dota 2 на минималках.

AI-инференс 1 / 10

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

AI-обучение 1 / 10

Обучение моделей невозможно. Памяти хватит только на пустые тензоры.

3D-рендер 2 / 10

Cycles будет рендерить кадр вечность из-за низкого TFLOPS.

Видеомонтаж 3 / 10

DaVinci Resolve не заведётся. Premiere Pro будет тормозить на превью.

Офис 6 / 10

Для браузера и Excel карта вполне подходит.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать Quadro 5000 в 2026 году нет смысла. Это артефакт прошлого десятилетия. Карта годится только для оживления старых рабочих станций под специфический софт, который требует именно серию Quadro. Если ваша цель — современные вычисления или игры, обходите её стороной. Даже бюджетная GTX 1050 Ti будет эффективнее в рендере и играх. Архитектура Fermi не поддерживает современные инструкции, которые нужны для работы с данными. Покупать её стоит только если вы нашли её за бесценок для коллекции или очень узкой задачи. В любом другом случае это выброшенные деньги. Сравнение с предыдущим поколением Quadro 4000 показывает, что разница в производительности не оправдывает её покупку сегодня. Лучше смотреть в сторону б/у карт серии Pascal.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Широкая шина 320 бит
  • Поддержка ECC памяти
  • Низкая цена на вторичном рынке
  • Стабильность в старом софте

Слабые стороны

  • Малый объём видеопамяти 2.5 ГБ
  • Устаревшая архитектура Fermi
  • Высокое энергопотребление для такой мощности
  • Отсутствие поддержки современных API

Часто задаваемые вопросы

Подойдёт ли она для запуска Stable Diffusion?

Нет. Для работы современных инструментов нужны CUDA версии 11+ и минимум 8 ГБ видеопамяти. У этой карты всего 2.5 ГБ и архитектура, которая не поддерживается актуальными библиотеками.

Какой блок питания нужен для сборки с ней?

Рекомендую брать БП на 450 Вт. Сама карта ест 152 Вт, поэтому при наличии других компонентов система будет потреблять около 250-300 Вт в пике.

Чем она лучше обычной GTX 760?

Quadro имеет поддержку ECC памяти и оптимизированные драйверы для CAD. Но в играх и обычных задачах GTX 760 будет быстрее за счёт более свежей архитектуры.

Можно ли использовать её для обучения нейросетей?

Это невозможно. Для fine-tune или pretraining требуются огромные объёмы памяти и тензорные ядра, которых в Fermi нет даже близко.