NVIDIA Quadro CX

Tesla 2.0 · 1.5 ГБ GDDR3 · 192 CUDA · 150 Вт TDP · 2008
Рабочая станция

Quadro CX — это артефакт эпохи Tesla 2.0 на базе чипа GT200B. Карта вышла в 2008 году. Она относится к бюджетному сегменту по современным меркам, хотя тогда позиционировалась как рабочая станция. Здесь стоят 192 CUDA-ядра с частотой буста 602 МГц. Памяти крайне мало — всего 1.5 ГБ GDDR3. Шина широкая, 384 бит, но пропускная способность упирается в 77 ГБ/с из-за медленной памяти. Пиковая производительность FP32 составляет 0.5 TFLOPS. Это очень мало. Для современных задач вроде Stable Diffusion или запуска Llama 3-8B такая железка бесполезна, потому что архитектура не поддерживает нужные инструкции и объемы VRAM. Даже в Blender Cycles она будет выдавать кадры раз в несколько минут. В 2026 году искать её смысл есть только для ретро-сборок или специфических задач на старом софте. Конкуренты в бюджетном сегменте сегодня — это условные б/у GTX 1050 Ti или RX 550, которые обходят CX по всем фронтам. Даже офисные затычки из розничных сетей РФ работают быстрее. TDP составляет 150 Вт. Нужен БП на 450 Вт с дополнительным питанием. Это старое железо.

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
GT200B
CUDA-ядра
192

Частоты

Базовая
602 МГц
Boost
602 МГц
FP32 пик
0.46 TFLOPS

Память

Объём
1.5 ГБ GDDR3
Шина
384 бит
Частота
800 МГц
Bandwidth
77 ГБ/с

Питание и форм-фактор

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

Выходы и интерфейс

Интерфейс
PCIe 2.0 x16
DisplayPort

API и технологии

DirectX
10.0
CUDA
1.3

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

Забудьте про 4K. Карта не выдаст даже слайд-шоу в современных проектах.

1440p 1 / 10

Разрешение слишком высокое для 1.5 ГБ памяти и чипа GT200B.

1080p 2 / 10

Подойдёт только для игр уровня Half-Life 2 или старых версий CS.

AI-инференс 1 / 10

Локальные LLM или Stable Diffusion не запустятся из-за нехватки VRAM и инструкций.

AI-обучение 1 / 10

Обучение невозможно. Ресурсов чипа не хватит даже на один шаг градиента.

3D-рендер 1 / 10

Cycles будет работать крайне медленно из-за низкого TFLOPS и старой архитектуры.

Видеомонтаж 2 / 10

DaVinci Resolve не запустится или будет вылетать при попытке декодирования видео.

Офис 4 / 10

Для браузера и Word хватит, если не открывать 50 вкладок с видео.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать Quadro CX в 2026 году для работы или игр нет смысла. Карта безнадёжно устарела. Она не подходит ни под одну актуальную задачу, потому что современные требования к VRAM начинаются от 8 ГБ. Даже если вам нужен бюджетный вариант для вычислений, эта архитектура Tesla 2.0 — тупик. Она проигрывает любой современной затычке. Если ваша цель — рендер или AI, смотрите в сторону б/у RTX 3060 12GB. Это будет честный входной билет. Quadro CX лучше оставить коллекционерам старого железа. По сравнению с поколением FX, архитектура Tesla была шагом вперёд, но сейчас это шаг назад. Не тратьте деньги на этот хлам.

Обновлено редакцией: 2026-05-19.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Широкая шина 384 бит
  • Поддержка специфических драйверов Quadro
  • Низкая цена на вторичке

Слабые стороны

  • Минимальный объём памяти 1.5 ГБ
  • Устаревшая память GDDR3
  • Высокий TDP при низкой мощности
  • Отсутствие поддержки современных API

Часто задаваемые вопросы

Потянет ли она Stable Diffusion?

Нет. Для работы SD требуется минимум 4-6 ГБ видеопамяти и поддержка CUDA последних поколений. У Quadro CX всего 1.5 ГБ GDDR3, чего не хватит даже на загрузку весов модели.

Какой блок питания нужен для этой карты?

Рекомендуется БП мощностью от 450 Вт. Карта потребляет 150 Вт, поэтому старые офисные блоки на 250-300 Вт могут не справиться с пиковыми нагрузками.

Чем она лучше современных бюджетных карт?

Ничем. Современные карты в бюджетном сегменте имеют гораздо более высокую энергоэффективность и поддержку новых инструкций, которые критичны для работы софта 2024-2026 годов.

Можно ли использовать её для AI-инференса?

Это невозможно. Архитектура GT200B не имеет нужной вычислительной плотности и объёма памяти для запуска даже самых маленьких квантованных моделей типа Llama 3-8B.