NVIDIA Quadro FX 470 mGPU

Tesla · 16 CUDA · 38 Вт TDP · 2008
Рабочая станция

Quadro FX 470 mGPU — это артефакт эпохи Tesla из 2008 года. Внутри стоит чип C79 с 16 CUDA-ядрами и частотой до 580 МГц. Карта относится к бюджетному сегменту прошлого десятилетия, хотя сегодня её функционал стремится к нулю. Она не имеет собственной видеопамяти в привычном понимании для современных задач. Весь поток данных идёт через системную шину. TDP составляет всего 38 Вт. Это позволяет использовать её в старых рабочих станциях без замены блока питания. Но архитектура Tesla безнадёжно устарела для любых актуальных вычислений. Она не поддерживает современные API и драйверы. Если вам нужно запустить Stable Diffusion или локальную Llama, эта карта бесполезна. Даже простейший рендер в Blender Cycles на ней не запустится из-за отсутствия поддержки нужных инструкций. В 2026 году её можно встретить только в специфических коллекционных сборках или для вывода изображения на старые мониторы через legacy-интерфейсы. Конкуренты в бюджетном сегменте сегодня — это любые современные встроенные решения вроде Radeon Graphics в процессорах Ryzen. Они обходят FX 470 по всем параметрам, включая скорость работы с памятью и поддержку современных кодеков.

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
GPU-чип
C79
CUDA-ядра
16

Частоты

Базовая
580 МГц
Boost
580 МГц
FP32 пик
0.04 TFLOPS

Память

Питание и форм-фактор

TDP
38 Вт

Выходы и интерфейс

Интерфейс
PCI

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 слайд-шоу в разрешении 4K из-за отсутствия памяти и мощности.

1440p 1 / 10

Любая игра 2010 года будет работать крайне нестабильно или не запустится вовсе.

1080p 1 / 10

Даже старые проекты вроде CS 1.6 будут испытывать трудности с частотой кадров.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion и LLM не запустятся, так как нет поддержки CUDA новых версий.

AI-обучение 1 / 10

Обучение моделей невозможно из-за отсутствия вычислительной мощности и памяти.

3D-рендер 1 / 10

Cycles не использует это железо, так как архитектура Tesla слишком стара.

Видеомонтаж 1 / 10

В DaVinci Resolve вы увидите только черный экран без аппаратного ускорения.

Офис 3 / 10

Можно использовать для вывода картинки в текстовых редакторах или старых ОС.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать Quadro FX 470 в 2026 году нет смысла. Это железо не подходит ни для работы, ни для развлечений. Оно годится только как запчасть для реставрации старых систем начала нулевых. Если ваша цель — запуск нейросетей или монтаж видео, ищите карты с поддержкой CUDA 12+. Даже самая дешёвая современная карта начального уровня будет в сотни раз быстрее. Прошлые поколения Quadro вроде серии K или P гораздо полезнее для простых задач. FX 470 не имеет будущего в современных реалиях. Это просто кусок кремния с архитектурой 18-летней давности.

Обновлено редакцией: 2026-05-21.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Минимальное потребление 38 Вт
  • Компактные габариты для старых корпусов
  • Низкая цена на вторичном рынке

Слабые стороны

  • Отсутствие поддержки современных API
  • Нулевая производительность в AI-задачах
  • Невозможность работы с современным софтом

Часто задаваемые вопросы

Подойдёт ли она для запуска локальной Llama 3?

Нет, это невозможно. Для работы LLM требуется видеопамять и поддержка современных инструкций CUDA, которых у чипа C79 просто нет.

Нужен ли отдельный кабель питания для этой карты?

Нет, карта потребляет всего 38 Вт. Она запитывается напрямую через слот PCI-Express, поэтому дополнительный разъем не требуется.

Чем она отличается от современных бюджетных видеокарт?

Современные карты имеют сотни гигабайт пропускной способности памяти и поддержку новых API. FX 470 ограничена архитектурой Tesla, которая не понимает современный софт.

Можно ли использовать её для обучения нейросетей?

Нет, для fine-tune или pretraining нужны десятки гигабайт VRAM и высокая скорость FP32. Здесь эти показатели равны нулю.