NVIDIA Quadro T1000 Mobile GDDR6

Turing · 4 ГБ GDDR6 · 896 CUDA · 50 Вт TDP · 2020
Ноутбук

Quadro T1000 Mobile — это мобильное решение на архитектуре Turing с чипом TU117. Карта вышла в 2020 году. Она относится к бюджетному сегменту для рабочих станций. Памяти здесь всего 4 ГБ GDDR6. Шина составляет 128 бит, что даёт пропускную способность 192 ГБ/с. Чип имеет 896 CUDA-ядер с частотой до 1650 МГц. Пиковая производительность FP32 замерла на отметке 3.0 TFLOPS. Это крайне мало для современных задач. Но архитектура Turing поддерживает DLSS, что помогает в некоторых приложениях. TDP составляет всего 50 Вт. Такая низкая нагрузка позволяет использовать карту в ультрабуках без массивных систем охлаждения. Однако в 2026 году её возможности сильно ограничены. Она не подходит для тяжёлого рендеринга или обучения моделей. Конкуренты в том же бюджетном сегменте — мобильные RTX A500 или Radeon Pro W6200M. RTX A500 будет быстрее за счёт ядер Ampere, хотя тоже имеет малый объём памяти. T1000 Mobile работает только на базовых задачах проектирования. Она подходит для CAD-систем вроде AutoCAD или SolidWorks при несложных сборках.

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
TUR Turing
GPU-чип
TU117
CUDA-ядра
896

Частоты

Базовая
1395 МГц
Boost
1650 МГц
FP32 пик
2.96 TFLOPS
FP16 пик
5.91 TFLOPS

Память

Объём
4 ГБ GDDR6
Шина
128 бит
Частота
1500 МГц
Bandwidth
192 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
50 Вт

Выходы и интерфейс

Интерфейс
PCIe 3.0 x16

API и технологии

DirectX
12.1
Vulkan
1.4
CUDA
7.5
DLSS
да

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 справится даже с минимальными настройками в 4K.

1440p 2 / 10

FPS будет слишком низким для комфортной игры.

1080p 3 / 10

Подойдёт только для киберспортивных дисциплин на низких настройках.

AI-инференс 2 / 10

Stable Diffusion будет работать крайне медленно из-за 4 ГБ памяти.

AI-обучение 1 / 10

Для обучения моделей ресурсов недостаточно.

3D-рендер 2 / 10

Рендер в Cycles займёт слишком много времени.

Видеомонтаж 3 / 10

DaVinci Resolve будет тормозить на сложных таймлайнах.

Офис 9 / 10

Для браузера и документов карта идеальна.

Стоит ли покупать в 2026?

Стоит ли брать Quadro T1000 Mobile в 2026 году? Ответ скорее отрицательный. Карта слишком слаба для современных профессиональных задач. Она подходит только для очень простых CAD-проектов. Если вам нужен рендеринг, ищите решения с 8 ГБ памяти и выше. Прошлые поколения вроде P1000 были похожи по характеристикам, но T1000 получила преимущество в виде DLSS. Это помогает в некоторых графических редакторах. Но 4 ГБ GDDR6 — это критический предел. Любая современная LLM потребует большего объёма. Если бюджет ограничен, лучше смотреть на б/у ноутбуки с RTX 3050 Mobile. Она даст больше CUDA-ядер и выше производительность в вычислениях. T1000 Mobile остаётся узкоспециализированным инструментом для офисных инженеров.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Низкое энергопотребление 50 Вт
  • Поддержка DLSS
  • Сертифицированные драйверы Quadro
  • Компактный форм-фактор

Слабые стороны

  • Мало видеопамяти 4 ГБ
  • Низкая производительность FP32
  • Устаревшая архитектура Turing
  • Слабая пропускная способность памяти

Часто задаваемые вопросы

Потянет ли она Stable Diffusion локально?

Запустить можно, но результат разочарует. 4 ГБ памяти не хватит для генерации изображений высокого разрешения без сильной оптимизации. Вы получите скорость около 1-2 итераций в секунду при разрешении 512x512.

Нужен ли дополнительный БП для этой карты?

Нет, так как это мобильная версия. Она потребляет всего 50 Вт и питается напрямую от шины ноутбука. Дополнительные разъёмы питания ей не требуются.

Что лучше: T1000 или RTX A500?

RTX A500 выигрывает по всем параметрам. Она построена на архитектуре Ampere и имеет более современные блоки для вычислений. T1000 — это старый Turing, который уже не тянет новые задачи.

Можно ли использовать её для обучения нейросетей?

Для fine-tune или pretraining эта карта бесполезна. Общий perf_score 2.4 и малый объём памяти делают процесс обучения невозможным. Вам нужны карты уровня RTX 3060 с 12 ГБ памяти или выше.