AMD Radeon HD 6770M Mac Edition

TeraScale 2 · 1 ГБ GDDR5 · 480 SP · 35 Вт TDP · 2011
Десктоп

Radeon HD 6770M Mac Edition — это мобильный чип архитектуры TeraScale 2 на базе Whistler. Карта вышла в 2011 году для специфических конфигураций Apple. Здесь стоят 480 потоковых процессоров и всего 1.0 ГБ GDDR5 памяти. Шина ограничена 128 битами, что дает пропускную способность 51 ГБ/с. Пиковая производительность в FP32 составляет 0.7 TFLOPS. Это бюджетное решение прошлого десятилетия. В 2026 году карта работает только как запчасть для старых MacBook Pro. Она не предназначена для современных задач. Современные игры на ней не запустятся, потому что драйверы давно мертвы, а видеопамяти катастрофически мало. Если сравнивать с актуальным бюджетным сегментом, то даже встроенная графика Intel UHD 730 будет быстрее в большинстве сценариев. Конкурент из того же времени — мобильная GeForce GT 540M, которая лучше справлялась с DirectX 11. Сегодня это железо не имеет смысла для апгрейда. Оно подходит только для поддержания жизни старого ноутбука.

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
TS2 TeraScale 2
GPU-чип
Whistler
Stream Processors
480

Частоты

Базовая
675 МГц
Boost
675 МГц
FP32 пик
0.65 TFLOPS

Память

Объём
1 ГБ GDDR5
Шина
128 бит
Частота
794 МГц
Bandwidth
51 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
35 Вт

Выходы и интерфейс

Интерфейс
MXM-A (3.0)

API и технологии

DirectX
11.0

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

Невозможно из-за нехватки памяти и низкой частоты чипа.

1440p 1 / 10

Карта выдаст слайд-шоу даже в разрешении 720p.

1080p 1 / 10

Запустит только проекты уровня Half-Life 2 или CS 1.6.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion не запустится из-за отсутствия поддержки CUDA и малого объема VRAM.

AI-обучение 1 / 10

Обучение моделей невозможно на архитектуре TeraScale 2.

3D-рендер 1 / 10

Cycles не увидит ускорение через OpenCL в современных версиях.

Видеомонтаж 2 / 10

DaVinci Resolve не заработает из-за требований к драйверам и памяти.

Офис 4 / 10

Подходит для браузера и документов в старых версиях ОС.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать эту карту в 2026 году для работы или игр нельзя. Она представляет собой узкоспециализированный компонент для реставрации старой техники Apple. Если вам нужен компьютер для задач, то это плохой выбор. Даже самые дешевые современные решения из бюджетного сегмента обходят её в десятки раз. Карта проигрывает даже встроенным графическим ядрам последних процессоров. Она не умеет работать с современными форматами видео и нейросетями. Покупать её стоит только если вы чините конкретный ноутбук 2011 года выпуска. В качестве альтернативы для старых систем лучше искать более свежие мобильные решения на архитектуре GCN. Если же цель — современный ПК, то смотрите в сторону базовых моделей RTX или RX. Старое железо не даст вам нужной скорости в Blender или при запуске LLM.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Низкое потребление 35 Вт
  • Наличие быстрой памяти GDDR5
  • Компактный кристалл Whistler

Слабые стороны

  • Всего 1.0 ГБ видеопамяти
  • Устаревшая архитектура TeraScale 2
  • Отсутствие поддержки современных API
  • Минимальная производительность в вычислениях

Часто задаваемые вопросы

Подойдет ли она для запуска Stable Diffusion?

Нет, это невозможно. Для работы нейросетей нужно минимум 4-8 ГБ видеопамяти и поддержка современных ядер. У этой карты всего 1.0 ГБ GDDR5 и архитектура 2011 года, которая не понимает современные инструкции.

Какой блок питания нужен для такой системы?

Сама карта потребляет всего 35 Вт. Это крайне мало. Для мобильной платформы, где она установлена, достаточно штатного адаптера ноутбука на 65-90 Вт.

Чем она лучше GeForce GT 540M?

В плане пропускной способности памяти Radeon может быть быстрее. Однако поддержка драйверов и оптимизация под софт у NVIDIA в те годы была выше. В современных задачах разница между ними не имеет значения.

Можно ли использовать её для обучения нейросетей?

Ни в коем случае. Обучение требует огромных вычислительных ресурсов и тензорных ядер. Здесь же всего 480 потоковых процессоров, которые не справятся даже с простым инференсом.