AMD Radeon PRO V620

RDNA 2.0 · 32 ГБ GDDR6 · 4 608 SP · 300 Вт TDP · 2021
Рабочая станция

Radeon PRO V620 базируется на архитектуре RDNA 2.0 с чипом Navi 21. Это профессиональное решение среднего сегмента, выпущенное в 2021 году для рабочих станций. Главная фишка здесь — 32 ГБ видеопамяти GDDR6. Такого объёма не встретишь у обычных игровых карт того времени. Шина составляет 256 бит при пропускной способности 512 ГБ/с. Карта имеет 4608 потоковых процессоров и частоту буста до 2200 МГц. Пиковая производительность FP32 достигает 20.3 TFLOPS. Это важно для вычислений в инженерном софте. Однако гейминг здесь вторичен. В 2026 году выбор сужается. Конкурент в том же tier — RTX 4070, которая быстрее в рендере через CUDA. Альтернатива от AMD в рабочем классе — Radeon PRO W6800, имеющая меньше памяти. V620 подходит тем, кому критичен объём VRAM для тяжелых сцен. Она не про игры. Если вам нужен быстрый RT-трейсинг, ищите решения на Ada Lovelace.

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
RDNA 2.0
GPU-чип
Navi 21
Stream Processors
4 608
RT-ядра
72

Частоты

Базовая
1825 МГц
Boost
2200 МГц
FP32 пик
20.28 TFLOPS
FP16 пик
40.55 TFLOPS

Память

Объём
32 ГБ GDDR6
Шина
256 бит
Частота
2000 МГц
Bandwidth
512 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
300 Вт
Реком. БП
700 Вт
Питание
2x 8-pin
Длина
267 мм
Слотов
2

Выходы и интерфейс

Интерфейс
PCIe 4.0 x16

API и технологии

DirectX
12.2
Vulkan
1.4
FSR
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 4 / 10

Тяжело из-за отсутствия оптимизации драйверов под игры.

1440p 6 / 10

Пойдёт, если не использовать трассировку лучей.

1080p 7 / 10

Избыточно по памяти, но FPS будет стабильным.

AI-инференс 4 / 10

Stable Diffusion на 32 ГБ заведётся, но будет медленно.

AI-обучение 3 / 10

Для полноценного fine-tune лучше взять NVIDIA с поддержкой CUDA.

3D-рендер 7 / 10

Cycles работает неплохо благодаря объёму памяти для больших сцен.

Видеомонтаж 6 / 10

DaVinci справится с 4K/8K монтажом за счёт VRAM.

Офис 10 / 10

Избыточно для браузера и документов.

Стоит ли покупать в 2026?

В 2026 году Radeon PRO V620 выглядит специфично. Брать её для игр — плохая затея. Архитектура RDNA 2 уже стареет. Но для задач, где нужен объём памяти, она всё ещё жива. Если ваш проект в Blender требует 30 ГБ видеопамяти, эта карта спасёт ситуацию. Она дешевле топовых решений. Однако отсутствие CUDA-ядер сильно ограничивает работу с современными AI-библиотеками. Для локального запуска Llama или Qwen лучше искать RTX 3090/4090. V620 — это узкоспециализированный инструмент. Она проигрывает прошлым поколениям в чистой скорости вычислений. Но объём памяти остаётся её главным козырем. Если бюджет ограничен, а сцена в рендере огромная, вариант имеет право на жизнь. В ином случае смотрите на современные карты среднего сегмента с поддержкой новых ядер.

Обновлено редакцией: 2026-05-08.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • 32 ГБ видеопамяти
  • Высокая пропускная способность 512 ГБ/с
  • 72 специализированных RT-ядра
  • Поддержка технологий FSR

Слабые стороны

  • Низкий балл в AI-инференсе
  • Высокое потребление 300 Вт
  • Отсутствие CUDA для многих задач

Часто задаваемые вопросы

Подойдёт ли она для Stable Diffusion?

Да, 32 ГБ позволят загружать тяжелые чекпоинты и работать с большими разрешениями. Но скорость генерации будет ниже, чем на картах NVIDIA, потому что оптимизация под ROCm часто уступает CUDA в задачах диффузии.

Какой блок питания нужен?

Рекомендую брать БП на 700 Вт. Карта потребляет 300 Вт, поэтому при наличии процессора с TDP 125 Вт и других компонентов запас по линии 12V должен быть ощутимым.

Чем она лучше Radeon PRO W6800?

W6800 имеет только 32 ГБ, но V620 может показывать иную производительность в специфических вычислениях. Однако W6800 часто проще найти в продаже у ритейлеров.

Стоит ли брать её на б/у рынке для AI?

Только если вам критичен объём памяти за минимальные деньги. Для обучения моделей лучше искать карты с тензорными ядрами, так как 20.3 TFLOPS FP32 не спасут от медленного обучения.