AMD Radeon R5E Mobile Graphics

GCN 3.0 · 192 SP · 15 Вт TDP · 2016
Ноутбук

Radeon R5E Mobile Graphics — это встройка из 2016 года на базе архитектуры GCN 3.0. Она живет в мобильных процессорах Stoney Ridge-M. Здесь всего 192 вычислительных блока и частота буста 847 МГц. Памяти у чипа нет, он забирает ресурсы из оперативной системы. Пиковая производительность составляет 0.3 TFLOPS по FP32. Это крайне мало. Даже в 2026 году такая графика не тянет современные проекты, потому что пропускная способность системной памяти и малый объем ядер не позволяют обрабатывать тяжелые шейдеры. Карта работает в бюджетном сегменте как решение для самых базовых задач. В 2026 году её конкуренты в этом же tier — это встроенные решения Intel UHD Graphics или современные дешевые чипы от AMD Ryzen серии Athlon, которые работают быстрее за счет свежей архитектуры. Если вам нужно запускать что-то тяжелее браузера, эта железка не поможет. Она создавалась для экономии энергии, а не для вычислений. TDP составляет всего 15 Вт. Это позволяет ноутбукам работать долго, но убивает любую игровую производительность.

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
GCN GCN 3.0
GPU-чип
Stoney
Stream Processors
192

Частоты

Базовая
200 МГц
Boost
847 МГц
FP32 пик
0.33 TFLOPS
FP16 пик
0.33 TFLOPS

Память

Питание и форм-фактор

TDP
15 Вт

Выходы и интерфейс

Интерфейс
IGP

API и технологии

DirectX
12.0
Vulkan
1.2

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 отсутствия пропускной способности.

1440p 1 / 10

Даже на минимальных настройках будет слайд-шоу.

1080p 2 / 10

Пойдут только старые проекты вроде CS:GO или Dota 2 на низких настройках.

AI-инференс 0 / 10

Stable Diffusion не запустится из-за отсутствия VRAM и вычислительной мощности.

AI-обучение 0 / 10

Обучение моделей невозможно на таком железе.

3D-рендер 1 / 10

Рендер в Cycles будет идти вечно.

Видеомонтаж 2 / 10

DaVinci Resolve будет тормозить даже на склейке FullHD.

Офис 8 / 10

Браузер, Word и почта работают нормально.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать Radeon R5E Mobile Graphics в 2026 году для работы или игр нет смысла. Это железо устарело на десятилетие. Оно подходит только для печатных машинок или очень дешевых терминалов. Если ваша задача — запуск локальных LLM или рендер, забудьте об этом варианте сразу. Даже бюджетная карта уровня GTX 1650 будет быстрее в разы. В этом же tier сейчас есть более живые решения на базе процессоров Intel Alder Lake-N. Они предлагают гораздо больше инструкций на такт и лучше справляются с видеодекодированием. Старое поколение GCN 3.0 не поддерживает современные API, которые нужны для нормальной работы софта. Покупайте это только если нашли сверхдешевый б/у ноутбук для учебы. В остальных случаях это выброшенные деньги.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Минимальный нагрев
  • Потребление 15 Вт
  • Низкая цена на б/у рынке

Слабые стороны

  • Отсутствие выделенной памяти
  • Крайне низкий FP32 (0.3 TFLOPS)
  • Непригодность для современных игр
  • Устаревшая архитектура GCN 3.0

Часто задаваемые вопросы

Пойдет ли на ней Stable Diffusion?

Нет, не пойдет. Для работы SD требуется минимум 4-6 ГБ видеопамяти и поддержка CUDA или современных OpenCL инструкций. У этой встройки 0 ГБ выделенной памяти, а её 0.3 TFLOPS не хватит даже на генерацию одной картинки за разумное время.

Нужен ли отдельный блок питания?

Нет, отдельный БП не нужен. Чип потребляет всего 15 Вт и питается напрямую от материнской платы ноутбука или мобильной платформы. Это решение для ультрабуков и дешевых нетбуков.

Чем она хуже встроенной графики Intel UHD?

Intel UHD в новых процессорах имеет более свежие блоки декодирования видео. Radeon R5E будет плохо справляться с современными кодеками вроде AV1 или даже тяжелым HEVC, что сделает просмотр YouTube в 4K мучением.

Можно ли использовать её для AI-задач?

Забудьте. Для локальных LLM вроде Llama нужны объемы памяти и скорость шины, которых здесь нет физически. Даже самые маленькие модели будут выдавать меньше 1 токена в секунду.