AMD Radeon R9 M290X Mac Edition

GCN 1.0 · 2 ГБ GDDR5 · 1 024 SP · 80 Вт TDP · 2014
Десктоп

Radeon R9 M290X Mac Edition базируется на архитектуре GCN 1.0 и чипе Pitcairn. Это специфический продукт для встраиваемых систем Apple прошлых лет. Карта имеет 1024 потоковых процессора с частотой до 975 МГц. Памяти здесь всего 2.0 ГБ GDDR5. Шина составляет 256 бит, что дает пропускную способность 175 ГБ/с. Она относится к бюджетному сегменту. В 2026 году рассматривать её для современных игр бессмысленно, так как архитектура не поддерживает актуальные API. Но она может пригодиться для специфических вычислений или оживления старого железа. TDP составляет всего 80 Вт. Для системы хватит любого БП на 300 Вт. Конкуренты в этом сегменте сегодня — это крайне слабые GT 1030 или б/у решения вроде GTX 750. Они быстрее в играх, но M290X имеет преимущество в специфических задачах вычислений за счет старой архитектуры GCN. Она работает стабильно в узких нишах. Однако современные требования к видеопамяти делают её почти бесполезной для тяжелого софта.

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 1.0
GPU-чип
Pitcairn
Stream Processors
1 024

Частоты

Базовая
850 МГц
Boost
975 МГц
FP32 пик
2.00 TFLOPS

Память

Объём
2 ГБ GDDR5
Шина
256 бит
Частота
1365 МГц
Bandwidth
175 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
80 Вт

Выходы и интерфейс

Интерфейс
PCIe 3.0 x16

API и технологии

DirectX
11.1
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

Карта не потянет даже интерфейс рабочего стола в таком разрешении без сильных фризов.

1440p 1 / 10

Разрешение слишком высокое для 2 ГБ памяти и чипа Pitcairn.

1080p 3 / 10

Пойдут только проекты десятилетней давности или очень легкие киберспортивные дисциплины на минималках.

AI-инференс 2 / 10

Stable Diffusion не запустится из-за нехватки VRAM и отсутствия нужных инструкций.

AI-обучение 1 / 10

Обучение моделей невозможно на таком железе.

3D-рендер 2 / 10

Cycles будет работать крайне медленно через OpenCL.

Видеомонтаж 3 / 10

Для DaVinci Resolve памяти катастрофически мало, монтаж будет идти с задержками.

Офис 8 / 10

Отлично подходит для браузера и работы с документами в старых сборках macOS или Linux.

Стоит ли покупать в 2026?

Покупать R9 M290X в 2026 году стоит только коллекционерам или владельцам специфического железа. Она не подходит для гейминга. Даже бюджетные современные видеокарты справляются лучше, потому что у них есть поддержка современных драйверов и больше памяти. Если вам нужна карта для вычислений или старой системы, ищите варианты с 4 ГБ VRAM. Эта модель ограничена 2 ГБ GDDR5. Она проигрывает любому современному решению в играх. В качестве альтернативы лучше рассмотреть б/у GTX 1050 или RX 550. Они обеспечат более плавную работу в софте и играх за счет свежих инструкций. R9 M290X — это узкоспециализированный инструмент. Он полезен только там, где важна совместимость с конкретным старым железом Apple.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Низкое энергопотребление 80 Вт
  • Широкая шина 256 бит
  • Подходит для старых систем Apple
  • Хорошая производительность в вычислениях

Слабые стороны

  • Малый объем памяти 2 ГБ
  • Устаревшая архитектура GCN 1.0
  • Отсутствие поддержки новых API
  • Низкая скорость в современных играх

Часто задаваемые вопросы

Подойдет ли она для запуска Stable Diffusion?

Нет. Для комфортной работы Stable Diffusion требуется минимум 6-8 ГБ видеопамяти и поддержка CUDA или современных версий ROCm. У этой карты всего 2 ГБ, чего не хватит даже для генерации картинки 512x512 без ошибок памяти.

Нужен ли дополнительный разъем питания?

Нет. TDP карты составляет 80 Вт, поэтому она питается только через слот PCI-Express. Любой стандартный блок питания мощностью от 300 Вт справится с этой задачей без проблем.

Чем она лучше GTX 750?

В чистой математике и некоторых задачах вычислений на старых версиях OpenCL она может показать достойные результаты. Однако в играх GTX 750 будет значительно быстрее за счет более эффективной архитектуры Maxwell.

Можно ли использовать её для нейросетей?

Только для очень простых задач инференса через OpenCL, если софт это поддерживает. Для серьезных локальных LLM вроде Llama 3 памяти в 2 ГБ недостаточно даже для загрузки весов модели.