AMD Radeon Vega 3 Embedded

GCN 5.0 · 192 SP · 10 Вт TDP · 2019
Десктоп

Radeon Vega 3 Embedded — это встройка из семейства Picasso 2019 года. Она живет внутри процессоров Ryzen APU. Здесь всего 192 потоковых процессора и частота буста 1200 МГц. Памяти у чипа нет, он забирает ресурсы из системной RAM через шину процессора. Это бюджетный сегмент для самых простых задач. Пиковая производительность FP32 составляет всего 0.5 TFLOPS. Для современных игр это крайне мало. Даже старый интерфейс GCN 5.0 не спасает ситуацию в тяжелых проектах. Если вы планируете запустить Cyberpunk 2077, то получите слайд-шоу вместо геймплея. В 2026 году этот чип остается только для печатных машинок или медиацентров. Конкуренты в бюджетном сегменте — Intel UHD Graphics 730/740, которые лучше справляются с декодированием видео. Также есть решения на базе ARM, которые потребляют еще меньше энергии. Vega 3 не подходит для работы. Она создана только для вывода изображения и базовой отрисовки интерфейса.

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 5.0
GPU-чип
Picasso-M
Stream Processors
192

Частоты

Базовая
300 МГц
Boost
1200 МГц
FP32 пик
0.46 TFLOPS
FP16 пик
0.92 TFLOPS

Память

Питание и форм-фактор

TDP
10 Вт

Выходы и интерфейс

Интерфейс
IGP

API и технологии

DirectX
12.1
Vulkan
1.3

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

Работать не будет. Даже рабочий стол в 4K может подтормаживать.

1440p 1 / 10

Забудьте об этом сценарии. Картинка превратится в набор пикселей.

1080p 2 / 10

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

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion не запустится. Памяти и ядер катастрофически не хватает.

AI-обучение 1 / 10

Обучение нейросетей невозможно. Чип не имеет нужных тензорных блоков.

3D-рендер 1 / 10

Рендер в Cycles будет длиться вечность. Это не инструмент для работы.

Видеомонтаж 2 / 10

DaVinci Resolve будет тормозить на превью. Монтаж 4K видео исключен.

Офис 8 / 10

Для Word, Excel и браузера этого вполне достаточно.

Стоит ли покупать в 2026?

Брать Vega 3 в 2026 году как игровую или рабочую единицу нет смысла. Это решение для офисных ПК или дешевых ТВ-боксов. Если вам нужен компьютер для учебы, то такая сборка сэкономит деньги на блоке питания и видеокарте. Однако для любых задач, связанных с графикой, она бесполезна. Она проигрывает даже старым дискретным картам типа GT 1030. Если бюджет позволяет, лучше смотреть в сторону APU с Radeon 680M или 780M. Они на порядок быстрее в играх и работе. Vega 3 — это вчерашний день для энтузиастов. Она подходит только тем, кому нужно просто видеть картинку на мониторе. Не тратьте время на попытки выжать из нее FPS в новых проектах.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Потребление всего 10 Вт
  • Минимальный нагрев системы
  • Не требует отдельного БП
  • Низкая цена систем на APU

Слабые стороны

  • Отсутствие выделенной видеопамяти
  • Крайне низкий TFLOPS
  • Невозможность запуска современных игр
  • Зависимость от скорости системной RAM

Часто задаваемые вопросы

Потянет ли она Stable Diffusion локально?

Нет, это невозможно. Для запуска SD нужно минимум 4-8 ГБ видеопамяти и высокая вычислительная мощность. У Vega 3 всего 0.5 TFLOPS, что в десятки раз меньше необходимых значений.

Нужен ли отдельный блок питания для этой графики?

Нет, не нужен. Чип потребляет около 10 Вт и питается напрямую от материнской платы через сокет процессора. Любой современный БП справится с такой нагрузкой без проблем.

Чем она отличается от Radeon Vega 8?

Разница в количестве ядер. В Vega 8 стоит 8 вычислительных блоков, а здесь всего 6. Это дает примерно 25-30% разницы в производительности в простых задачах.

Можно ли использовать её для нейросетей?

Только для очень простых задач через CPU. Сама архитектура GCN 5.0 не имеет оптимизаций под современные AI-вычисления, поэтому инференс будет крайне медленным.