NVIDIA Tegra 4 GPU

VLIW Vec4 · 0.5 ГБ LPDDR3 · 20 Вт TDP · 2013
Десктоп

Tegra 4 GPU — это мобильное решение на базе архитектуры VLIW Vec4, которое вышло в 2013 году. Чип Wayne работает на частоте 672 МГц под управлением шины 32 бит. Памяти здесь крайне мало — всего 0.5 ГБ LPDDR3 с пропускной способностью 7 ГБ/с. Это не видеокарта для ПК в привычном понимании, а SoC-решение для встраиваемых систем и планшетов того времени. По современным меркам её производительность равна нулю. Даже простые задачи вызывают задержки, потому что пропускная способность памяти не позволяет быстро перекачивать данные между чипом и буфером. В 2026 году искать это железо для работы бессмысленно. Если вам нужно решение в бюджетном сегменте для эмуляции старых систем или специфических задач embedded-разработки, этот чип может быть интересен только из-за своей архитектуры. Конкуренты в бюджетном сегменте сегодня — это микроконтроллеры с графическим ускорителем или ультрабюджетные решения на базе RISC-V. Tegra 4 проигрывает им по всем параметрам. Она не имеет CUDA-ядер, поэтому любые вычисления через библиотеки NVIDIA здесь невозможны. Это артефакт эпохи мобильного бума десятилетней давности.

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
VV VLIW Vec4
GPU-чип
Wayne

Частоты

Базовая
672 МГц
Boost
672 МГц

Память

Объём
0.5 ГБ LPDDR3
Шина
32 бит
Частота
933 МГц
Bandwidth
7 ГБ/с

Питание и форм-фактор

TDP
20 Вт

Выходы и интерфейс

Интерфейс
IGP

API и технологии

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 выдаст даже слайд-шоу из-за отсутствия видеопамяти.

1440p 1 / 10

Разрешение выше 720p приведет к моментальному вылету драйвера.

1080p 1 / 10

Запустить современные игры невозможно из-за архитектуры VLIW Vec4.

AI-инференс 1 / 10

Stable Diffusion или Llama не запустятся из-за отсутствия CUDA и малого объема памяти.

AI-обучение 1 / 10

Обучение моделей невозможно на таком железе.

3D-рендер 1 / 10

Blender Cycles не увидит этот чип как ускоритель.

Видеомонтаж 1 / 10

DaVinci Resolve потребует минимум 2-4 ГБ видеопамяти для запуска интерфейса.

Офис 2 / 10

Только для очень простых задач в специализированных ОС.

Стоит ли покупать в 2026?

В 2026 году покупать Tegra 4 нет смысла. Это железо не подходит ни для игр, ни для работы с контентом. Даже если вы собираете ретро-стенд, этот чип будет ограничивать вас старым софтом. Он бесполезен в задачах AI, так как у него 0 CUDA-ядер и крайне низкий FP32 пик. Если вам нужен бюджетный ускоритель для простых задач, лучше смотреть в сторону современных ARM-решений или самых дешевых дискретных карт начального уровня. Tegra 4 — это тупиковый путь для современного пользователя. Она проигрывает любому современному чипу даже в задачах вывода изображения на экран. Если ваша цель — локальные LLM, забудьте про этот вариант сразу. Вам нужна карта с объемом памяти от 8 ГБ и поддержкой CUDA. Старое железо Tegra не даст вам ничего, кроме разочарования при попытке запустить современный софт.

Обновлено редакцией: 2026-05-17.

Плюсы и минусы

Сильные стороны

  • Потребление всего 20 Вт
  • Компактный форм-фактор SoC
  • Низкий нагрев при нагрузке

Слабые стороны

  • Всего 0.5 ГБ памяти LPDDR3
  • Узкая шина 32 бит
  • Отсутствие поддержки современных API
  • Нулевая производительность в вычислениях

Часто задаваемые вопросы

Можно ли использовать Tegra 4 для запуска Stable Diffusion?

Нет, это невозможно. Для работы Stable Diffusion требуется архитектура CUDA и минимум 4-6 ГБ видеопамяти, в то время как здесь доступно всего 0.5 ГБ LPDDR3.

Какой блок питания нужен для этой системы?

TDP чипа составляет всего 20 Вт. Вам хватит любого минимального БП на 200-300 Вт, если рассматривать её в составе мобильной платформы.

Чем она отличается от современных бюджетных видеокарт?

Современные карты имеют тысячи ядер и поддержку новых API. Tegra 4 использует старую архитектуру VLIW Vec4, которая не поддерживает современные стандаты графики.

Подойдет ли она для обучения нейросетей?

Ни в коем случае. У чипа нет вычислительных блоков, способных работать с тензорными операциями, а пропускная способность 7 ГБ/с слишком мала.