Tesla C2090 — это артефакт эпохи Fermi 2.0 на базе чипа GF110. Карта вышла в 2011 году для серверных вычислений, а не для игр. Памяти здесь 6 ГБ GDDR5 с шиной 384 бит. Пропускная способность составляет 177 ГБ/с. Это важно для работы с большими массивами данных, хотя архитектура безнадёжно устарела. Пиковая производительность FP32 составляет всего 1.3 TFLOPS. В 2026 году её можно найти только в бюджетном сегменте на вторичном рынке. Она работает как ускоритель для специфических задач. Но современные драйверы её не поддерживают. Игры вроде Cyberpunk 2077 на ней не запустятся из-за отсутствия поддержки актуальных API. Конкурент в том же бюджете — б/у GTX 1050 Ti, которая намного быстрее в играх. Если искать решение для простых вычислений, лучше смотреть на старые Tesla Kepler. Они работают стабильнее. C2090 требует 250 Вт энергии. Блок питания на 600 Вт обязателен, потому что скачки напряжения на старых линиях питания могут убить систему. Это специфический инструмент для тех, кто понимает, зачем ему нужен чип 15-летней давности.
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.
Балл 1-10 для каждого сценария — пригодность именно для этой задачи (не общий perf-rank).
Карта не предназначена для гейминга. Она не выдаст даже 5 FPS в современных проектах.
Забудьте об этом варианте. Архитектура не поддерживает современные инструкции.
Разве что старые проекты десятилетней давности. Даже в них будут фризы.
Stable Diffusion не заведётся из-за отсутствия поддержки CUDA последних версий. Локальные LLM вроде Llama будут работать крайне медленно.
Обучать модели здесь невозможно. Не хватит вычислительной мощности и инструкций.
Cycles будет использовать только CPU или очень медленный CUDA-режим. Это неэффективно.
NVENC здесь нет или он слишком старый. DaVinci будет тормозить на предпросмотре.
Для браузера и документов пойдёт. Но зачем тратить 250 Вт на это?
Покупать Tesla C2090 в 2026 году — плохая идея для большинства. Она не подходит ни для игр, ни для современного AI. Архитектура Fermi безнадёжно отстала от требований библиотек CUDA. Вы получите только головную боль с настройкой драйверов. Если нужен бюджетный ускоритель для обучения нейросетей, ищите карты серии Pascal или Turing. Даже б/у GTX 1060 даст больше пользы за те же деньги. C2090 имеет смысл брать только если вы восстанавливаете старую серверную станцию под специфический софт. В остальных случаях это просто кусок железа с высоким потреблением. Сравнение с прошлым поколением Tesla показывает, что разрыв в эффективности стал критическим. Старые карты едят много, а делают мало. Не тратьте бюджет на этот мусор.
Нет. Современные версии библиотек требуют CUDA версии 11 или 12. Архитектура Fermi поддерживает только очень старые версии, которые не совместимы с актуальным кодом PyTorch. Вы получите ошибку при попытке инициализации устройства.
Минимум 600 Вт. Карта потребляет 250 Вт в пике. Учтите, что у неё может не быть стандартных разъёмов, и вам придётся использовать переходники или искать специфические серверные кабели.
У неё шире шина памяти — 384 бит против 128 бит у многих бюджетных игровых карт. Это даёт преимущество в пропускной способности при работе с простыми математическими задачами, но не спасает от старой архитектуры.
Можно, но это будет крайне медленно. Cycles сможет использовать CUDA-ядра, но их количество и скорость работы на уровне 1.3 TFLOPS сделают процесс рендера мучительным. Проще использовать современный процессор.
Загружается каталог…