Tesla M2090 — это серверный артефакт из 2011 года на архитектуре Fermi 2.0. Чип GF110 здесь работает с 512 CUDA-ядрами и частотой до 651 МГц. Памяти 6 ГБ GDDR5 вполне достаточно для старых задач, хотя шина 384 бит обеспечивает пропускную способность лишь на уровне 177 ГБ/с. Карта относится к бюджетному сегменту вторичного рынка. Она не предназначена для современных игр, так как отсутствие поддержки актуальных API делает запуск новинок невозможным. Основная цель этого железа — специфические вычисления в закрытых контурах или обучение простейших алгоритмов. Пиковая производительность FP32 составляет 1.3 TFLOPS. Это крайне мало по меркам 2026 года. TDP держится на отметке 250 Вт, что требует качественного охлаждения и мощного блока питания. В пассивном исполнении карта быстро перегреется без обдува в серверной стойке. Для домашнего ПК придётся колхозить кастомный радиатор или ставить мощный вентилятор на прижим. Конкуренты в бюджетном сегменте сегодня — это б/у GTX 1050 Ti или RX 560. Они намного быстрее в играх, хотя проигрывают Tesla в специфических задачах с памятью. Если вам нужен инструмент для экспериментов с кодом, M2090 может подойти. Но для работы и развлечений это тупиковый путь.
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 потянет даже интерфейс рабочего стола в 4K без диких тормозов.
Запуск современных игр невозможен из-за отсутствия поддержки DirectX 12 и Vulkan.
Пойдут только проекты десятилетней давности вроде Skyrim или CS:GO на минималках.
Stable Diffusion не запустится из-за отсутствия поддержки CUDA новых версий.
Обучение современных моделей невозможно из-за критически низкой производительности чипа.
Cycles не будет использовать эту карту как ускоритель в современных версиях.
Движок NVENC здесь слишком старый для эффективного кодирования видео высокого разрешения.
Для браузера и текстовых редакторов мощности хватит, если есть видеовыход.
Покупать Tesla M2090 в 2026 году стоит только ради фанатского интереса или специфических задач с низкоуровневым программированием. Она не годится для AI-инференса, так как современные библиотеки требуют архитектуры Pascal или новее. Вы получите только головную боль с перегревом и поиском переходников. Для обучения нейросетей лучше поискать б/у Tesla P4, которая намного эффективнее. Даже старая GTX 1060 будет полезнее в повседневных задачах. По сравнению с архитектурой Kepler, Fermi уже безнадёжно устарела во всём. Если ваша цель — запустить LLM или Stable Diffusion, обходите эту карту стороной. Она не даст вам нужной скорости вычислений. В бюджетном сегменте сейчас правят карты с поддержкой тензорных ядер или хотя бы свежих драйверов. M2090 — это просто кусок старого кремния с большим потреблением энергии.
Нет, карта бесполезна для этих целей. Современные версии библиотек CUDA и PyTorch требуют поддержки архитектур от Pascal (GTX 10-й серии) и выше. На Fermi вы просто не запустите код.
Рекомендую брать БП на 600 Вт с хорошим запасом. Сама карта потребляет 250 Вт, а старые компоненты системы могут давать скачки напряжения, что критично для такой древней архитектуры.
У Tesla больше видеопамяти — 6 ГБ против 2 ГБ у большинства версий 750 Ti. Однако в реальных задачах GTX 750 Ti будет быстрее за счёт более свежих инструкций и меньшего жора.
Технически можно, если у вас есть видеовыход на материнской плате или вы используете переходники. Главное — решить вопрос с охлаждением, так как карта рассчитана на продув в серверных стойках.
Загружается каталог…