Performance Rating
GPU от AMD на процессоре Fiji. AMD Radeon R9 Nano содержит 4 Гб видеопамяти HBM. Шина 4096 бит, пропускная способность 512.0 GB/s. 28 nm техпроцесс в TSMC. Выпущена 27.08.2015.
Reference card by chip manufacturer: AMD Radeon R9 Nano
Contents:
Memory ML Performance Compute Power Architecture & Compatibility ML Software Support Clocks & Performance Power Consumption Rendering AdditionalMemory
Memory Size
Memory Type
Memory Bandwidth
Memory Bus Width
ML Performance
FP16 (Half Precision)
BF16 (Brain Float)
TF32 (TensorFloat)
Compute Power
FP32 (Single Precision)
FP64 (Double Precision)
CUDA Cores
RT Cores
Architecture & Compatibility
GPU Architecture
SM (Streaming Multiprocessor)
PCIe Version
ML Software Support
CUDA Version
Clocks & Performance
Base Clock
Boost Clock
Memory Clock
Power Consumption
TDP/TGP
Recommended PSU
Power Connector
Additional
Slots
Release Date
Display Outputs
FAQ
Radeon R9 Nano подходит для базового гейминга и легких задач в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Он может справиться с играми среднего уровня и некоторыми задачами ML/AI, но будет слабым выбором для сложных тренировок моделей или высокопроизводительной графики.
Radeon R9 Nano можно сравнить с NVIDIA GeForce GTX 960 или AMD Radeon R9 380. Основные отличия заключаются в архитектуре (GCN 3.0 против Kepler), меньшем количестве ядер и памяти, а также более низкой энергоэффективности. Radeon R9 Nano имеет более компактную конструкцию и меньше потребляет энергии, но в то же время имеет более ограниченные возможности по сравнению с конкурентами.
Для Radeon R9 Nano достаточно стандартного питания от блока питания мощностью не менее 300 Вт и среднего охлаждения. Она не требует специального водяного охлаждения или мощного блока питания. Однако для максимальной производительности рекомендуется использовать блок питания с эффективностью не ниже 80 Plus и надежное охлаждающее решение.
В 2025-2026 годах Radeon R9 Nano будет устаревшей моделью. Более современные видеокарты будут значительно быстрее и эффективнее. Если вам нужна недорогая карта для базового использования, она может быть хорошим выбором, но для серьезных задач лучше выбирать более новые модели.
Recommendations
Эта видеокарта подходит для базового рендеринга, обучения нейронных сетей на начальном этапе и простых игр. Она не предназначена для серьезной гейминговой деятельности или интенсивного машинного обучения и AI.
Renting is cheaper than buying
H100 80Gb SXM (80GB)
NVIDIA
Флагманская GPU на архитектуре Hopper с 80 ГБ памяти HBM3 в форм-факторе SXM. Создана для обучения и инференса больших языковых моделей, HPC задач. Поддерживает FP64, FP32, TF32, FP16, BF16, FP8 и INT8 вычисления с Tensor Cores 4-го поколения.
from 299.11 RUB/hour
