Performance Rating
KFA2 GTX 460 Razor содержит 1024 Гб видеопамяти GDDR5. Шина 256 бит, пропускная способность 115.2 GB/s. KFA2 GTX 460 Razor имеет 336 CUDA ядер. Начиная с CUDA Toolkit версии 9, поддержка видеокарты удалена.
Reference card by chip manufacturer: NVIDIA GeForce GTX 460
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
KFA2 GTX 460 Razor хорошо подходит для игр в среднем разрешении и средних настройках графики. Он также может использоваться для базовых задач рендеринга и обработки изображений, но для более сложных задач, таких как машинное обучение или глубокое обучение, он будет недостаточно мощным.
KFA2 GTX 460 Razor можно сравнить с NVIDIA GeForce GTX 460 и другими видеокартами того же поколения. Он отличается от более новых моделей тем, что имеет меньшую пропускную способность и меньше ядер, что делает его менее эффективным для современных игр и вычислительных задач.
Для KFA2 GTX 460 Razor достаточно стандартного блока питания на 250 Вт. Однако, если вы планируете использовать ее в системах с высоким нагревом или в системах с большим количеством других компонентов, рекомендуется проверить совместимость с вашим блоком питания и охлаждением.
В 2025-2026 году KFA2 GTX 460 Razor будет считаться устаревшей моделью и не будет подходить для большинства современных задач, включая игры и вычислительные задачи. Если вы не требуете высокой производительности и хотите сохранить средства, эта видеокарта может быть хорошим выбором, но для большинства пользователей лучше поискать более новые модели.
Recommendations
Эта видеокарта подходит для легких задач в области гейминга и офисной работы. Она может справиться с простыми задачами рендеринга и машинным обучением, но производительность будет низкой. Из-за небольшой памяти и старой архитектуры Fermi она не рекомендуется для современных требований к AI/ML или высокопроизводительного рендеринга.
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
