Оценка производительности
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.
Содержание:
Память ML-производительность Вычислительная мощность Архитектура и совместимость Программная поддержка ML Частоты и производительность Энергопотребление Рендеринг ДополнительноПамять
Объем памяти
Тип памяти
Пропускная способность памяти
Ширина шины памяти
ML-производительность
FP16 (half)
BF16
TF32
Вычислительная мощность
FP32 (float)
FP64 (double)
CUDA ядра
RT ядра
Архитектура и совместимость
Архитектура GPU
SM (Streaming Multiprocessor)
PCIe версия
Программная поддержка ML
CUDA версия
Частоты и производительность
Base Clock
Boost Clock
Memory Clock
Энергопотребление
TDP/TGP
Рекомендуемый БП
Разъём питания
Дополнительно
Слоты
Дата выпуска
Дисплейные порты
Часто задаваемые вопросы
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.
Рекомендации
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.
Арендовать дешевле, чем покупать
H200 (141GB)
NVIDIA
Первая GPU с памятью HBM3e (141 ГБ) на архитектуре Hopper. Создана для генеративного ИИ и HPC задач. До 2X быстрее для LLM inference по сравнению с H100. Поддерживает FP8, FP16, TF32 и другие форматы точности.
от 375,0 руб/час
H100 80Gb PCIe (80GB)
NVIDIA
Флагманская GPU на архитектуре Hopper с 80 ГБ памяти HBM3. 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.
от 299,11 руб/час
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.
от 299,11 руб/час
Tesla A100 (80GB)
NVIDIA
Видеокарта для исследований на пике современных алгоритмов LLM, CV и пр. Создана специально для ML вычислений.
от 200,89 руб/час
RTX 4090 (48GB)
NVIDIA
Десктопная карта с аппаратной поддержкой Ray Tracing, DLSS 3.5, кодеками H.264/H.265/AV1 и увеличенной видеопамятью 48 ГБ GDDR6X.
от 81,85 руб/час
RTX 3090 (24GB)
NVIDIA
Десктопная карта с аппаратной поддержкой Ray Tracing, DLSS, H.264, H.265
от 34,23 руб/час
RTX A5000 (24GB)
NVIDIA
Создана для обработки видеопотоков, готова к виртуализации. Профессиональная карта с аппаратной поддержкой Ray Tracing, DLSS, H.264, H.265
от 31,25 руб/час
Tesla A10 (24GB)
NVIDIA
Видеокарта идеальная для инференса ИИ, обработки видео, CAD и BIM проектирования, CAE исследований, поддерживающих вычисления на GPU.
от 26,79 руб/час
