Оценка производительности
GPU от NVIDIA на процессоре C78. Начиная с CUDA Toolkit версии 8, поддержка видеокарты удалена. Выпущена 06.05.2008.
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
NVIDIA GeForce 9200 не подходит для современных игр или вычислений машинного обучения и искусственного интеллекта из-за низкой производительности. Он может быть использован для простых задач визуализации или учебных целей.
NVIDIA GeForce 9200 можно сравнить с более старыми моделями GeForce, такими как GeForce 7600 или 8600. Отличие заключается в значительно меньшей производительности и ограниченных возможностях. Современные графические карты значительно превосходят его по всем параметрам.
Для NVIDIA GeForce 9200 достаточно минимального питания и охлаждения. Она потребляет всего 40 Вт, что соответствует стандартным требованиям для таких карт. Однако все же рекомендуется использовать систему охлаждения, чтобы предотвратить перегрев.
NVIDIA GeForce 9200 не стоит покупать в 2025-2026 годах из-за крайне низкой производительности и отсутствия поддержки современных приложений. Даже если вы ищете самую дешевую карту, существуют более эффективные и современные альтернативы.
Рекомендации
Эта видеокарта NVIDIA GeForce 9200 серии Tesla предназначена для научных вычислений и машинного обучения из-за своей архитектуры Tesla. Однако ее мощность очень ограничена - 16 ядер и 0.0384 TFLOPS FP32, что делает ее не подходящей для современных игр, глубокого обучения или сложного рендеринга. Она больше подходит для легких задач, требующих параллельных вычислений в офисной среде.
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
