Vypočítejte TPS modelu Radeon R9 M470X na místních AI modelech

AMD 4 GB GDDR5 77 GB/s May 2016

Každý model v našem katalogu byl posouzen vůči této kartě při délce kontextu a minimální kvalitě, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jediný požadavek, vypočítaný z šířky pásma paměti této karty a velikosti každého modelu po kompresi..

Vypočítáno pro tuto kartu

97 modely, které může spustit

679 modely v našem katalogu dohromady

Největší model, který podporuje

DeciLM 6B

5.7B · Q3_K_M · 12.0 tok/s

Nejrychlejší model

Gemma 3 QAT 1B

25.4 tok/s · 1B

Které AI modely mohou běžet na a Radeon R9 M470X?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Více kontextu znamená více paměti pro cache konverzace. Rychlost je pro novou konverzaci a nemění se s tímto nastavením..

Skrývá modely, které by se vešly pouze tím, že by byly komprimovány pod tuto úroveň.

97 modely odpovídají

Vypočítávání
Kvantisace Pohodlné
25.4 tok/s

15–41 · nízká důvěra

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k tokeny Q8_0 Pohodlný
25.4 tok/s

15–41 · nízká důvěra

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k tokeny Q8_0 Pohodlný
25.4 tok/s

15–41 · nízká důvěra

HGRN 1B (WT 103) ≈ 1B Nov 2023 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
25.4 tok/s

15–41 · nízká důvěra

LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ 1B Dec 2024 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
25.4 tok/s

15–41 · nízká důvěra

OLMo-1B ≈ 1B Feb 2024 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
25.4 tok/s

15–41 · nízká důvěra

Pythia-1b ≈ 1B Apr 2023 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
23.5 tok/s

14–38 · nízká důvěra

OpenELM-1.1B ≈ 1.1B May 2024 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
23.1 tok/s

14–37 · nízká důvěra

DeciCoder-1B ≈ 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
23.1 tok/s

14–37 · nízká důvěra

SantaCoder ≈ 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
23.1 tok/s

14–37 · nízká důvěra

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
23.1 tok/s

14–37 · nízká důvěra

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
21.1 tok/s

13–34 · nízká důvěra

EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
21.1 tok/s

13–34 · nízká důvěra

MinerU2.5 ≈ 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
21.1 tok/s

13–34 · nízká důvěra

Pleias 1.0 1.2B ≈ 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
21.1 tok/s

13–34 · nízká důvěra

Pleias-RAG-1B ≈ 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
20.6 tok/s

12–33 · nízká důvěra

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 54k tokeny Q8_0 Pohodlný
20.3 tok/s

12–33 · nízká důvěra

MiniCPM-1.2B ≈ 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
19.5 tok/s

12–31 · nízká důvěra

DeepSeek Coder 1.3B ≈ 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
19.5 tok/s

12–31 · nízká důvěra

DeepSeek-VL-1.3B ≈ 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
19.5 tok/s

12–31 · nízká důvěra

DigiRL ≈ 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
19.5 tok/s

12–31 · nízká důvěra

GLA Transformer 1.3B ≈ 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
19.5 tok/s

12–31 · nízká důvěra

Janus 1.3B ≈ 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
19.5 tok/s

12–31 · nízká důvěra

Kosmos-2.5 ≈ 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
19.5 tok/s

12–31 · nízká důvěra

Otter ≈ 1.3B May 2023 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
19.5 tok/s

12–31 · nízká důvěra

Phi-1 ≈ 1.3B Oct 2023 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Radeon R9 M470X Plná specifikace

Všechny informace o této desce, seřazené podle toho, jak moc ovlivňují spuštění jazykového modelu, spíše než podle toho, jak by je uvedl seznam specifikací. Memory přichází první, protože rozhoduje o výsledku; zbytek je context..

Paměť

Dvě specifikace, které rozhodují o tom, co tato KARTA může spustit a jak rychle. Kapacita určuje, které modely se vejdou; šířka pásma určuje, kolik TOKENŮ za sekundu produkují, jakmile se vejdou.

Velikost paměti
4 GB
Šířka pásma VRAM
77 GB/s
Typ paměti
GDDR5
Šířka sběrnice paměti
128 bit
Frekvence paměti
1.2 GHz

Čip

Který procesor je na desce a jak byl vyroben. Menší výrobní technologie obvykle znamená vyšší výkon při stejné spotřebě energie.

Grafický procesor
Emerald
Architektura
GCN 2.0
Generace
Gem System(R9 M400)
Foundry
TSMC
Velikost procesu
28 nm
Tranzistory
2.1 billion
Hustota tranzistorů
13,000 K/mm²
Velikost čipu
160 mm²
Balíček
FCBGA-1093
Uvolněno
15 May 2016

Frekvence hodin

Jak rychle procesor běží. Zde má mnohem nižší hodnotu než na herním benchmarku: generování textu je omezeno šířkou pásma paměti, takže vyšší takt sotva posune výsledek.

Základní takt
1 GHz
Zvýšená frekvence
1.1 GHz

Zpracovatelské jednotky

Co čip obsahuje. Tyto prvky ovlivňují grafický výkon a mají hlavní význam pro zpracování dlouhého promptu spíše než pro produkci odpovědi.

Stínovací jednotky
896
Jednotky pro mapování textur
56
Renderovací výstupní jednotky
16
L1 cache
16 KB
L2 cache
0.25 MB

Teoretický výkon

Maximální aritmetické rychlosti zveřejněné pro kartu. Toto jsou stropy, kterých žádná skutečná pracovní zátěž nedosahuje, a generování textu dosahuje jen malé části z nich, protože je omezeno pamětí spíše než aritmetikou.

Jednoduchá přesnost (FP32)
2 TFLOPS
Dvojitá přesnost (FP64)
123.2 GFLOPS
Rychlost pixelů
18 GPixel/s
Rychlost textury
62 GTexel/s

Deska

Co je potřeba k fyzickému nainstalování a napájení karty — praktické omezení, která rozhodují o tom, zda se vejde do stroje, který již vlastníte.

Rozhraní sběrnice
PCIe 3.0 x16

Podpora softwaru

Jaké grafické a výpočetní rozhraní karta podporuje. CUDA výpočetní schopnost je ta, která se týká inferencí: pod 7.0 nejsou žádné tensorové jádra a moderní inferenční software se vrací ke pomalejším kódovým cestám.

DirectX
12.0
OpenGL
4.6
Vulkan
1.2
OpenCL
2.1
Shader model
6.5

Seznamy

Kde koupit GPU Radeon R9 M470X

Žádný prodejce aktuálně nenabízí tuto KARTU. Seznamy pocházejí od prodejců, kteří je zde zveřejňují přímo. — procházet adresář dodavatele vidět, kdo prodává co.

Co čísla znamenají

Co znamená paměťový subsystém pro AI

Paměť

4 GB

Šířka pásma

77 GB/s

Největší model

DeciLM 6B

Radeon R9 M470X nese pouze 4 GB z GDDR5. To omezuje na menší konec katalogu, a model musí být zcela uvnitř, než něco vygeneruje. Runtime ve skutečnosti získá přibližně 3.6 GB.

Šířka pásma paměti dosahuje 77 GB/s napříč autobusu 128 bitů. Šířka pásma je skutečné omezení této karty. Každý token vyžaduje přečtení celého modelu z paměti, takže velký model se zde bude zdát pomalý, i když se vejde.

Číslo je šířka sběrnice vynásobená hodinami paměti 1.2 GHz. Šíření sběrnice a zvyšování frekvence jsou dvě páky, které výrobce má, a proto může karta s nevýznamnými jádry stále generovat rychle.

Sestaveno, největší model, který se vejde, je DeciLM 6B, 5.7B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 12.0 tokenů za sekundu

Čip a jak byl vyroben

Radeon R9 M470X je postaven na grafickém procesoru Emerald, používající architekturu GCN 2.0 z AMD, jako součást generování Gem System(R9 M400).

Čip je vyráběn společností TSMC, na procesu 28 nm, s kostkou o rozměrech 160 mm², držení 2.1 billion Tranzistory. Menší proces obvykle znamená více výkonu při stejné spotřebě, i když pro jazykové modely to má mnohem menší význam než paměťový subsystém.

Bylo to vydáno v May 2016, hrubě 10.213391385811 před lety. Podpora softwaru pro inference obvykle následuje hardware o rok nebo dva, takže karta tohoto stáří má obvykle k dispozici zralé, dobře optimalizované kódové cesty.

Výpočetní propustnost a proč je méně důležitá, než vypadá

FP64

123.2 GFLOPS

Výkon s dvojitou přesností dosahuje 123.2 GFLOPS. Nemá to vliv na spuštění jazykového modelu — žádný inference runtime to nepoužívá — ale odděluje součásti datového centra od spotřebitelských, protože ty ostatní to úmyslně omezují.

Hodiny běží od základu 1 GHz k zvýšení 1.1 GHz. Zde má mnohem nižší hodnotu než na herním benchmarku: zvyšování taktovacích frekvencí zrychluje aritmetiku, a na aritmetiku není generace čekající.

Cache a zpracovatelské jednotky

Radeon R9 M470X má L1 cache 16 KB, podporováno L2 cache 0.25 MB. Cache vstřebává část paměťového provozu, který by jinak zasáhl hlavní sběrnici, což je jediné místo na této stránce, kde číslo jiné než šířka pásma tiše ovlivňuje rychlost generování — velká L2 umožňuje větší množství pracovního souboru zůstat blízko jader.

Existují 896 Stínovací jednotky, 56 Jednotky pro mapování textur, a 16 Renderovací výstupní jednotky. Tyto zařízení zpracovávají grafické pracovní zátěže a přispívají k zpracování výzev, ale většinu času, kdy model generuje odpověď, zůstávají nečinné.

Síla, velikost a instalace

Spojuje se přes PCIe 3.0 x16. Rozhraní určuje, jak rychle je model načten z disku do karty, nikoli jak rychle běží poté, co je tam, takže užší spojení stojí několik sekund při spuštění a nic víc.

Extrémy

Největší AI modely, které běží na GPU Radeon R9 M470X

Největší open-weight modely, které se vejdou na tuto kartu, nejnovější první. Každý je zobrazen při nejlepší kompresi, kterou karta může zvládnout..

  1. 01 Qwen3.5-4B 4B · Q5_K_M · Feb 2026 11.3 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 12.5 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 14.6 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 17.1 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 14.6 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 14.6 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 12.2 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 14.0 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 14.0 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 12.0 tok/s

Nejrychlejší AI modely na a Radeon R9 M470X

Kde tato KARTA produkuje TOKENY nejrychleji. Menší modely zde dominují, protože generování každého TOKENU znamená přečtení celého modelu z MEMORY jednou..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 25.4 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 25.4 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 25.4 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 25.4 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 25.4 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 25.4 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 23.5 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 23.1 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 23.1 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 23.1 tok/s

Krok za krokem

Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu Radeon R9 M470X

Nemusíte nic počítat ručně — kalkulačka gputps.com na této stránce to už vypočítala pro každý model, který tato karta může podpořit. Přečtení odpovědi trvá šest kroků.

  1. 01

    Najděte model v tabulce

    Tabulka uvádí 97 modely, které tato karta spouští. Hledání zúží seznam podle názvu nebo podle velikosti.

  2. 02

    Nastavte délku kontextu, kterou skutečně použijete

    Přetáhněte posuvník na délku konverzace, na které plánujete pracovat. Cache se zvětšuje s konverzací, a proti kartě, která drží 4 GB to je často rozdíl mezi modelem, který se vejde, a tím, který se nevejde.

  3. 03

    Vyberte, jak daleko chcete komprimovat.

    Ve výchozím nastavení tabulka vybírá nejméně komprimovanou verzi, která se vejde. Nastavení podlahy odstraňuje modely, které splňují kritéria pouze díky silné kompresi.

  4. 04

    Vezměte rozsah jako odpověď

    Čísla jsou vypočítaná, ne měřená. Nejrychlejší výsledek na této kartě je 25.4 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Stejná karta a model se liší o třicet až padesát procent mezi inference runtimy.

  5. 05

    Zkontrolujte volný prostor, než se rozhodnete

    Těsné znamená, že to dnes funguje; pohodlné znamená, že to stále funguje, když se konverzace rozrůstá. Porovnejte, co každý model potřebuje, s dostupným. 4 GB.

  6. 06

    Zkontrolujte stejný model z druhé strany

    Každá stránka modelu opakuje tento výpočet pro celý katalog. Stojí za to se podívat před rozhodnutím: ukazuje, co dalšího běží na stejném modelu, vedle Radeon R9 M470X.

Odpovědi

Radeon R9 M470X — běžné otázky

01

Radeon R9 M470X— Podporuje to CUDA?

Ne. CUDA je pouze od NVIDIA, a tohle je karta od AMD. Spouští jazykové modely prostřednictvím ROCm, Vulkan nebo Metal v závislosti na softwaru, které jsou méně zralé než cesta CUDA — naše odhady na to uplatňují penalizaci.

02

Radeon R9 M470X— jaké rozhraní sběrnice používá?

Používá PCIe 3.0 x16. Tohoto určuje, jak rychle je model nahrán na kartu, spíše než jak rychle běží po nahrání, takže to stojí několik sekund při spuštění a nic během generace.

03

Radeon R9 M470X— Je to dobré pro běh místních AI modelů?

Jeho paměť ho omezuje na menší modely, přesto jeho šířka pásma znamená, že generace bude na větších modelech působit pomalu. Celkem běží 97 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.

04

Radeon R9 M470X— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?

Pouze částečně. Vrstvy nad kartou GPU 4 GB je možné a obvykle falešná úspora: část systémové paměti je dostatečně pomalá, aby dominovala výsledku.

05

Byly by dvě Radeon R9 M470X Karty budou dvakrát rychlejší?

Kapacita se přidává, propustnost nikoli. Dva z nich vám dají 8 GB které vám umožňují držet modely, které by samostatně neudržely, ale generace se takto nedělí. Tyto údaje popisují jednu kartu.

06

Radeon R9 M470X— které AI modely může spustit?

97 z 679 Otevřené váhové jazykové modely, které sledujeme, se vejdou na tuto kartu a mohou být spuštěny lokálně. Tabulka na této stránce obsahuje každý z nich, s pamětí, kterou potřebuje, kvantizací, na které běží, a odhadovanou rychlostí generování.

07

Radeon R9 M470X— jaký je největší AI model, který může spustit?

Největší model v našem katalogu, který se vejde, je DeciLM 6B na 5.7B parametry, komprimované na Q3_K_M. Generuje přibližně 12.0 tokens za sekundu a potřebuje asi 3.5 GB VRAM karty.

08

Radeon R9 M470X— kolik tokenů za sekundu produkuje?

Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 25.4 tokenů za sekundu, zatímco větší modely běží proporčně pomaleji, protože každý token vyžaduje přečtení celého modelu z paměti jednou. Rychlosti jsou odhady pro jednorázový rozhovor.

09

Radeon R9 M470X— kolik má paměti?

Tato karta má 4 GB z GDDR5. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 3.6 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.

10

Radeon R9 M470X— jaká je její šířka pásma VRAM?

Šířka pásma paměti dosahuje 77 GB/s napříč autobusu 128 bitů. Toto je jediný nejlepší prediktor toho, jak rychle generuje text, protože vyprodukování každého tokenu znamená přečíst celý model z VRAM jednou.

11

Radeon R9 M470X— Jaký typ paměti používá?

Používá GDDR5 častěji než 1.2 GHz. Typy HBM se nacházejí na akcelerátorech datových center a mají mnohem větší šířku pásma než GDDR používané na desktopových kartách, což je důvod, proč generují tokeny podstatně rychleji při stejné kapacitě.

12

Radeon R9 M470X— Kdo to vyrábí?

Toto je produkt z AMD, s čipem vyrobeným od TSMC, na procesu 28 nm.

13

Radeon R9 M470X— Kdy byl vydán?

Bylo to vydáno v May 2016.

14

Radeon R9 M470X— kolik má cache?

L1 cache je 16 KB, a L2 cache je 0.25 MB. Cache absorbuje část paměťového provozu, který by jinak dosáhl hlavní sběrnice, takže větší L2 poskytuje skromné zvýšení rychlosti generování nad rámec toho, co předpovídá pouze šířka pásma.

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od hardwaru. Pokud již víte, který model chcete, a potřebujete vědět, co je potřeba k jeho spuštění, Začněte od modelu.

Všechny GPU