Vypočítejte TPS modelu Radeon Vega Frontier Edition na místních AI modelech

AMD 16 GB HBM2 484 GB/s June 2017

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

432 modely, které může spustit

679 modely v našem katalogu dohromady

Největší model, který podporuje

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

31.6B · Q3_K_M · 75.8 tok/s

Nejrychlejší model

Gemma 3 QAT 1B

160 tok/s · 1B

Které AI modely mohou běžet na a Radeon Vega Frontier Edition?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Délka kontextu tokeny

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

Minimální kvalita

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

Hledat modely

Velikost modelu

Uvolněno

Také zobrazit modely, které nemůže spustit

432 modely odpovídají

Vypočítávání

						Kvantisace	Pohodlné
160 tok/s 96–256 · nízká důvěra	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokeny	Q8_0	Pohodlný
160 tok/s 96–256 · nízká důvěra	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokeny	Q8_0	Pohodlný
160 tok/s 96–256 · nízká důvěra	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
160 tok/s 96–256 · nízká důvěra	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
160 tok/s 96–256 · nízká důvěra	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
160 tok/s 96–256 · nízká důvěra	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
148 tok/s 89–237 · nízká důvěra	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
145 tok/s 87–232 · nízká důvěra	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
145 tok/s 87–232 · nízká důvěra	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
145 tok/s 87–232 · nízká důvěra	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
145 tok/s 87–232 · nízká důvěra	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
133 tok/s 80–213 · nízká důvěra	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
133 tok/s 80–213 · nízká důvěra	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
133 tok/s 80–213 · nízká důvěra	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
133 tok/s 80–213 · nízká důvěra	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
130 tok/s 78–208 · nízká důvěra	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	131k tokeny	Q8_0	Pohodlný
128 tok/s 77–205 · nízká důvěra	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
123 tok/s 74–197 · nízká důvěra	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
123 tok/s 74–197 · nízká důvěra	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
123 tok/s 74–197 · nízká důvěra	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
123 tok/s 74–197 · nízká důvěra	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
123 tok/s 74–197 · nízká důvěra	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
123 tok/s 74–197 · nízká důvěra	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
123 tok/s 74–197 · nízká důvěra	Otter ≈	1.3B	May 2023	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
123 tok/s 74–197 · 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 Vega Frontier Edition 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: 16 GB
Šířka pásma VRAM: 484 GB/s
Typ paměti: HBM2
Šířka sběrnice paměti: 2,048 bit
Frekvence paměti: 945 MHz

Čip

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

Grafický procesor: Vega 10
Architektura: GCN 5.0
Generace: Radeon Pro Vega(Vega Series)
Foundry: GlobalFoundries
Velikost procesu: 14 nm
Tranzistory: 12.5 billion
Hustota tranzistorů: 25,300 K/mm²
Velikost čipu: 495 mm²
Balíček: BGA-2013
Uvolněno: 27 June 2017

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: 1.38 GHz
Zvýšená frekvence: 1.6 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: 4,096
Jednotky pro mapování textur: 256
Renderovací výstupní jednotky: 64
L1 cache: 16 KB
L2 cache: 4 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.

Půl přesnost (FP16): 26.2 TFLOPS
Jednoduchá přesnost (FP32): 13.1 TFLOPS
Dvojitá přesnost (FP64): 819.2 GFLOPS
Rychlost pixelů: 102 GPixel/s
Rychlost textury: 410 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.

Příkon (TDP): 300 W
Navrhovaný zdroj napájení: 700 W
Napájecí konektory: 2x 8-pin
Rozhraní sběrnice: PCIe 3.0 x16
Šířka slotu: Dual-slot
Rozměry: 267 mm
Zobrazit výstupy: 1x HDMI 2.0b, 3x DisplayPort 1.4a

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: 12.1
OpenGL: 4.6
Vulkan: 1.3
OpenCL: 2.1
Shader model: 6.7

Seznamy

Kde koupit GPU Radeon Vega Frontier Edition

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

Paměť: specifikace, která rozhoduje o všem

Paměť

16 GB

Šířka pásma

484 GB/s

Největší model

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

Radeon Vega Frontier Edition nese 16 GB z HBM2. To dosahuje pohodlně do malých a středně velkých modelů, i když ty největší zůstávají mimo dosah bez jejich rozdělení. Přetížení ovladače zanechává přibližně 14.4 GB.

Šířka pásma paměti dosahuje 484 GB/s napříč autobusu 2,048 bitů. To je číslo, které určuje rychlost generování — aritmetika na byte přečteném je dostatečně malá, takže čeká vše na sběrnici, nikoli na jádra.

Číslo je šířka sběrnice vynásobená hodinami paměti 945 MHz. Obě poloviny jsou důležité a ani jedna není viditelná v herním benchmarku.

Sestaveno, největší model, který se vejde, je Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 75.8 tokenů za sekundu

Čip a jak byl vyroben

Radeon Vega Frontier Edition je postaven na grafickém procesoru Vega 10, používající architekturu GCN 5.0 z AMD, jako součást generování Radeon Pro Vega(Vega Series).

Čip je vyráběn společností GlobalFoundries, na procesu 14 nm, s kostkou o rozměrech 495 mm², držení 12.5 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 June 2017, hrubě 9.0957405963538 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

FP16

26.2 TFLOPS

FP64

819.2 GFLOPS

Na papíře Radeon Vega Frontier Edition dosahuje 26.2 TFLOPS při poloviční přesnosti, a 13.1 TFLOPS na jedné přesnosti. Toto jsou špičkové údaje, které žádné skutečné zatížení nepodporuje, a generování textu dosahuje pouze malé části z nich - dekódování je omezeno pamětí spíše než aritmetikou, což je důvod, proč karta může vypadat extrémně výkonně zde a přesto produkovat tokeny běžnou rychlostí.

Výkon s dvojitou přesností dosahuje 819.2 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 1.38 GHz k zvýšení 1.6 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 Vega Frontier Edition má L1 cache 16 KB, podporováno L2 cache 4 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 4,096 Stínovací jednotky, 256 Jednotky pro mapování textur, a 64 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

Příkon

300 W

Radeon Vega Frontier Edition je ohodnocen na 300 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 700 W. Spouštění jazykového modelu zaměstnává kartu v impulzech spíše než nepřetržitě — při generování spotřebovává hodně a mezi požadavky nečinní — takže trvalá spotřeba během pracovního dne je obvykle pod uvedenou hodnotou.

desku zabírá dual-slot, měření 267 mm dlouhý, a potřebuje 2x 8-pin. Stojí za to zkontrolovat případ a napájecí zdroj již v stroji, protože největší KARTY potřebují podstatně více obojího než typická desktopová konfigurace poskytuje.

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 Vega Frontier Edition

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

01 North Mini Code 30B · Q3_K_M · Jun 2026 79.9 tok/s
02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 16.0 tok/s
03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 16.0 tok/s
04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 75.8 tok/s
05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 79.9 tok/s
06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 16.0 tok/s
07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 16.0 tok/s
08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 85.6 tok/s
09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 79.9 tok/s
10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 16.0 tok/s

Nejrychlejší AI modely na a Radeon Vega Frontier Edition

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

01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 160 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 160 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 160 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 160 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 160 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 160 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 148 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 145 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 145 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 145 tok/s

Krok za krokem

Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu Radeon Vega Frontier Edition

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.

01

Model: AI model. Spuštění AI modelu. Nevejde se do GPU VRAM. Těsný. Pohodlný. Open-source AI model. V naší databázi. Nově vydané GPU. GPU VRAM/bandwidth. GPU karta. Kontextová délka.

Tabulka uvádí 432 modely, které tato karta může spustit. Hledejte podle názvu nebo podle velikosti — zadání 27b odpovídá počtu parametrů, i když se v názvu nikdy neuvádí.
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 16 GB často je to to, co dostane velký model na hranu.
03

Připněte porovnání na jednu úroveň kvality

Každý model je zobrazen při nejlepší kompresi, kterou tato karta může držet. Minimální kvalita skrývá ty, které se vejdou jenom tím, že jsou stlačeny více, než byste přijali.
04

Vezměte rozsah jako odpověď

Každá rychlost je odhadem pro jedinou konverzaci, s rozsahem pod ní. Horní konec zde je 160 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Stejná karta a model se liší o třicet až padesát procent mezi inference runtimy.
05

Přečtěte si soud o fitu naposled.

Sloupec vhodnosti odděluje modely, které se právě vejdou, od těch, které mají prostor navíc — stojí za to zkontrolovat před výběrem jednoho, proti dostupným 16 GB.
06

Zkontrolujte stejný model z druhé strany

Každé jméno modelu v tabulce odkazuje na svou vlastní stránku, která provádí stejné výpočty na každé kartě, kterou máme. Tam vidíte, zda je správný nákup Radeon Vega Frontier Edition.

Odpovědi

Radeon Vega Frontier Edition — běžné otázky

Radeon Vega Frontier Edition— může to běžet 13B modely?

Ano. Například běží DeepSeekMoE-16B na Q6_K, používající přibližně 13.7 GB paměti a generování kolem 80.6 tokenů za sekundu

Radeon Vega Frontier Edition— může to běžet 30B modely?

Ano. Například běží ERNIE-4.5-VL-28B-A3B na Q3_K_M, používající přibližně 12.9 GB paměti a generování kolem 85.6 tokenů za sekundu

Radeon Vega Frontier Edition— kolik má paměti?

Tato karta má 16 GB z HBM2. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 14.4 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.

Radeon Vega Frontier Edition— jaká je její šířka pásma VRAM?

Šířka pásma paměti dosahuje 484 GB/s napříč autobusu 2,048 bitů. Toto je jediný nejlepší prediktor toho, jak rychle generuje text, protože vyprodukování každého tokenu znamená přečíst celý model z VRAM jednou.

Radeon Vega Frontier Edition— Jaký typ paměti používá?

Používá HBM2 častěji než 945 MHz. 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.

Radeon Vega Frontier Edition— Kdo to vyrábí?

Toto je produkt z AMD, s čipem vyrobeným od GlobalFoundries, na procesu 14 nm.

Radeon Vega Frontier Edition— Kdy byl vydán?

Bylo to vydáno v June 2017.

Radeon Vega Frontier Edition— kolik energie to spotřebovává?

Hodnocená výkonová karta je 300 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 700 W. Generování textu vyžaduje vysokou zátěž v intervalech a mezi požadavky nepracuje, takže průměrná spotřeba během pracovního sezení je obvykle výrazně pod hodnoceným číslem.

Radeon Vega Frontier Edition— kolik má cache?

L1 cache je 16 KB, a L2 cache je 4 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.

Radeon Vega Frontier Edition— jaké jsou její TFLOPS?

Je hodnocena na 26.2 TFLOPS při poloviční přesnosti a 13.1 TFLOPS na jediné přesnosti. Toto jsou maximální aritmetické stropy spíše než dosažitelné rychlosti, a generování textu dosahuje pouze malé části z nich, protože je omezeno šířkou pásma VRAM.

Radeon Vega Frontier Edition— 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.

Radeon Vega Frontier Edition— 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.

Radeon Vega Frontier Edition— Je to dobré pro běh místních AI modelů?

Jeho paměť pokrývá malé a středně velké modely, přesto jsou největší mimo dosah a jeho šířka pásma poskytuje použitelné, i když nespektakulární, rychlosti generování. Celkově běží 432 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.

Radeon Vega Frontier Edition— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?

Offloading mimo karty 16 GB je možné a obvykle falešná úspora: část systémové paměti je dostatečně pomalá, aby dominovala výsledku.

Byly by dvě Radeon Vega Frontier Edition Karty budou dvakrát rychlejší?

Kapacita se přidává, propustnost nikoli. Dva z nich vám dají 32 GB pracovat s spíše než dvojnásobek tokenů za sekundu — každá hodnota zde je pro jeden KARTU.

Radeon Vega Frontier Edition— které AI modely může spustit?

432 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.

Radeon Vega Frontier Edition— jaký je největší AI model, který může spustit?

Největší model v našem katalogu, který se vejde, je Nemotron 3-Nano-30B-A3B na 31.6B parametry, komprimované na Q3_K_M. Generuje přibližně 75.8 tokens za sekundu a potřebuje asi 14.4 GB VRAM karty.

Radeon Vega Frontier Edition— kolik tokenů za sekundu produkuje?

Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 160 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.

Radeon Vega Frontier Edition— může to běžet 7B modely?

Ano. Například běží Multi-Token Prediction 7B na Q8_0, používající přibližně 7.9 GB paměti a generování kolem 23.9 tokenů za sekundu

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