Vypočítejte TPS modelu Radeon Pro Vega II Duo na místních AI modelech
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
679 modely v našem katalogu dohromady
Největší model, který podporuje
Phi-3.5-MoE
60.8B · Q3_K_M · 83.1 tok/s
Nejrychlejší model
Gemma 3 QAT 1B
337 tok/s · 1B
Které AI modely mohou běžet na a Radeon Pro Vega II Duo?
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.
513 modely odpovídají
Vypočítávání| Kvantisace | Pohodlné | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
337
tok/s
202–539 · nízká důvěra |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Pohodlný |
|
337
tok/s
202–539 · nízká důvěra |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Pohodlný |
|
337
tok/s
202–539 · nízká důvěra |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
337
tok/s
202–539 · nízká důvěra |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
337
tok/s
202–539 · nízká důvěra |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
337
tok/s
202–539 · nízká důvěra |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
312
tok/s
187–499 · nízká důvěra |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
306
tok/s
184–490 · nízká důvěra |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
306
tok/s
184–490 · nízká důvěra |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
306
tok/s
184–490 · nízká důvěra |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
306
tok/s
184–490 · nízká důvěra |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
281
tok/s
168–449 · nízká důvěra |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
281
tok/s
168–449 · nízká důvěra |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
281
tok/s
168–449 · nízká důvěra |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
281
tok/s
168–449 · nízká důvěra |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
274
tok/s
164–438 · nízká důvěra |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokeny | Q8_0 | Pohodlný |
|
270
tok/s
162–432 · nízká důvěra |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
259
tok/s
156–415 · nízká důvěra |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
259
tok/s
156–415 · nízká důvěra |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
259
tok/s
156–415 · nízká důvěra |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
259
tok/s
156–415 · nízká důvěra |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
259
tok/s
156–415 · nízká důvěra |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
259
tok/s
156–415 · nízká důvěra |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
259
tok/s
156–415 · nízká důvěra |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
259
tok/s
156–415 · 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 Pro Vega II Duo 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
- 32 GB
- Šířka pásma VRAM
- 1,020 GB/s
- Typ paměti
- HBM2
- Šířka sběrnice paměti
- 4,096 bit
- Frekvence paměti
- 1 GHz
Čip
Který procesor je na desce a jak byl vyroben. Menší výrobní technologie obvykle znamená vyšší výkon při stejné spotřebě energie.
- Grafický procesor
- Vega 20
- Architektura
- GCN 5.1
- Generace
- Radeon Pro Mac(Vega Series)
- Foundry
- TSMC
- Velikost procesu
- 7 nm
- Tranzistory
- 13.2 billion
- Hustota tranzistorů
- 40,000 K/mm²
- Velikost čipu
- 331 mm²
- Balíček
- BGA-1933
- Uvolněno
- 3 June 2019
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
- 1.4 GHz
- Zvýšená frekvence
- 1.72 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)
- 28.2 TFLOPS
- Jednoduchá přesnost (FP32)
- 14.1 TFLOPS
- Dvojitá přesnost (FP64)
- 7 TFLOPS
- Rychlost pixelů
- 110 GPixel/s
- Rychlost textury
- 440 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)
- 475 W
- Navrhovaný zdroj napájení
- 850 W
- Rozhraní sběrnice
- Apple MPX
- Šířka slotu
- Quad-slot
- Zobrazit výstupy
- 1x HDMI 2.0b, 4x Thunderbolt
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 Pro Vega II Duo
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
Proč je paměť číslo, které zde záleží
Paměť
32 GB
Šířka pásma
1,020 GB/s
Největší model
Phi-3.5-MoE
Radeon Pro Vega II Duo nese 32 GB z HBM2. Tohle pokrývá středně velké modely, které většina lidí skutečně používá. Jakmile runtime a ovladač rezervují svůj pracovní prostor, zhruba tolik zůstane: 28.8 GB.
Šířka pásma paměti dosahuje 1,020 GB/s napříč autobusu 4,096 bitů. Generování tokenu znamená přečtení každé váhy jednou, takže tato hodnota určuje tempo více než jakékoli jiné číslo zde, a na této úrovni text přichází rychleji, než většina lidí čte.
To pramení z paměťového taktu 1 GHz. Je to důvod, proč počty jader tak špatně předpovídají rychlost generace.
V praxi tato kombinace dosahuje maxima na Phi-3.5-MoE, 60.8B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 83.1 tokenů za sekundu
Čip a jak byl vyroben
Radeon Pro Vega II Duo je postaven na grafickém procesoru Vega 20, používající architekturu GCN 5.1 z AMD, jako součást generování Radeon Pro Mac(Vega Series).
Čip je vyráběn společností TSMC, na procesu 7 nm, s kostkou o rozměrech 331 mm², držení 13.2 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 2019, hrubě 7.1616785895782 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
28.2 TFLOPS
FP64
7 TFLOPS
Na papíře Radeon Pro Vega II Duo dosahuje 28.2 TFLOPS při poloviční přesnosti, a 14.1 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 7 TFLOPS. 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 1.4 GHz k zvýšení 1.72 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 Pro Vega II Duo 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
475 W
Radeon Pro Vega II Duo je ohodnocen na 475 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 850 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 quad-slot. 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 Apple MPX. 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 Pro Vega II Duo
Největší open-weight modely, které se vejdou na tuto kartu, nejnovější první. Každý je zobrazen při nejlepší kompresi, kterou karta může zvládnout..
Nejrychlejší AI modely na a Radeon Pro Vega II Duo
Kde tato KARTA produkuje TOKENY nejrychleji. Menší modely zde dominují, protože generování každého TOKENU znamená přečtení celého modelu z MEMORY jednou..
Krok za krokem
Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu Radeon Pro Vega II Duo
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
Najděte model v tabulce
Tabulka uvádí 513 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
Přizpůsobte kontext své práci
Nastavte kontext na svou skutečnou pracovní délku. Krátké otázky téměř nic nestojí, ale dlouhý dokument může spotřebovat velký podíl. 32 GB takže nastavení stojí za to udělat správně.
-
03
Vyberte, jak daleko chcete komprimovat.
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 337 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Stejná karta a model se liší o třicet až padesát procent mezi inference runtimy.
-
05
Zkontrolujte sloupec paměti před potvrzením
Sloupec vhodnosti odděluje modely, které se právě vejdou, od těch, které mají prostor navíc — stojí za to zkontrolovat před výběrem jednoho, proti dostupným 32 GB.
-
06
Otevřete model pro porovnání karet
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 Pro Vega II Duo.
Odpovědi
Radeon Pro Vega II Duo — běžné otázky
Radeon Pro Vega II Duo— jaká je její šířka pásma VRAM?
Šířka pásma paměti dosahuje 1,020 GB/s napříč autobusu 4,096 bitů. Toto je jediný nejlepší prediktor toho, jak rychle generuje text, protože vyprodukování každého tokenu znamená přečíst celý model z VRAM jednou.
Radeon Pro Vega II Duo— Jaký typ paměti používá?
Používá HBM2 častěji než 1 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.
Radeon Pro Vega II Duo— Kdo to vyrábí?
Toto je produkt z AMD, s čipem vyrobeným od TSMC, na procesu 7 nm.
Radeon Pro Vega II Duo— Kdy byl vydán?
Bylo to vydáno v June 2019.
Radeon Pro Vega II Duo— kolik energie to spotřebovává?
Hodnocená výkonová karta je 475 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 850 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 Pro Vega II Duo— 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 Pro Vega II Duo— jaké jsou její TFLOPS?
Je hodnocena na 28.2 TFLOPS při poloviční přesnosti a 14.1 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 Pro Vega II Duo— 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 Pro Vega II Duo— jaké rozhraní sběrnice používá?
Používá Apple MPX. 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 Pro Vega II Duo— Je to dobré pro běh místních AI modelů?
Jeho paměť pohodlně pokrývá středně velké modely, které většina lidí spouští místně, a jeho šířka pásma je dostatečně vysoká, aby generovala text rychleji, než většina lidí čte. Celkem běží 513 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.
Radeon Pro Vega II Duo— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?
Může být rozdělen, přičemž přetečení je uchováváno v systémové MEMORY za hranicemi karty. 32 GB táhne to celé dolů a žádná z postav na této stránce to nepředpokládá.
Byly by dvě Radeon Pro Vega II Duo Karty budou dvakrát rychlejší?
Spojení jich kupuje rezervu spíše než tempo: 64 GB kombinované paměti, přibližně ve stejné generační rychlosti jako jeden.
Radeon Pro Vega II Duo— které AI modely může spustit?
513 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 Pro Vega II Duo— jaký je největší AI model, který může spustit?
Největší model v našem katalogu, který se vejde, je Phi-3.5-MoE na 60.8B parametry, komprimované na Q3_K_M. Generuje přibližně 83.1 tokens za sekundu a potřebuje asi 27.2 GB VRAM karty.
Radeon Pro Vega II Duo— kolik tokenů za sekundu produkuje?
Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 337 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 Pro Vega II Duo— může to běžet 7B modely?
Ano. Například běží Multi-Token Prediction 7B na Q8_0, používající přibližně 7.9 GB paměti a generování kolem 50.3 tokenů za sekundu
Radeon Pro Vega II Duo— může to běžet 13B modely?
Ano. Například běží DeepSeekMoE-16B na Q8_0, používající přibližně 17.5 GB paměti a generování kolem 117 tokenů za sekundu
Radeon Pro Vega II Duo— může to běžet 30B modely?
Ano. Například běží ERNIE-4.5-VL-28B-A3B na Q6_K, používající přibližně 22.7 GB paměti a generování kolem 97.1 tokenů za sekundu
Radeon Pro Vega II Duo— kolik má paměti?
Tato karta má 32 GB z HBM2. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 28.8 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.
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.