Calcular el TPS del Radeon Instinct MI210 en modelos locales de IA

AMD 64 GB HBM2e 1,640 GB/s December 2021

Cada modelo en nuestro catálogo se evalúa según esta tarjeta en la longitud de contexto y la calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de esta tarjeta y el tamaño de cada modelo una vez comprimido..

Calculado para esta tarjeta

595 modelos que puede ejecutar

679 modelos en nuestro catálogo en conjunto

El modelo más grande que sostiene

Qwen3.5-122B-A10B

122B · Q3_K_M · 66.6 tok/s

Modelo más rápido

Gemma 3 QAT 1B

542 tok/s · 1B

¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un Radeon Instinct MI210?

Establecer las entradas, leer la respuesta

Más contexto significa más memoria para la caché de conversación. La velocidad es para una conversación nueva y no cambia con esta configuración..

Oculta modelos que solo encajarían al ser comprimidos por debajo de este punto.

595 modelos coinciden

Calculando
Cuantización Ajustar
542 tok/s

325–867 · baja confianza

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k tokens Q8_0 Cómodo
542 tok/s

325–867 · baja confianza

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k tokens Q8_0 Cómodo
542 tok/s

325–867 · baja confianza

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
542 tok/s

325–867 · baja confianza

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
542 tok/s

325–867 · baja confianza

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
542 tok/s

325–867 · baja confianza

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
502 tok/s

301–803 · baja confianza

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
493 tok/s

296–788 · baja confianza

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
493 tok/s

296–788 · baja confianza

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
493 tok/s

296–788 · baja confianza

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
493 tok/s

296–788 · baja confianza

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
451 tok/s

271–722 · baja confianza

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
451 tok/s

271–722 · baja confianza

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
451 tok/s

271–722 · baja confianza

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
451 tok/s

271–722 · baja confianza

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
440 tok/s

264–705 · baja confianza

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k tokens Q8_0 Cómodo
434 tok/s

261–695 · baja confianza

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
417 tok/s

250–667 · baja confianza

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
417 tok/s

250–667 · baja confianza

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
417 tok/s

250–667 · baja confianza

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
417 tok/s

250–667 · baja confianza

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
417 tok/s

250–667 · baja confianza

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
417 tok/s

250–667 · baja confianza

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
417 tok/s

250–667 · baja confianza

Otter 1.3B May 2023 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
417 tok/s

250–667 · baja confianza

Phi-1 1.3B Oct 2023 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo

Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..

En registro

Radeon Instinct MI210 especificación completa

Todo lo registrado para esta placa, ordenado por cuánto influye en ejecutar un modelo de lenguaje en lugar de cómo lo enumeraría una hoja de especificaciones. La memoria viene primero porque decide el resultado; el resto es contexto..

Memoria

Las dos especificaciones que deciden qué puede ejecutar esta tarjeta y cuán rápido. La capacidad determina qué modelos encajan; el ancho de banda establece cuántos tokens por segundo producen una vez que lo hacen.

Tamaño de memoria
64 GB
Ancho de banda de memoria
1,640 GB/s
Tipo de memoria
HBM2e
Ancho de bus de memoria
4,096 bit
Reloj de memoria
1.6 GHz

El chip

Cuál es el procesador en la placa y cómo fue fabricado. Un tamaño de proceso más pequeño generalmente significa más rendimiento para la misma potencia.

Procesador gráfico
Aldebaran
Arquitectura
CDNA 2.0
Generación
Radeon Instinct(MIx)
Fundición
TSMC
Tamaño del proceso
6 nm
Transistores
58.2 billion
Densidad de transistores
80,400 K/mm²
Tamaño de die
724 mm²
Lanzado
1 December 2021

Velocidades de reloj

Qué tan rápido funciona el procesador. Vale mucho menos aquí que en una prueba de rendimiento de juegos: generar texto está limitado por el ancho de banda de memoria, así que una mayor frecuencia apenas mueve el resultado.

Frecuencia base
1 GHz
Reloj de impulso
1.7 GHz

Unidades de procesamiento

Qué contiene el chip. Estos impulsan el rendimiento gráfico y son importantes principalmente para procesar un aviso largo en lugar de producir la respuesta.

Unidades de sombreado
6,656
Unidades de mapeo de texturas
416
Caché L1
16 KB
Caché L2
16 MB

Rendimiento teórico

Tasas aritméticas máximas publicadas para la placa. Estos son techos que ninguna carga de trabajo real alcanza, y la generación de texto alcanza una pequeña fracción de ellas porque está limitada por la memoria en lugar de la aritmética.

Media precisión (FP16)
181 TFLOPS
Precisión simple (FP32)
22.6 TFLOPS
Doble precisión (FP64)
22.6 TFLOPS
Tasa de textura
707 GTexel/s

La placa

Lo que se necesita para instalar físicamente y alimentar la tarjeta: las limitaciones prácticas que deciden si se ajusta a la máquina que ya posee.

Consumo de energía (TDP)
300 W
Suministro de energía sugerido
700 W
Conectores de potencia
1x 8-pin
Interfaz de bus
PCIe 4.0 x16
Ancho de ranura
Dual-slot
Dimensiones
267 mm

Soporte de software

Qué gráficos y interfaces de computación admite la tarjeta. La capacidad de computación CUDA es la que afecta a la inferencia: por debajo de 7.0 no hay núcleos tensoriales, y el software de inferencia moderno recurre a rutas de código más lentas.

OpenCL
3.0

Listados

Dónde comprar un Radeon Instinct MI210

Actualmente, ningún vendedor está listando esta tarjeta. Las listaciones provienen de vendedores que las publican aquí directamente. — navegar el directorio de proveedores ver quién está vendiendo qué.

Qué significan los números

Lo que significa el subsistema de memoria para la IA

Memoria

64 GB

Ancho de banda

1,640 GB/s

Modelo más grande

Qwen3.5-122B-A10B

Radeon Instinct MI210 lleva 64 GB de HBM2e. Eso cubre los modelos de tamaño mediano que la mayoría de las personas realmente ejecutan. Una vez que el RUNTIME y el DRIVER reservan su espacio de trabajo, aproximadamente esto es lo que queda: 57.6 GB.

El ancho de banda de VRAM alcanza 1,640 GB/s a través de un bus de 4,096 bits. Generar un token significa leer cada peso una vez, por lo que esa cifra marca el ritmo más que cualquier otro número aquí, y a este nivel el texto llega más rápido de lo que la mayoría de las personas leen.

El ancho de banda es la frecuencia multiplicada por el ancho del bus, y esta tarjeta tiene su memoria a 1.6 GHz. Ambas mitades importan, y ninguna es visible en un benchmark de juegos.

El techo práctico es Qwen3.5-122B-A10B, 122B, comprimido a Q3_K_M y generando alrededor 66.6 tokens por segundo

El chip y cómo fue construido

Radeon Instinct MI210 está construido en el GPU Aldebaran, usando la arquitectura CDNA 2.0 desde AMD, como parte de la generación Radeon Instinct(MIx).

El chip es fabricado por TSMC, en un proceso de 6 nm, con un dado que mide 724 mm², sosteniendo 58.2 billion Transistores. Un proceso más pequeño generalmente significa más rendimiento para la misma potencia, aunque para modelos de lenguaje importa mucho menos que el subsistema de memoria.

Fue liberado en December 2021, aproximadamente 4.6654317517786 hace años. El soporte de software de inferencia tiende a seguir al hardware por uno o dos años, por lo que una CARD de esta edad generalmente tiene rutas de código maduras y bien optimizadas disponibles para ella.

Rendimiento de cómputo y por qué importa menos de lo que parece

FP16

181 TFLOPS

FP64

22.6 TFLOPS

En papel Radeon Instinct MI210 alcanza 181 TFLOPS a media precisión, y 22.6 TFLOPS a simple precisión. Estas son cifras pico que ninguna carga de trabajo real sostiene, y generar texto alcanza solo una pequeña fracción de ellas; la decodificación está limitada por la memoria en lugar de la aritmética, por lo que una tarjeta puede parecer enormemente poderosa aquí y aún así producir tokens a una tasa ordinaria.

El rendimiento de doble precisión alcanza 22.6 TFLOPS. No tiene relevancia para ejecutar un modelo de lenguaje — ninguna ejecución de inferencia lo utiliza — pero separa las partes de los centros de datos de las de consumo, ya que estas últimas lo restringen deliberadamente.

Las frecuencias funcionan desde una base de 1 GHz a un aumento de 1.7 GHz. Vale mucho menos aquí que en un benchmark de juegos: aumentar las velocidades del reloj acelera la aritmética, y la aritmética no es lo que la generación está esperando.

Cache y unidades de procesamiento

Radeon Instinct MI210 tiene una caché L1 de 16 KB, respaldado por una caché L2 de 16 MB. La caché absorbe una parte del tráfico de memoria que de otro modo impactaría en el bus principal, que es el único lugar en esta página donde un número diferente al ancho de banda afecta silenciosamente la velocidad de generación — un gran L2 permite que más del conjunto de trabajo permanezca cerca de los núcleos.

Hay 6,656 Unidades de sombreado, 416 Unidades de mapeo de texturas. Estos manejan cargas de trabajo gráficas y contribuyen al procesamiento de prompts, pero permanecen inactivos durante gran parte del tiempo que un modelo pasa generando una respuesta.

Potencia, tamaño e instalación

Consumo de energía

300 W

Radeon Instinct MI210 está clasificado en 300 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 700 . Ejecutar un modelo de lenguaje mantiene una tarjeta ocupada en ráfagas en lugar de continuamente — consume recursos mientras genera e inactiva entre solicitudes — por lo que el consumo sostenido durante un día laboral suele estar muy por debajo de la cifra nominal.

La placa ocupa dual-slot, medir 267 mm largo, y necesita 1x 8-pin. Vale la pena comprobar con el caso y la fuente de alimentación ya en la máquina, ya que las tarjetas más grandes necesitan considerablemente más de ambos que lo que proporciona un escritorio típico.

Se conecta a través de PCIe 4.0 x16. La interfaz determina qué tan rápido se carga un modelo desde el disco en la tarjeta, no qué tan rápido se ejecuta una vez allí, así que un enlace más estrecho cuesta unos segundos al inicio y nada después.

Los extremos

Los modelos de IA más grandes que se ejecutan en una Radeon Instinct MI210

Los modelos más grandes de peso abierto que caben en esta tarjeta, los más nuevos primero. Cada uno se muestra con la mejor compresión que la tarjeta puede contener..

  1. 01 Qwen3.5-122B-A10B 122B · Q3_K_M · Feb 2026 66.6 tok/s
  2. 02 INTELLECT-3 106B · IQ4_XS · Nov 2025 69.7 tok/s
  3. 03 Cohere Command A Reasoning 111B · Q3_K_M · Aug 2025 13.2 tok/s
  4. 04 GLM-4.5V 108B · IQ4_XS · Aug 2025 68.4 tok/s
  5. 05 GLM-4.5-Air 106B · IQ4_XS · Aug 2025 69.7 tok/s
  6. 06 Command A Vision 112B · Q3_K_M · Jul 2025 13.1 tok/s
  7. 07 Llama 4 Scout 109B · Q3_K_M · Apr 2025 13.4 tok/s
  8. 08 Cohere Command A 111B · Q3_K_M · Mar 2025 13.2 tok/s
  9. 09 Telechat2-115B 115B · Q3_K_M · Sep 2024 12.7 tok/s
  10. 10 Qwen1.5-110B 110B · Q3_K_M · Apr 2024 13.3 tok/s

Los modelos de IA más rápidos en un Radeon Instinct MI210

Donde esta tarjeta produce tokens más rápido. Modelos más pequeños dominan aquí, porque generar cada token significa leer todo el modelo de la memoria una vez..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 542 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 542 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 542 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 542 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 542 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 542 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 502 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 493 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 493 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 493 tok/s

Paso a paso

Cómo calcular los tokens por segundo de un Radeon Instinct MI210

No tienes que calcular nada a mano: la calculadora de gputps.com en esta página ya lo ha resuelto para cada modelo que esta tarjeta puede contener. Leer la respuesta lleva seis pasos..

  1. 01

    Busca el modelo que deseas

    La tabla enumera 595 modelos que la tarjeta maneja. El cuadro de búsqueda acepta un nombre o un tamaño como 27b, que coincide con el conteo de parámetros.

  2. 02

    Ajusta el contexto a tu trabajo

    Establece el contexto a tu longitud de trabajo real. Las preguntas cortas casi no cuestan nada, pero un documento largo puede consumir una gran parte de 64 GB a menudo es lo que lleva a un gran modelo al límite.

  3. 03

    Fija la comparación a un nivel de calidad

    La compresión es lo que permite que modelos más grandes quepan. El control de calidad descarta cualquier modelo que necesite más de esto de lo que estás dispuesto a dar.

  4. 04

    Lee la velocidad y el rango

    Las velocidades vienen con barras de error por una razón. El mejor caso aquí es 542 tok/s en Gemma 3 QAT 1B. La misma CARD y modelo varían entre el treinta y el cincuenta por ciento entre los tiempos de ejecución de inferencia.

  5. 05

    Revise la columna de memoria antes de comprometerse

    Un ajuste apretado se ejecuta pero no deja espacio para aumentar el contexto más tarde; cómodo tiene margen. La columna de memoria muestra lo que cada modelo necesita en comparación con un disponible. 64 GB.

  6. 06

    Verificar con otro hardware

    Cada página del modelo repite este cálculo para todo el catálogo. Vale la pena echar un vistazo antes de decidir: muestra qué más ejecuta el mismo modelo, junto a Radeon Instinct MI210.

Respuestas

Radeon Instinct MI210 — preguntas comunes

01

Radeon Instinct MI210— ¿Cuál es el modelo de IA más grande que puede ejecutar?

El modelo más grande en nuestro catálogo que se ajusta es Qwen3.5-122B-A10B en 122B parámetros, comprimido a Q3_K_M. Genera aproximadamente 66.6 tokens por segundo y necesita aproximadamente 53.1 GB de la memoria de la tarjeta.

02

Radeon Instinct MI210— cuántos tokens por segundo produce?

Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 542 tokens por segundo, mientras que los modelos más grandes funcionan proporcionalmente más lentos porque cada token requiere leer todo el modelo de la memoria una vez. Las velocidades son estimaciones para una sola conversación a la vez.

03

Radeon Instinct MI210— ¿Puede ejecutarse? 7B modelos?

Sí. Por ejemplo, se ejecuta. Multi-Token Prediction 7B en Q8_0, usando alrededor 7.9 GB de VRAM y generando alrededor 80.9 tokens por segundo

04

Radeon Instinct MI210— ¿Puede ejecutarse? 13B modelos?

Sí. Por ejemplo, se ejecuta. DeepSeekMoE-16B en Q8_0, usando alrededor 17.5 GB de VRAM y generando alrededor 188 tokens por segundo

05

Radeon Instinct MI210— ¿Puede ejecutarse? 30B modelos?

Sí. Por ejemplo, se ejecuta. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B en Q8_0, usando alrededor 29.2 GB de VRAM y generando alrededor 108 tokens por segundo

06

Radeon Instinct MI210— ¿Puede ejecutarse? 70B modelos?

Sí. Por ejemplo, se ejecuta. Qwen3-Coder-Next en Q5_K_M, usando alrededor 52.7 GB de VRAM y generando alrededor 67.2 tokens por segundo

07

Radeon Instinct MI210— ¿Cuánta VRAM tiene?

Esta tarjeta tiene 64 GB de HBM2e. Alrededor de una décima es reservada por el tiempo de ejecución de inferencia y el controlador, dejando aproximadamente 57.6 GB disponible para un modelo y su conversación.

08

Radeon Instinct MI210— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?

El ancho de banda de VRAM alcanza 1,640 GB/s a través de un bus de 4,096 bits. Este es el único mejor predictor de qué tan rápido genera texto, porque producir cada token significa leer todo el modelo fuera de la memoria una vez.

09

Radeon Instinct MI210— ¿qué tipo de memoria utiliza?

Utiliza HBM2e funcionando a 1.6 GHz. Los tipos de HBM se encuentran en aceleradores de datacenters y llevan mucho más ancho de banda que el GDDR utilizado en tarjetas de escritorio, razón por la cual generan tokens considerablemente más rápido a la misma capacidad.

10

Radeon Instinct MI210— ¿Quién lo hace?

Este es un producto de AMD, con el chip fabricado por TSMC, en un proceso de 6 nm.

11

Radeon Instinct MI210— ¿cuándo fue lanzado?

Fue liberado en December 2021.

12

Radeon Instinct MI210— ¿Cuánta potencia utiliza?

La potencia nominal de la placa es 300 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 700 . Generar texto consume mucho en ráfagas y permanece inactivo entre solicitudes, por lo que el consumo promedio durante una sesión de trabajo está normalmente muy por debajo de la cifra nominal.

13

Radeon Instinct MI210— cuánta caché tiene?

La caché L1 es 16 KB, y la caché L2 es 16 MB. La caché absorbe parte del tráfico de memoria que de otro modo alcanzaría el bus principal, por lo que un L2 más grande proporciona un leve aumento en la velocidad de generación más allá de lo que la banda ancha por sí sola predice.

14

Radeon Instinct MI210— ¿cuáles son sus TFLOPS?

Está calificado en 181 TFLOPS a media precisión y 22.6 TFLOPS a precisión simple. Estos son techos aritméticos máximos en lugar de tasas alcanzables, y la generación de texto alcanza solo una pequeña fracción de ellos porque está limitada por el ancho de banda de memoria en su lugar.

15

Radeon Instinct MI210— ¿Soporta CUDA?

No. CUDA es solo de NVIDIA, y esta es una tarjeta de AMD. Ejecuta modelos de lenguaje a través de ROCm, Vulkan o Metal dependiendo del software, que son menos maduros que la ruta CUDA — nuestras estimaciones aplican una penalización por eso.

16

Radeon Instinct MI210— ¿Qué interfaz de bus utiliza?

Utiliza PCIe 4.0 x16. Esto rige qué tan rápido se carga un modelo en la tarjeta en lugar de qué tan rápido se ejecuta una vez cargado, por lo que cuesta unos segundos al inicio y nada durante la generación.

17

Radeon Instinct MI210— ¿Es bueno para ejecutar modelos de IA locales?

Su VRAM es lo suficientemente grande para modelos que la mayoría del hardware de escritorio no puede tocar y su ancho de banda es lo suficientemente alto para generar texto más rápido de lo que la mayoría de las personas leen. En total, se ejecuta 595 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.

18

Radeon Instinct MI210— ¿Puede ejecutar un modelo que no cabe en su VRAM?

Se puede dividir, con el desbordamiento mantenido en la memoria del sistema más allá de la tarjeta. 64 GB es posible y generalmente una falsa economía: la parte de memoria del sistema es lo suficientemente lenta como para dominar el resultado.

19

¿Serían dos Radeon Instinct MI210 ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?

La capacidad se suma, el rendimiento no. Dos de ellos te dan 128 GB que te permite mantener modelos que ninguno podría sostener solo, pero la generación no se divide de esa manera. Estas cifras describen una tarjeta.

20

Radeon Instinct MI210— ¿Qué modelos de IA puede ejecutar?

595 de la 679 modelos de lenguaje de open-weight que seguimos se ajustan en esta card y pueden ser ejecutados localmente. La tabla en esta página lista cada uno, con la memory que necesita, la cuantificación a la que funciona y una velocidad de generación estimada.

La otra dirección

¿Mirándolo desde el otro lado?

Esta página comienza desde el hardware. Si ya sabes qué modelo quieres y necesitas saber qué se necesita para ejecutarlo., Comienza desde el modelo en su lugar..

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