Calcular el TPS del Radeon Instinct MI250X en modelos locales de IA

AMD 128 GB HBM2e 3,280 GB/s November 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

624 modelos que puede ejecutar

679 modelos en nuestro catálogo en conjunto

El modelo más grande que sostiene

Solar Open2 250B

250.3B · Q3_K_M · 64.9 tok/s

Modelo más rápido

Gemma 3 QAT 1B

1,084 tok/s · 1B

¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un Radeon Instinct MI250X?

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.

624 modelos coinciden

Calculando
Cuantización Ajustar
1,084 tok/s

650–1,734 · baja confianza

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k tokens Q8_0 Cómodo
1,084 tok/s

650–1,734 · baja confianza

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k tokens Q8_0 Cómodo
1,084 tok/s

650–1,734 · baja confianza

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
1,084 tok/s

650–1,734 · baja confianza

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
1,084 tok/s

650–1,734 · baja confianza

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
1,084 tok/s

650–1,734 · baja confianza

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Cómodo
1,003 tok/s

602–1,605 · baja confianza

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

591–1,576 · baja confianza

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

591–1,576 · baja confianza

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

591–1,576 · baja confianza

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

591–1,576 · baja confianza

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

542–1,445 · baja confianza

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

542–1,445 · baja confianza

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

542–1,445 · baja confianza

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

542–1,445 · baja confianza

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

529–1,410 · baja confianza

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

521–1,390 · baja confianza

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

500–1,334 · baja confianza

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

500–1,334 · baja confianza

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

500–1,334 · baja confianza

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

500–1,334 · baja confianza

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

500–1,334 · baja confianza

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

500–1,334 · baja confianza

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

500–1,334 · baja confianza

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

500–1,334 · 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 MI250X 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
128 GB
Ancho de banda de memoria
3,280 GB/s
Tipo de memoria
HBM2e
Ancho de bus de memoria
8,192 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
8 November 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
14,080
Unidades de mapeo de texturas
880
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)
383 TFLOPS
Precisión simple (FP32)
47.9 TFLOPS
Doble precisión (FP64)
47.9 TFLOPS
Tasa de textura
1,496 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)
500 W
Suministro de energía sugerido
900 W
Conectores de potencia
2x 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 MI250X

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

128 GB

Ancho de banda

3,280 GB/s

Modelo más grande

Solar Open2 250B

Radeon Instinct MI250X sostiene 128 GB de HBM2e. Eso lo coloca en la clase de hardware que sostiene los modelos de open-weight más grandes sin dividirlos entre máquinas. Un tiempo de ejecución de inferencia puede alcanzar aproximadamente 115.2 GB.

El ancho de banda de VRAM alcanza 3,280 GB/s a través de un bus de 8,192 bits. Eso está en la cima de lo que existe. Dado que cada token significa leer todo el modelo fuera de la memoria una vez, se traduce casi directamente en la velocidad de generación — esta tarjeta es lo suficientemente rica en ancho de banda que el tamaño del modelo deja de ser el factor limitante mucho antes de que lo sea el bus.

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 Solar Open2 250B, 250.3B, comprimido a Q3_K_M y generando alrededor 64.9 tokens por segundo

El chip y cómo fue construido

Radeon Instinct MI250X 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 November 2021, aproximadamente 4.7284573618806 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

383 TFLOPS

FP64

47.9 TFLOPS

En papel Radeon Instinct MI250X alcanza 383 TFLOPS a media precisión, y 47.9 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 47.9 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 MI250X 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 14,080 Unidades de sombreado, 880 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

500 W

Radeon Instinct MI250X está clasificado en 500 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 900 . 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 2x 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 MI250X

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 Solar Open2 250B 250.3B · Q3_K_M · Jun 2026 64.9 tok/s
  2. 02 MiniMax-M2.7 229B · Q3_K_M · Mar 2026 12.8 tok/s
  3. 03 MiniMax-M2.5 229B · Q3_K_M · Feb 2026 12.8 tok/s
  4. 04 MiniMax-M2.1 229B · Q3_K_M · Dec 2025 12.8 tok/s
  5. 05 P1-235B-A22B 235B · Q3_K_M · Nov 2025 69.1 tok/s
  6. 06 Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) 235B · Q3_K_M · Jul 2025 69.1 tok/s
  7. 07 Qwen3-235B-A22B (Jul 2025) 235B · Q3_K_M · Jul 2025 69.1 tok/s
  8. 08 Qwen3-235B-A22B 235B · IQ4_XS · Apr 2025 62.9 tok/s
  9. 09 DeepSeek-V2.5 236B · Q3_K_M · Sep 2024 68.8 tok/s
  10. 10 DeepSeek-V2 (MoE-236B) 236B · Q3_K_M · May 2024 68.8 tok/s

Los modelos de IA más rápidos en un Radeon Instinct MI250X

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 1,084 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 1,084 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 1,084 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 1,084 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 1,084 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 1,084 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 1,003 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 985 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 985 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 985 tok/s

Paso a paso

Cómo calcular los tokens por segundo de un Radeon Instinct MI250X

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

    Encuentra el modelo en la tabla.

    La tabla enumera 624 modelos que esta tarjeta ejecuta. La búsqueda reduce la lista por nombre o por tamaño.

  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 128 GB Esa es frecuentemente la diferencia entre un modelo que se ajusta y uno que no.

  3. 03

    Establece una calidad mínima si necesitas una.

    Por defecto, la tabla selecciona la copia menos comprimida que cabe. Establecer un límite elimina modelos que solo califican a través de una compresión fuerte.

  4. 04

    Toma el rango como la respuesta

    Cada velocidad es una estimación para una sola conversación, con un rango por debajo de ella. El extremo superior aquí es 1,084 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. 128 GB.

  6. 06

    Verifica el mismo modelo desde el otro lado

    Seguir un modelo hasta su propia página lista todo el hardware que puede ejecutarlo, para que puedas ver cómo se compara con Radeon Instinct MI250X.

Respuestas

Radeon Instinct MI250X — preguntas comunes

01

Radeon Instinct MI250X— 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.

02

Radeon Instinct MI250X— ¿cuáles son sus TFLOPS?

Está calificado en 383 TFLOPS a media precisión y 47.9 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.

03

Radeon Instinct MI250X— ¿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.

04

Radeon Instinct MI250X— ¿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.

05

Radeon Instinct MI250X— ¿Es bueno para ejecutar modelos de IA locales?

Su memoria es lo suficientemente grande para modelos que la mayoría del hardware de escritorio no puede tocar y su ancho de banda lo coloca entre el hardware más rápido disponible para generación. En total, se ejecuta 624 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.

06

Radeon Instinct MI250X— ¿Puede ejecutar un modelo que no cabe en su VRAM?

Solo parcialmente. Capas más allá de la tarjeta. 128 GB sentarse en la memoria del sistema y ejecutarse a una fracción de la velocidad, por lo que un modelo principalmente descargado rara vez vale la pena usar. Cada cifra aquí asume que está completamente residente en la tarjeta.

07

¿Serían dos Radeon Instinct MI250X ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?

Emparejarlos compra margen en lugar de ritmo: 256 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.

08

Radeon Instinct MI250X— ¿Qué modelos de IA puede ejecutar?

624 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.

09

Radeon Instinct MI250X— ¿Cuál es el modelo de IA más grande que puede ejecutar?

El modelo más grande en nuestro catálogo que se ajusta es Solar Open2 250B en 250.3B parámetros, comprimido a Q3_K_M. Genera aproximadamente 64.9 tokens por segundo y necesita aproximadamente 106.6 GB de la memoria de la tarjeta.

10

Radeon Instinct MI250X— cuántos tokens por segundo produce?

Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 1,084 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.

11

Radeon Instinct MI250X— ¿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 162 tokens por segundo

12

Radeon Instinct MI250X— ¿Puede ejecutarse? 13B modelos?

Sí. Por ejemplo, se ejecuta. DeepSeekMoE-16B en Q8_0, usando alrededor 17.5 GB de VRAM y generando alrededor 376 tokens por segundo

13

Radeon Instinct MI250X— ¿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 215 tokens por segundo

14

Radeon Instinct MI250X— ¿Puede ejecutarse? 70B modelos?

Sí. Por ejemplo, se ejecuta. Qwen3-Coder-Next en Q8_0, usando alrededor 80.7 GB de VRAM y generando alrededor 75.3 tokens por segundo

15

Radeon Instinct MI250X— ¿Cuánta VRAM tiene?

Esta tarjeta tiene 128 GB de HBM2e. Alrededor de una décima es reservada por el tiempo de ejecución de inferencia y el controlador, dejando aproximadamente 115.2 GB disponible para un modelo y su conversación.

16

Radeon Instinct MI250X— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?

El ancho de banda de VRAM alcanza 3,280 GB/s a través de un bus de 8,192 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.

17

Radeon Instinct MI250X— ¿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.

18

Radeon Instinct MI250X— ¿Quién lo hace?

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

19

Radeon Instinct MI250X— ¿cuándo fue lanzado?

Fue liberado en November 2021.

20

Radeon Instinct MI250X— ¿Cuánta potencia utiliza?

La potencia nominal de la placa es 500 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 900 . 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.

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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