Calcular el TPS del Radeon Instinct MI300 en modelos locales de IA
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
679 modelos en nuestro catálogo en conjunto
El modelo más grande que sostiene
Solar Open2 250B
250.3B · Q3_K_M · 130 tok/s
Modelo más rápido
Gemma 3 QAT 1B
2,164 tok/s · 1B
¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un Radeon Instinct MI300?
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 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
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2,164
tok/s
1,298–3,462 · baja confianza |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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2,164
tok/s
1,298–3,462 · baja confianza |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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2,164
tok/s
1,298–3,462 · baja confianza |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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2,164
tok/s
1,298–3,462 · baja confianza |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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2,164
tok/s
1,298–3,462 · baja confianza |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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2,164
tok/s
1,298–3,462 · baja confianza |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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2,004
tok/s
1,202–3,206 · baja confianza |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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1,967
tok/s
1,180–3,147 · baja confianza |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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1,967
tok/s
1,180–3,147 · baja confianza |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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1,967
tok/s
1,180–3,147 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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1,967
tok/s
1,180–3,147 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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1,803
tok/s
1,082–2,885 · baja confianza |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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1,803
tok/s
1,082–2,885 · baja confianza |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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1,803
tok/s
1,082–2,885 · baja confianza |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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1,803
tok/s
1,082–2,885 · baja confianza |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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1,759
tok/s
1,056–2,815 · baja confianza |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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1,735
tok/s
1,041–2,775 · baja confianza |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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1,664
tok/s
999–2,663 · baja confianza |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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1,664
tok/s
999–2,663 · baja confianza |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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1,664
tok/s
999–2,663 · baja confianza |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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1,664
tok/s
999–2,663 · baja confianza |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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1,664
tok/s
999–2,663 · baja confianza |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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1,664
tok/s
999–2,663 · baja confianza |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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1,664
tok/s
999–2,663 · baja confianza |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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1,664
tok/s
999–2,663 · 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 MI300 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
- 6,550 GB/s
- Tipo de memoria
- HBM3
- 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
- Aqua Vanjaram
- Arquitectura
- CDNA 3.0
- Generación
- Radeon Instinct(MIx)
- Fundición
- TSMC
- Tamaño del proceso
- 5 nm
- Transistores
- 153 billion
- Densidad de transistores
- 150,400 K/mm²
- Tamaño de die
- 1,017 mm²
- Paquete
- MCM
- Lanzado
- 4 January 2023
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)
- 600 W
- Suministro de energía sugerido
- 1,000 W
- Conectores de potencia
- 2x 8-pin
- Interfaz de bus
- PCIe 5.0 x16
- 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 MI300
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
6,550 GB/s
Modelo más grande
Solar Open2 250B
Radeon Instinct MI300 sostiene 128 GB de HBM3. 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 6,550 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.
Juntos, el modelo más grande que cabe es Solar Open2 250B, 250.3B, comprimido a Q3_K_M y generando alrededor 130 tokens por segundo
El chip y cómo fue construido
Radeon Instinct MI300 está construido en el GPU Aqua Vanjaram, usando la arquitectura CDNA 3.0 desde AMD, como parte de la generación Radeon Instinct(MIx).
El chip es fabricado por TSMC, en un proceso de 5 nm, con un dado que mide 1,017 mm², sosteniendo 153 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 January 2023, aproximadamente 3.5722804164059 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 MI300 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 MI300 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
600 W
Radeon Instinct MI300 está clasificado en 600 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 1,000 . 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.
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 5.0 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 MI300
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..
Los modelos de IA más rápidos en un Radeon Instinct MI300
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..
Paso a paso
Cómo calcular los tokens por segundo de un Radeon Instinct MI300
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..
-
01
Comienza con el modelo, no la especificación.
La tabla enumera 624 modelos que esta tarjeta puede ejecutar. Buscar por nombre o por tamaño — escribir 27b coincide con el conteo de parámetros incluso cuando el nombre nunca lo indica.
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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.
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03
Elige qué tan lejos comprimirás
Cada modelo se muestra con la mejor compresión que esta tarjeta puede mantener. Una calidad mínima oculta aquellos que solo caben al ser comprimidos más de lo que aceptarías.
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04
Mira el rango, no solo el número
Las velocidades vienen con barras de error por una razón. El mejor caso aquí es 2,164 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.
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05
Revise la columna de memoria antes de comprometerse
Tight significa que funciona hoy; comfortable significa que aún funciona cuando la conversación crece. Comparar lo que cada modelo necesita contra un disponible. 128 GB.
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06
Verificar con otro hardware
Cada nombre de modelo en la tabla enlaza a su propia página, que realiza el mismo cálculo en cada tarjeta que tenemos. Ahí es donde ves si la compra adecuada es Radeon Instinct MI300.
Respuestas
Radeon Instinct MI300 — preguntas comunes
Radeon Instinct MI300— ¿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.
Radeon Instinct MI300— ¿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. 128 GB arrastra todo hacia abajo, y ninguna de las cifras en esta página lo asume.
¿Serían dos Radeon Instinct MI300 ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?
Emparejarlos compra margen en lugar de ritmo: 256 GB trabajar con en lugar de el doble de tokens por segundo — cada cifra aquí es para una sola tarjeta.
Radeon Instinct MI300— ¿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.
Radeon Instinct MI300— ¿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 130 tokens por segundo y necesita aproximadamente 106.6 GB de la memoria de la tarjeta.
Radeon Instinct MI300— cuántos tokens por segundo produce?
Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 2,164 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.
Radeon Instinct MI300— ¿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 323 tokens por segundo
Radeon Instinct MI300— ¿Puede ejecutarse? 13B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. DeepSeekMoE-16B en Q8_0, usando alrededor 17.5 GB de VRAM y generando alrededor 751 tokens por segundo
Radeon Instinct MI300— ¿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 429 tokens por segundo
Radeon Instinct MI300— ¿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 150 tokens por segundo
Radeon Instinct MI300— ¿Cuánta VRAM tiene?
Esta tarjeta tiene 128 GB de HBM3. 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.
Radeon Instinct MI300— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?
El ancho de banda de VRAM alcanza 6,550 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.
Radeon Instinct MI300— ¿qué tipo de memoria utiliza?
Utiliza HBM3 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.
Radeon Instinct MI300— ¿Quién lo hace?
Este es un producto de AMD, con el chip fabricado por TSMC, en un proceso de 5 nm.
Radeon Instinct MI300— ¿cuándo fue lanzado?
Fue liberado en January 2023.
Radeon Instinct MI300— ¿Cuánta potencia utiliza?
La potencia nominal de la placa es 600 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 1,000 . 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.
Radeon Instinct MI300— 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.
Radeon Instinct MI300— ¿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.
Radeon Instinct MI300— ¿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.
Radeon Instinct MI300— ¿Qué interfaz de bus utiliza?
Utiliza PCIe 5.0 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.
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..