Calcular el TPS del Radeon PRO W7800 48 GB en modelos locales de IA

AMD 48 GB GDDR6 864 GB/s April 2023

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

576 modelos que puede ejecutar

679 modelos en nuestro catálogo en conjunto

El modelo más grande que sostiene

Qwen3-Coder-Next

80B · IQ4_XS · 48.7 tok/s

Modelo más rápido

Gemma 3 QAT 1B

285 tok/s · 1B

¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un Radeon PRO W7800 48 GB?

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.

576 modelos coinciden

Calculando
Cuantización Ajustar
285 tok/s

171–457 · baja confianza

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

171–457 · baja confianza

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

171–457 · baja confianza

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

171–457 · baja confianza

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

171–457 · baja confianza

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

171–457 · baja confianza

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

159–423 · baja confianza

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

156–415 · baja confianza

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

156–415 · baja confianza

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

156–415 · baja confianza

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

156–415 · baja confianza

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

143–381 · baja confianza

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

143–381 · baja confianza

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

143–381 · baja confianza

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

143–381 · baja confianza

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

139–371 · baja confianza

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

137–366 · baja confianza

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

132–351 · baja confianza

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

132–351 · baja confianza

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

132–351 · baja confianza

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

132–351 · baja confianza

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

132–351 · baja confianza

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

132–351 · baja confianza

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

132–351 · baja confianza

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

132–351 · 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 PRO W7800 48 GB 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
48 GB
Ancho de banda de memoria
864 GB/s
Tipo de memoria
GDDR6
Ancho de bus de memoria
384 bit
Reloj de memoria
2.25 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
Navi 31
Arquitectura
RDNA 3.0
Generación
Radeon Pro Navi(Navi III Series)
Fundición
TSMC
Tamaño del proceso
5 nm
Transistores
57.7 billion
Densidad de transistores
109,100 K/mm²
Tamaño de die
529 mm²
Paquete
MCM
Lanzado
13 April 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
1.9 GHz
Reloj de impulso
2.53 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
4,480
Unidades de mapeo de texturas
280
Unidades de salida de renderizado
128
Núcleos de trazado de rayos
70
Caché L1
250 KB
Caché L2
6 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)
90.5 TFLOPS
Precisión simple (FP32)
45.3 TFLOPS
Doble precisión (FP64)
1.4 TFLOPS
Tasa de píxeles
323 GPixel/s
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)
281 W
Suministro de energía sugerido
600 W
Conectores de potencia
2x 8-pin
Interfaz de bus
PCIe 4.0 x16
Ancho de ranura
Dual-slot
Dimensiones
280 mm × 40 mm
Mostrar salidas
3x DisplayPort 2.1, 1x mini-DisplayPort 2.1

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.

DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
2.2
Modelo de shader
6.8

Listados

Dónde comprar un Radeon PRO W7800 48 GB

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

Capacidad y ancho de banda

Memoria

48 GB

Ancho de banda

864 GB/s

Modelo más grande

Qwen3-Coder-Next

Radeon PRO W7800 48 GB lleva 48 GB de GDDR6. 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: 43.2 GB.

El ancho de banda de VRAM alcanza 864 GB/s a través de un bus de 384 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.

Eso proviene de un reloj de memoria de 2.25 GHz. Es por eso que los recuentos de núcleos predicen la velocidad de generación tan mal.

Juntos, el modelo más grande que cabe es Qwen3-Coder-Next, 80B, comprimido a IQ4_XS y generando alrededor 48.7 tokens por segundo

El chip y cómo fue construido

Radeon PRO W7800 48 GB está construido en el GPU Navi 31, usando la arquitectura RDNA 3.0 desde AMD, como parte de la generación Radeon Pro Navi(Navi III Series).

El chip es fabricado por TSMC, en un proceso de 5 nm, con un dado que mide 529 mm², sosteniendo 57.7 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 April 2023, aproximadamente 3.3012239595493 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

90.5 TFLOPS

FP64

1.4 TFLOPS

En papel Radeon PRO W7800 48 GB alcanza 90.5 TFLOPS a media precisión, y 45.3 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 1.4 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 1.9 GHz a un aumento de 2.53 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 PRO W7800 48 GB tiene una caché L1 de 250 KB, respaldado por una caché L2 de 6 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 4,480 Unidades de sombreado, 280 Unidades de mapeo de texturas, y 128 Unidades de salida de renderizado. 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

281 W

Radeon PRO W7800 48 GB está clasificado en 281 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 600 . 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 280 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 PRO W7800 48 GB

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-Coder-Next 80B · IQ4_XS · Feb 2026 48.7 tok/s
  2. 02 Qwen3-Next-80B-A3B 80B · IQ4_XS · Sep 2025 48.7 tok/s
  3. 03 Kimi Dev 72b 72B · IQ4_XS · Jun 2025 9.7 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B) 72B · IQ4_XS · Apr 2025 9.7 tok/s
  5. 05 InternVL2_5-78B 78.4B · Q3_K_M · Dec 2024 9.8 tok/s
  6. 06 Qwen2.5-72B 72.7B · Q4_K_M · Sep 2024 9.1 tok/s
  7. 07 Qwen2.5 Instruct (72B) 72.7B · Q4_K_M · Sep 2024 9.1 tok/s
  8. 08 InternVL2-Llama3-76B 76B · IQ4_XS · Jul 2024 9.2 tok/s
  9. 09 Qwen2-72B 72.7B · Q4_K_M · Jun 2024 9.1 tok/s
  10. 10 IDEFICS-80B 80B · Q3_K_M · Aug 2023 9.6 tok/s

Los modelos de IA más rápidos en un Radeon PRO W7800 48 GB

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 285 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 285 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 285 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 285 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 285 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 285 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 264 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 259 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 259 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 259 tok/s

Paso a paso

Cómo calcular los tokens por segundo de un Radeon PRO W7800 48 GB

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 576 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

    Establece la longitud de contexto que realmente usarás

    Las conversaciones más largas cuestan memoria además de los pesos. En contra 48 GB así que la configuración vale la pena ajustarla.

  3. 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.

  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 285 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

    Lee el veredicto de ajuste último

    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. 48 GB.

  6. 06

    Verifica el mismo modelo desde el otro lado

    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 PRO W7800 48 GB.

Respuestas

Radeon PRO W7800 48 GB — preguntas comunes

01

Radeon PRO W7800 48 GB— ¿Puede ejecutarse? 13B modelos?

Sí. Por ejemplo, se ejecuta. DeepSeekMoE-16B en Q8_0, usando alrededor 17.5 GB de VRAM y generando alrededor 99.1 tokens por segundo

02

Radeon PRO W7800 48 GB— ¿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 56.6 tokens por segundo

03

Radeon PRO W7800 48 GB— ¿Puede ejecutarse? 70B modelos?

Sí. Por ejemplo, se ejecuta. Qwen3-Coder-Next en IQ4_XS, usando alrededor 38.8 GB de VRAM y generando alrededor 48.7 tokens por segundo

04

Radeon PRO W7800 48 GB— ¿Cuánta VRAM tiene?

Esta tarjeta tiene 48 GB de GDDR6. Alrededor de una décima es reservada por el tiempo de ejecución de inferencia y el controlador, dejando aproximadamente 43.2 GB disponible para un modelo y su conversación.

05

Radeon PRO W7800 48 GB— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?

El ancho de banda de VRAM alcanza 864 GB/s a través de un bus de 384 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.

06

Radeon PRO W7800 48 GB— ¿qué tipo de memoria utiliza?

Utiliza GDDR6 funcionando a 2.25 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.

07

Radeon PRO W7800 48 GB— ¿Quién lo hace?

Este es un producto de AMD, con el chip fabricado por TSMC, en un proceso de 5 nm.

08

Radeon PRO W7800 48 GB— ¿cuándo fue lanzado?

Fue liberado en April 2023.

09

Radeon PRO W7800 48 GB— ¿Cuánta potencia utiliza?

La potencia nominal de la placa es 281 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 600 . 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.

10

Radeon PRO W7800 48 GB— cuánta caché tiene?

La caché L1 es 250 KB, y la caché L2 es 6 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.

11

Radeon PRO W7800 48 GB— ¿cuáles son sus TFLOPS?

Está calificado en 90.5 TFLOPS a media precisión y 45.3 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.

12

Radeon PRO W7800 48 GB— ¿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.

13

Radeon PRO W7800 48 GB— ¿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.

14

Radeon PRO W7800 48 GB— ¿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 576 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.

15

Radeon PRO W7800 48 GB— ¿Puede ejecutar un modelo que no cabe en su VRAM?

Solo parcialmente. Capas más allá de la tarjeta. 48 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.

16

¿Serían dos Radeon PRO W7800 48 GB ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?

No. Una segunda tarjeta duplica la memoria a 96 GB trabajar con en lugar de el doble de tokens por segundo — cada cifra aquí es para una sola tarjeta.

17

Radeon PRO W7800 48 GB— ¿Qué modelos de IA puede ejecutar?

576 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.

18

Radeon PRO W7800 48 GB— ¿Cuál es el modelo de IA más grande que puede ejecutar?

El modelo más grande en nuestro catálogo que se ajusta es Qwen3-Coder-Next en 80B parámetros, comprimido a IQ4_XS. Genera aproximadamente 48.7 tokens por segundo y necesita aproximadamente 38.8 GB de la memoria de la tarjeta.

19

Radeon PRO W7800 48 GB— cuántos tokens por segundo produce?

Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 285 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.

20

Radeon PRO W7800 48 GB— ¿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 42.6 tokens por segundo

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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