Calculer le TPS de la Radeon Pro Vega 48 sur des modèles d'IA locaux
Chaque modèle de notre catalogue évalué par rapport à cette carte à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une seule demande, calculée à partir de la bande passante mémoire de cette carte et de la taille de chaque modèle une fois compressé..
Calculé pour cette carte
679 modèles dans notre catalogue ensemble
Le plus grand modèle qu'il peut contenir
Baichuan 1-13B
13.3B · Q3_K_M · 27.0 tok/s
Modèle le plus rapide
Gemma 3 QAT 1B
133 tok/s · 1B
Quels modèles d'IA peuvent fonctionner sur un Radeon Pro Vega 48?
Définir les entrées, lire la réponse
Plus de contexte signifie plus de MÉMOIRE pour le cache de conversation. La vitesse est pour une nouvelle conversation et ne change pas avec ce paramètre..
Cache les modèles qui ne pourraient tenir qu'en étant compressés en dessous de ce point..
337 les modèles correspondent
Calcul en cours| Quantification | Convient | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
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133
tok/s
80–213 · faible confiance |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k jetons | Q8_0 | Confortable |
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133
tok/s
80–213 · faible confiance |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k jetons | Q8_0 | Confortable |
|
133
tok/s
80–213 · faible confiance |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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133
tok/s
80–213 · faible confiance |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
|
133
tok/s
80–213 · faible confiance |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
|
133
tok/s
80–213 · faible confiance |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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123
tok/s
74–197 · faible confiance |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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121
tok/s
73–193 · faible confiance |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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121
tok/s
73–193 · faible confiance |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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121
tok/s
73–193 · faible confiance |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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121
tok/s
73–193 · faible confiance |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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111
tok/s
66–177 · faible confiance |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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111
tok/s
66–177 · faible confiance |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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111
tok/s
66–177 · faible confiance |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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111
tok/s
66–177 · faible confiance |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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108
tok/s
65–173 · faible confiance |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k jetons | Q8_0 | Confortable |
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107
tok/s
64–171 · faible confiance |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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102
tok/s
61–164 · faible confiance |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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102
tok/s
61–164 · faible confiance |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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102
tok/s
61–164 · faible confiance |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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102
tok/s
61–164 · faible confiance |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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102
tok/s
61–164 · faible confiance |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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102
tok/s
61–164 · faible confiance |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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102
tok/s
61–164 · faible confiance |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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102
tok/s
61–164 · faible confiance |
Phi-1 ≈ | 1.3B | Oct 2023 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..
Enregistrement
Radeon Pro Vega 48 Spécifications complètes
Tout ce qui est enregistré pour cette carte, ordonné par ce qui a le plus d'impact sur l'exécution d'un modèle de langage plutôt que par la manière dont une fiche technique le classerait. La MÉMOIRE vient en premier car elle détermine le résultat ; le reste est CONTEXTE..
Mémoire
Les deux spécifications qui décident ce que cette carte peut exécuter et à quelle vitesse. La capacité détermine quels modèles s'adaptent ; la bande passante détermine combien de tokens par seconde ils produisent une fois qu'ils le font.
- Taille de la mémoire
- 8 GB
- Bande passante de la VRAM
- 402 GB/s
- Type de mémoire
- HBM2
- Largeur du bus mémoire
- 2,048 bit
- Fréquence mémoire
- 786 MHz
La puce
Quel processeur est sur la carte et comment a-t-il été fabriqué. Une taille de processus plus petite signifie généralement plus de performance pour la même puissance.
- Processeur graphique
- Vega 10
- Architecture
- GCN 5.0
- Génération
- Radeon Pro Mac(Vega Series)
- Fonderie
- GlobalFoundries
- Taille du processus
- 14 nm
- Transistors
- 12.5 billion
- Densité de transistor
- 25,300 K/mm²
- Taille de die
- 495 mm²
- Paquet
- BGA-2013
- Nouvelles versions
- 19 March 2019
Fréquences d'Horloge
À quelle vitesse le processeur fonctionne. Vaut bien moins ici que sur un benchmark de jeux : générer du texte est limité par la bande passante de la mémoire, donc une fréquence plus élevée ne fait presque pas bouger le résultat.
- Horloge de base
- 1.2 GHz
- Fréquence d'horloge boost
- 1.2 GHz
Unités de traitement
Ce que la puce contient. Ceux-ci améliorent la performance graphique et sont principalement importants pour le traitement d'un long prompt plutôt que pour produire la réponse.
- Unités de shading
- 3,072
- Unités de cartographie de texture
- 192
- Rendre unités de sortie
- 64
- Cache L1
- 16 KB
- Cache L2
- 4 MB
Performance théorique
Les taux d'arithmétique de pointe publiés pour la carte. Ce sont des plafonds que aucune charge de travail réelle n'atteint, et la génération de texte atteint une petite fraction de ceux-ci car elle est limitée par la mémoire plutôt que par l'arithmétique.
- Demi-précision (FP16)
- 14.8 TFLOPS
- Précision simple (FP32)
- 7.4 TFLOPS
- Double précision (FP64)
- 460.8 GFLOPS
- Taux de pixels
- 77 GPixel/s
- Taux de texture
- 230 GTexel/s
La carte
Ce qu'il faut pour installer physiquement et alimenter la carte — les contraintes pratiques qui décident si elle s'intègre dans la machine que vous possédez déjà.
- Connecteurs d'alimentation
- None
- Interface de bus
- PCIe 3.0 x16
- Largeur de slot
- IGP
Support logiciel
Quelles interfaces graphiques et de calcul la carte prend-elle en charge. La capacité de calcul CUDA est celle qui a un impact sur l'inférence : en dessous de 7.0, il n'y a pas de cœurs tensoriels, et les logiciels d'inférence modernes se rabattent sur des chemins de code plus lents.
- DirectX
- 12.1
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.3
- OpenCL
- 2.1
- Modèle de Shader
- 6.7
Annonces
Où acheter un Radeon Pro Vega 48
Aucun vendeur ne répertorie actuellement cette carte. Les annonces proviennent de vendeurs qui les publient ici directement. — parcourir le répertoire des fournisseurs voir qui vend quoi.
Ce que les chiffres signifient
Pourquoi la mémoire est le nombre qui compte ici
Mémoire
8 GB
Bande passante
402 GB/s
Modèle le plus grand
Baichuan 1-13B
Radeon Pro Vega 48 porte seulement 8 GB de HBM2. Cela le limite à la petite extrémité du catalogue, et un modèle doit tenir entièrement à l'intérieur avant de générer quoi que ce soit. Un runtime obtient en fait environ 7.2 GB.
La bande passante de la VRAM atteint 402 GB/s à travers un bus de 2,048 bits. C'est le nombre qui régit la vitesse de génération — l'arithmétique par octet lu est suffisamment petite pour que le bus, et non les cœurs, soit sur quoi tout le monde attend.
Cela vient d'une horloge mémoire de 786 MHz. Agrandir le bus et augmenter la fréquence sont les deux leviers dont dispose un fabricant, c'est pourquoi une carte avec des cœurs peu remarquables peut encore générer rapidement.
La plus grande chose qu'il contient est Baichuan 1-13B, 13.3B, compressé à Q3_K_M et générant autour 27.0 tokens par seconde
Le chip et comment il a été construit
Radeon Pro Vega 48 est construit sur le processeur graphique Vega 10, utilisant l'architecture GCN 5.0 de AMD, dans le cadre de la génération Radeon Pro Mac(Vega Series).
Le chip est fabriqué par GlobalFoundries, sur un processus de 14 , avec un dé mesurant 495 mm², tenue 12.5 billion Transistors. Un processus plus petit signifie généralement plus de performance pour la même puissance, bien que pour les modèles de langage, cela compte bien moins que le sous-système de mémoire.
Il a été publié dans March 2019, approximativement 7.3695522291771 il y a des années. Le support des logiciels d'inférence a tendance à suivre le matériel d'un an ou deux, donc une carte de cet âge a généralement des chemins de code matures et bien optimisés disponibles.
Débit de calcul, et pourquoi cela compte moins qu'il n'y paraît
FP16
14.8 TFLOPS
FP64
460.8 GFLOPS
Sur le papier Radeon Pro Vega 48 atteint 14.8 TFLOPS à demi-précision, et 7.4 TFLOPS à précision unique. Ce sont des chiffres de pointe que aucune charge de travail réelle ne maintient, et la génération de texte n'atteint qu'une petite fraction d'entre eux — le décodage est limité par la mémoire plutôt que par l'arithmétique, c'est pourquoi une carte peut paraître extraordinairement puissante ici et néanmoins produire des tokens à un rythme ordinaire.
Le débit de double précision atteint 460.8 GFLOPS. Cela n'a aucune incidence sur le fonctionnement d'un modèle de langage — aucun temps d'inférence ne l'utilise — mais cela sépare les composants de centre de données de ceux destinés aux consommateurs, puisque ces derniers le restreignent délibérément.
Les horloges fonctionnent à partir d'une base de 1.2 GHz à un coup de 1.2 GHz. Vaut beaucoup moins ici que sur un benchmark de jeu : augmenter les vitesses d'horloge améliore l'arithmétique, et l'arithmétique n'est pas ce sur quoi la génération attend.
Cache et unités de traitement
Radeon Pro Vega 48 a un cache L1 de 16 KO, soutenu par un cache L2 de 4 Mo. Le Cache absorbe une part du trafic de mémoire qui frapperait autrement le bus principal, qui est l'un des rares endroits sur cette page où un nombre autre que la bande passante affecte silencieusement la vitesse de génération — un grand L2 permet à une plus grande partie de l'ensemble de travail de rester proche des cœurs.
Il y a 3,072 Unités de shading, 192 Unités de cartographie de texture, et 64 Rendre unités de sortie. Ces cartes gèrent les charges de travail graphiques et contribuent au traitement des prompts, mais elles restent inactives pendant une grande partie du temps qu'un modèle passe à générer une réponse.
Puissance, taille et installation
La carte occupe igp. Vaut la peine de vérifier par rapport au boîtier et à l'alimentation déjà dans la machine, car les plus grandes CARDS nécessitent considérablement plus des deux que ce qu'un bureau typique fournit.
Il se connecte via PCIe 3.0 x16. L'interface régule la vitesse à laquelle un modèle est chargé du disque vers la carte, et non la vitesse à laquelle il fonctionne une fois chargé, donc un lien plus étroit coûte quelques secondes au démarrage et rien par la suite.
Les extrêmes
Les plus grands modèles d'IA qui s'exécutent sur un Radeon Pro Vega 48
Les plus grands modèles OPEN WEIGHT qui tiennent sur cette CARTE, les plus récents en premier. Chacun est présenté avec la meilleure compression que la CARTE peut supporter..
Les modèles d'IA les plus rapides sur un Radeon Pro Vega 48
Où cette CARTE produit des jetons le plus rapidement. Les modèles plus petits dominent ici, car générer chaque jeton signifie lire le modèle entier hors de la MÉMOIRE une fois..
Étape par étape
Comment calculer le nombre de tokens par seconde d'un Radeon Pro Vega 48
Vous n'avez pas à calculer quoi que ce soit à la main — le calculateur gputps.com sur cette page a déjà tout calculé pour chaque modèle que cette carte peut contenir. Lire la réponse prend six étapes.
-
01
Commencez par le modèle, pas la spécification
Le tableau liste 337 modèles que cette carte peut exécuter. Recherchez par nom ou par taille — taper 27b correspond au nombre de paramètres même lorsque le nom ne l'indique jamais.
-
02
Associez le contexte à votre travail
Faites glisser le curseur jusqu'à la longueur de conversation à laquelle vous prévoyez de travailler. Le cache augmente avec la conversation, et contre une carte tenant 8 GB cela est fréquemment la différence entre un modèle qui s'adapte et un qui ne s'adapte pas.
-
03
Choisissez jusqu'où vous allez compresser
Par défaut, le tableau sélectionne la copie la moins compressée qui s'adapte. Fixer un seuil élimine les modèles qui ne se qualifient que par une compression importante.
-
04
Lisez la vitesse et la portée
Les chiffres sont calculés, pas mesurés. Le résultat le plus rapide sur cette carte est 133 tok/s sur Gemma 3 QAT 1B. La même carte et le même modèle varient de trente à cinquante pour cent entre les temps d'inférence.
-
05
Lisez le verdict d'ajustement dernier
La colonne d'ajustement sépare les modèles qui s'ajustent juste de ceux qui ont de la place en trop — cela vaut la peine de vérifier avant de se fixer sur un, par rapport à un disponible 8 GB.
-
06
Vérifiez le même modèle de l'autre côté.
Suivre un modèle jusqu'à sa propre page liste tout le matériel qui peut l'exécuter, afin que vous puissiez voir comment il se compare à Radeon Pro Vega 48.
Réponses
Radeon Pro Vega 48 — questions courantes
Radeon Pro Vega 48— quel est le plus grand modèle AI qu'il peut exécuter ?
Le plus grand modèle de notre catalogue qui s'adapte est Baichuan 1-13B à 13.3B paramètres, compressé à Q3_K_M. Cela génère à peu près 27.0 tokens par seconde et a besoin d'environ 7.2 Go de la mémoire de la carte.
Radeon Pro Vega 48— combien de tokens par seconde cela produit-il ?
Cela dépend du modèle. Le modèle le plus rapide que nous suivons ici est Gemma 3 QAT 1B à propos de 133 tokens par seconde, tandis que les modèles plus grands fonctionnent proportionnellement plus lentement car chaque token nécessite de lire l'ensemble du modèle hors de la mémoire une fois. Les vitesses sont des estimations pour une seule conversation à la fois.
Radeon Pro Vega 48— peut-il fonctionner 7B modèles ?
Oui. Par exemple, cela fonctionne. MetaMath 7B (LLaMa finetune) à Q4_K_M, environ 6.5 Go de mémoire et générant environ 43.8 tokens par seconde
Radeon Pro Vega 48— peut-il fonctionner 13B modèles ?
Oui. Par exemple, cela fonctionne. Gemma 4 12B à Q3_K_M, environ 6.5 Go de mémoire et générant environ 30.0 tokens par seconde
Radeon Pro Vega 48— combien de mémoire cela a-t-il?
Cette carte a 8 GB de HBM2. Environ un dixième est réservé par le runtime d'inférence et le driver, laissant à peu près 7.2 GB disponible pour un modèle et sa conversation.
Radeon Pro Vega 48— quelle est sa bande passante de VRAM ?
La bande passante de la VRAM atteint 402 GB/s à travers un bus de 2,048 bits. C'est le meilleur prédicteur de la vitesse à laquelle il génère du texte, car produire chaque jeton signifie lire l'ensemble du modèle hors de la mémoire une fois.
Radeon Pro Vega 48— Quel type de mémoire utilise-t-il ?
Cela utilise HBM2 à fréquence de 786 MHz. Les types de HBM se trouvent sur les accélérateurs de datacentre et portent beaucoup plus de bande passante que la GDDR utilisée sur les cartes de bureau, c'est pourquoi ils génèrent des jetons considérablement plus rapidement à la même capacité.
Radeon Pro Vega 48— qui le fait ?
Ceci est un produit de AMD, avec la puce fabriquée par GlobalFoundries, sur un processus de 14 .
Radeon Pro Vega 48— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans March 2019.
Radeon Pro Vega 48— combien de cache a-t-il ?
Le cache L1 est 16 KO, et le cache L2 est 4 Mo. Le Cache absorbe une partie du trafic mémoire qui atteindrait autrement le bus principal, donc un L2 plus grand offre un léger avantage en vitesse de génération au-delà de ce que la bande passante prédit seule.
Radeon Pro Vega 48— quelles sont ses TFLOPS ?
Il est évalué à 14.8 TFLOPS à moitié précision et 7.4 TFLOPS en simple précision. Ceux-ci sont des plafonds arithmétiques de pointe plutôt que des taux réalisables, et la génération de texte n'atteint qu'une petite fraction d'entre eux car elle est limitée par la bande passante de mémoire à la place.
Radeon Pro Vega 48— est-ce qu'il prend en charge CUDA ?
Non. CUDA est réservé à NVIDIA, et c'est une carte de AMD. Il exécute des modèles linguistiques via ROCm, Vulkan ou Metal en fonction du logiciel, qui sont moins matures que le chemin CUDA — nos estimations appliquent une pénalité pour cela.
Radeon Pro Vega 48— quel interface de bus utilise-t-il ?
Cela utilise PCIe 3.0 x16. Cela régit la vitesse à laquelle un modèle est chargé sur la carte plutôt que la vitesse à laquelle il fonctionne une fois chargé, donc cela coûte quelques secondes au démarrage et rien pendant la génération.
Radeon Pro Vega 48— est-ce bon pour exécuter des modèles d'IA locaux ?
Sa MÉMOIRE le limite à des modèles plus petits et sa bande passante offre des vitesses de génération utilisables, même si peu spectaculaires. Au total, il fonctionne 337 des modèles que nous suivons. Que cela soit suffisant dépend entièrement du modèle que vous voulez — le tableau ci-dessus répond directement à cela.
Radeon Pro Vega 48— peut-il exécuter un modèle qui ne tient pas dans sa VRAM ?
Déchargement au-delà de la carte 8 GB est possible et généralement une fausse économie : la partie mémoire-système est suffisamment lente pour dominer le résultat.
Serait deux Radeon Pro Vega 48 les cartes peuvent-elles être deux fois plus rapides ?
Non. Une deuxième carte double la mémoire à 16 GB de mémoire combinée, à peu près à la même vitesse de génération qu'un.
Radeon Pro Vega 48— quels modèles d'IA peut-il exécuter ?
337 du 679 les modèles de langage open-weight que nous suivons s'adaptent sur cette carte et peuvent être exécutés localement. Le tableau sur cette page répertorie chacun d'eux, avec la mémoire dont il a besoin, la quantification à laquelle il s'exécute et une vitesse de génération estimée.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le matériel. Si vous savez déjà quel modèle vous voulez et avez besoin de savoir ce qu'il faut pour le faire fonctionner, commencer par le modèle au lieu.