Calculer le TPS de la Radeon RX 6800M sur des modèles d'IA locaux

AMD 12 GB GDDR6 384 GB/s May 2021

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

396 modèles qu'il peut exécuter

679 modèles dans notre catalogue ensemble

Le plus grand modèle qu'il peut contenir

ERNIE-4.5-21B-A3B

21B · Q3_K_M · 90.6 tok/s

Modèle le plus rapide

Gemma 3 QAT 1B

127 tok/s · 1B

Quels modèles d'IA peuvent fonctionner sur un Radeon RX 6800M?

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..

396 les modèles correspondent

Calcul en cours
Quantification Convient
127 tok/s

76–203 · faible confiance

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k jetons Q8_0 Confortable
127 tok/s

76–203 · faible confiance

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k jetons Q8_0 Confortable
127 tok/s

76–203 · faible confiance

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
127 tok/s

76–203 · faible confiance

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
127 tok/s

76–203 · faible confiance

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
127 tok/s

76–203 · faible confiance

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
117 tok/s

70–188 · faible confiance

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
115 tok/s

69–185 · faible confiance

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
115 tok/s

69–185 · faible confiance

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
115 tok/s

69–185 · faible confiance

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
115 tok/s

69–185 · faible confiance

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
106 tok/s

63–169 · faible confiance

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
106 tok/s

63–169 · faible confiance

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
106 tok/s

63–169 · faible confiance

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
106 tok/s

63–169 · faible confiance

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
103 tok/s

62–165 · faible confiance

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k jetons Q8_0 Confortable
102 tok/s

61–163 · faible confiance

DeepSeekMoE-16B 16B Jan 2024 10.0 GB 4k jetons Q4_K_M À l'étroit
102 tok/s

61–163 · faible confiance

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
97.6 tok/s

59–156 · faible confiance

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
97.6 tok/s

59–156 · faible confiance

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
97.6 tok/s

59–156 · faible confiance

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
97.6 tok/s

59–156 · faible confiance

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
97.6 tok/s

59–156 · faible confiance

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
97.6 tok/s

59–156 · faible confiance

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
97.6 tok/s

59–156 · faible confiance

Otter 1.3B May 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 RX 6800M 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
12 GB
Bande passante de la VRAM
384 GB/s
Type de mémoire
GDDR6
Largeur du bus mémoire
192 bit
Fréquence mémoire
2 GHz

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
Navi 22
Architecture
RDNA 2.0
Génération
Navi Mobile(RX 6000M)
Fonderie
TSMC
Taille du processus
7 nm
Transistors
17.2 billion
Densité de transistor
51,300 K/mm²
Taille de die
335 mm²
Paquet
BGA-1701
Nouvelles versions
31 May 2021

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
2.12 GHz
Fréquence d'horloge boost
2.39 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
2,560
Unités de cartographie de texture
160
Rendre unités de sortie
64
Cœurs de ray tracing
40
Cache L1
128 KB
Cache L2
3 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)
24.5 TFLOPS
Précision simple (FP32)
12.2 TFLOPS
Double précision (FP64)
764.8 GFLOPS
Taux de pixels
153 GPixel/s
Taux de texture
382 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.

Consommation d'énergie (TDP)
145 W
Connecteurs d'alimentation
None
Interface de bus
PCIe 4.0 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
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
2.1
Modèle de Shader
6.8

Annonces

Où acheter un Radeon RX 6800M

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

12 GB

Bande passante

384 GB/s

Modèle le plus grand

ERNIE-4.5-21B-A3B

Radeon RX 6800M porte 12 GB de GDDR6. Cela atteint confortablement les petits et moyens modèles, bien que les plus grands restent hors de portée sans les diviser. Les frais généraux du pilote laissent environ 10.8 GB.

La bande passante de la VRAM atteint 384 GB/s à travers un bus de 192 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.

La bande passante est le produit de la fréquence d'horloge et de la largeur du bus, et cette carte fonctionne sa mémoire à 2 GHz. Les deux moitiés comptent, et aucune n'est visible dans un benchmark de jeu.

La plus grande chose qu'il contient est ERNIE-4.5-21B-A3B, 21B, compressé à Q3_K_M et générant autour 90.6 tokens par seconde

Le chip et comment il a été construit

Radeon RX 6800M est construit sur le processeur graphique Navi 22, utilisant l'architecture RDNA 2.0 de AMD, dans le cadre de la génération Navi Mobile(RX 6000M).

Le chip est fabriqué par TSMC, sur un processus de 7 , avec un dé mesurant 335 mm², tenue 17.2 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 May 2021, approximativement 5.1697116588781 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

24.5 TFLOPS

FP64

764.8 GFLOPS

Sur le papier Radeon RX 6800M atteint 24.5 TFLOPS à demi-précision, et 12.2 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 764.8 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 2.12 GHz à un coup de 2.39 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 RX 6800M a un cache L1 de 128 KO, soutenu par un cache L2 de 3 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 2,560 Unités de shading, 160 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

Consommation d'énergie

145 W

Radeon RX 6800M est évalué à 145 W. Faire tourner un modèle de langage occupe une CARTE par intermittence plutôt que de manière continue — cela consomme beaucoup pendant la génération et reste inactif entre les requêtes — donc une consommation soutenue sur une journée de travail est généralement bien en dessous de la valeur nominale.

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 4.0 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 RX 6800M

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..

  1. 01 ERNIE-4.5-21B-A3B 21B · Q3_K_M · Jun 2025 90.6 tok/s
  2. 02 GigaChat Lite (GigaChat-20B-A3B) 20B · Q3_K_M · Dec 2024 95.1 tok/s
  3. 03 InternLM2.5 20B · Q3_K_M · Aug 2024 17.1 tok/s
  4. 04 Granite 20B 20B · Q3_K_M · May 2024 17.1 tok/s
  5. 05 InternLM2-20B 20B · Q3_K_M · Jan 2024 17.1 tok/s
  6. 06 CogAgent 18B · IQ4_XS · Dec 2023 17.3 tok/s
  7. 07 SPHINX (Llama 2 13B) 19.9B · Q3_K_M · Nov 2023 17.2 tok/s
  8. 08 CogVLM-17B 17B · IQ4_XS · Nov 2023 18.3 tok/s
  9. 09 Flan UL2 19.5B · Q3_K_M · Mar 2023 17.6 tok/s
  10. 10 Palmyra Large 20B 20B · Q3_K_M · Mar 2023 17.1 tok/s

Les modèles d'IA les plus rapides sur un Radeon RX 6800M

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..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 127 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 127 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 127 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 127 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 127 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 127 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 117 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 115 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 115 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 115 tok/s

Étape par étape

Comment calculer le nombre de tokens par seconde d'un Radeon RX 6800M

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.

  1. 01

    Trouvez le modèle dans le tableau.

    Le tableau liste 396 modèles que cette carte exécute. La recherche affine la liste par nom ou par taille.

  2. 02

    Décidez combien de temps vos conversations tournent

    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 12 GB c'est souvent ce qui pousse un grand modèle au-delà du seuil.

  3. 03

    Définissez une qualité minimale si vous en avez besoin

    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.

  4. 04

    Lisez la vitesse et la portée

    Les vitesses sont accompagnées de barres d'erreur pour une raison. Le meilleur cas ici est 127 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.

  5. 05

    Vérifiez la marge de manœuvre avant de décider

    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 12 GB.

  6. 06

    Ouvrez le modèle pour comparer les cartes

    Chaque nom de modèle dans le tableau renvoie à sa propre page, qui effectue le même calcul sur chaque carte que nous détenons. C'est là que vous voyez si le bon achat est Radeon RX 6800M.

Réponses

Radeon RX 6800M — questions courantes

01

Radeon RX 6800M— combien de cache a-t-il ?

Le cache L1 est 128 KO, et le cache L2 est 3 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.

02

Radeon RX 6800M— quelles sont ses TFLOPS ?

Il est évalué à 24.5 TFLOPS à moitié précision et 12.2 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.

03

Radeon RX 6800M— 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.

04

Radeon RX 6800M— quel interface de bus utilise-t-il ?

Cela utilise PCIe 4.0 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.

05

Radeon RX 6800M— est-ce bon pour exécuter des modèles d'IA locaux ?

Sa mémoire couvre des modèles petits et moyens, bien que les plus grands soient hors de portée, bien que sa bande passante signifie que la génération sera lente sur les modèles plus grands. En tout, il fonctionne 396 des modèles que nous suivons. Que cela soit suffisant dépend entièrement du modèle que vous voulez — le tableau ci-dessus répond directement à cela.

06

Radeon RX 6800M— peut-il exécuter un modèle qui ne tient pas dans sa VRAM ?

Déchargement au-delà de la carte 12 GB est possible et généralement une fausse économie : la partie mémoire-système est suffisamment lente pour dominer le résultat.

07

Serait deux Radeon RX 6800M les cartes peuvent-elles être deux fois plus rapides ?

Les associer achète de la marge plutôt que du rythme : 24 GB travailler avec plutôt que deux fois les tokens par seconde — chaque chiffre ici est pour une seule carte.

08

Radeon RX 6800M— quels modèles d'IA peut-il exécuter ?

396 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.

09

Radeon RX 6800M— quel est le plus grand modèle AI qu'il peut exécuter ?

Le plus grand modèle de notre catalogue qui s'adapte est ERNIE-4.5-21B-A3B à 21B paramètres, compressé à Q3_K_M. Cela génère à peu près 90.6 tokens par seconde et a besoin d'environ 10.1 Go de la mémoire de la carte.

10

Radeon RX 6800M— 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 127 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.

11

Radeon RX 6800M— peut-il fonctionner 7B modèles ?

Oui. Par exemple, cela fonctionne. DeepSeek Coder 6.7B à Q6_K, environ 9.9 Go de mémoire et générant environ 27.5 tokens par seconde

12

Radeon RX 6800M— peut-il fonctionner 13B modèles ?

Oui. Par exemple, cela fonctionne. DeepSeekMoE-16B à Q4_K_M, environ 10.0 Go de mémoire et générant environ 102 tokens par seconde

13

Radeon RX 6800M— combien de mémoire cela a-t-il?

Cette carte a 12 GB de GDDR6. Environ un dixième est réservé par le runtime d'inférence et le driver, laissant à peu près 10.8 GB disponible pour un modèle et sa conversation.

14

Radeon RX 6800M— quelle est sa bande passante de VRAM ?

La bande passante de la VRAM atteint 384 GB/s à travers un bus de 192 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.

15

Radeon RX 6800M— Quel type de mémoire utilise-t-il ?

Cela utilise GDDR6 à fréquence de 2 GHz. 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.

16

Radeon RX 6800M— qui le fait ?

Ceci est un produit de AMD, avec la puce fabriquée par TSMC, sur un processus de 7 .

17

Radeon RX 6800M— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans May 2021.

18

Radeon RX 6800M— combien de puissance cela utilise-t-il ?

La puissance nominale de la carte est 145 W. La génération de texte sollicite intensément par rafales et reste inactive entre les requêtes, donc la consommation moyenne sur une session de travail est normalement bien en dessous de la valeur nominale.

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.

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