Számítsa ki a TPS-t a Radeon AI PRO 9600D helyi AI modellek

AMD 32 GB GDDR6 576 GB/s December 2025

Minden modell a katalógusunkban, amelyet ezzel a kártyával értékeltünk a kiválasztott kontextus hosszán és minimális minőségen. A sebesség egyetlen kérés becslése, amelyet ezen kártya memória sávszélessége és minden modell mérete alapján számoltak ki, miután tömörítették..

Kiszámítva ehhez a kártyához

513 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

Phi-3.5-MoE

60.8B · Q3_K_M · 46.9 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

190 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy Radeon AI PRO 9600D?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Több kontextus több MEMÓRIÁT jelent a beszélgetés gyorsítótárához. A sebesség egy friss beszélgetéshez való, és nem változik ezzel a beállítással..

Elrejti azokat a modelleket, amelyek csak ezen a ponton alá tömörítve férnének el..

513 modellek megfelelnek

Számítás
Kvantisálás Illeszkedik
190 tok/s

114–304 · alacsony bizalom

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k tokenek Q8_0 Kényelmes
190 tok/s

114–304 · alacsony bizalom

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k tokenek Q8_0 Kényelmes
190 tok/s

114–304 · alacsony bizalom

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
190 tok/s

114–304 · alacsony bizalom

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
190 tok/s

114–304 · alacsony bizalom

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
190 tok/s

114–304 · alacsony bizalom

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
176 tok/s

106–282 · alacsony bizalom

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
173 tok/s

104–277 · alacsony bizalom

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
173 tok/s

104–277 · alacsony bizalom

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
173 tok/s

104–277 · alacsony bizalom

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
173 tok/s

104–277 · alacsony bizalom

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
159 tok/s

95–254 · alacsony bizalom

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
159 tok/s

95–254 · alacsony bizalom

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
159 tok/s

95–254 · alacsony bizalom

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
159 tok/s

95–254 · alacsony bizalom

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
155 tok/s

93–248 · alacsony bizalom

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k tokenek Q8_0 Kényelmes
153 tok/s

92–244 · alacsony bizalom

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
146 tok/s

88–234 · alacsony bizalom

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
146 tok/s

88–234 · alacsony bizalom

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
146 tok/s

88–234 · alacsony bizalom

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
146 tok/s

88–234 · alacsony bizalom

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
146 tok/s

88–234 · alacsony bizalom

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
146 tok/s

88–234 · alacsony bizalom

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
146 tok/s

88–234 · alacsony bizalom

Otter 1.3B May 2023 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
146 tok/s

88–234 · alacsony bizalom

Phi-1 1.3B Oct 2023 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Radeon AI PRO 9600D Teljes specifikáció

Minden az erre a lapra vonatkozóan, rendezve aszerint, mennyire befolyásolja egy nyelvi modell futtatását, nem pedig aszerint, ahogyan egy specifikációs táblázat felsorolná. A MEMORY az első, mert ez határozza meg az eredményt; a többi a CONTEXT..

VRAM

A két specifikáció, ami meghatározza, hogy ezt a KÁRT mit tud futtatni és milyen gyorsan. A kapacitás határozza meg, hogy mely modellek férnek el; a sávszélesség határozza meg, hány token-t állítanak elő másodpercenként, miután elindultak.

Memóriaméret
32 GB
Memória sávszélesség
576 GB/s
Memória típus
GDDR6
Memória busz szélessége
256 bit
Memória óra
2.25 GHz

A chip

Melyik processor található az alaplapon és hogyan készült. Egy kisebb gyártási méret általában jobb teljesítményt jelent ugyanazon energiafelhasználás mellett.

Grafikus processzor
Navi 48
Architektúra
RDNA 4.0
Generáció
Radeon Pro Navi(Navi IV Series)
Öntödé
TSMC
Feldolgozási méret
4 nm
Tranzisztorok
53.9 billion
Tranzisztor sűrűség
151,000 K/mm²
Die méret
357 mm²
Csomag
Monolithic
Kiadott
11 December 2025

Órajel sebességek

Milyen gyorsan fut a processzor. Itt sokkal kevesebbet ér, mint egy játékbenchmarkon: a szöveg generálása a MEMÓRIA SÁVSZÉLESSÉG által korlátozott, így egy magasabb órajel alig mozdítja el az eredményt.

Alap óra
1.08 GHz
Turbóóra
2.02 GHz

Feldolgozó egységek

A chip mit tartalmaz. Ezek a grafikai teljesítményt hajtják, és főként egy hosszú prompt feldolgozása szempontjából számítanak, nem pedig a válasz előállítása szempontjából.

árnyékoló egységek
3,072
Textúrázási egységek
192
Render kimeneti egységek
96
Ray tracing magok
48
L2 gyorsítótár
8 MB

Elméleti teljesítmény

A lapra közzétett csúcsaritmetikai sebességek. Ezek olyan plafonok, amelyeket egy valódi munkaterhelés sem ér el, és a szöveg generálása csak ezek kis részét éri el, mert a memória korlátozza, nem az aritmetika.

Fél precizitás (FP16)
49.6 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32)
24.8 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
775.7 GFLOPS
Pixelek aránya
194 GPixel/s
Textúra sebesség
388 GTexel/s

A lap

Mi szükséges a kártya fizikális telepítéséhez és működtetéséhez - azok a gyakorlati korlátok, amelyek eldöntik, hogy illeszkedik-e a már meglévő géphez.

Teljesítményfelvétel (TDP)
150 W
Javasolt tápegység
450 W
Áramellátó csatlakozók
1x 16-pin
Busz interfész
PCIe 5.0 x16
Bővítőhely szélessége
Single-slot
Dimenziók
241 mm × 19 mm
Kimenetek megjelenítése
1x DisplayPort 2.1a

Szoftver-támogatás

Mely grafikai és számítási interfészeket támogat a kártya. A CUDA számítási képesség az, amely hatással van a következtetésre: 7.0 alatt nincsenek tensor magok, és a modern következtetési szoftver lassabb kódutakra tér vissza.

DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
2.2
Shader modell
6.8

Lista

Hol lehet venni egy Radeon AI PRO 9600D

Jelenleg egyetlen forgalmazó sem listázza ezt a kártyát. A listák olyan forgalmazóktól származnak, akik közvetlenül itt publikálják őket. — böngészés a forgalmazói könyvtárban látni, hogy ki mit árul.

Mit jelentenek a számok

Kapacitás és sávszélesség

VRAM

32 GB

Sávszélesség

576 GB/s

Legnagyobb modell

Phi-3.5-MoE

Radeon AI PRO 9600D hordoz 32 GB -nak GDDR6. Ez lefedi a legtöbb ember által valóban futtatott közepes méretű modelleket. Miután a futási idő és a meghajtó lefoglalja a munkaterületét, körülbelül ennyi marad: 28.8 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 576 GB/s egy buszon keresztül a 256 bit. Ez a szám szabályozza a generálási sebességet — az egy bájtra vonatkozó aritmetika elég kicsi ahhoz, hogy a busz, ne pedig a magok legyenek azok, amire mindenki vár.

A szám a busz szélessége és a memória óra szorzataként van. 2.25 GHz. A busz szélesítése és az óra megemelése az a két kar, amellyel egy gyártó rendelkezik, ezért egy közönséges magokkal rendelkező kártya is gyorsan tud generálni.

A gyakorlati plafon Phi-3.5-MoE, 60.8B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 46.9 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

Radeon AI PRO 9600D a grafikus feldolgozón van építve Navi 48, az architektúra használatával RDNA 4.0 ból AMD, a generáció részeként Radeon Pro Navi(Navi IV Series).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 4 , egy kockával, amely méri 357 mm², tartás 53.9 billion Tranzisztorok. Egy kisebb folyamat általában nagyobb teljesítményt jelent ugyanannyi energia mellett, bár a nyelvi modellek esetében ez sokkal kevésbé számít, mint a memória alrendszer.

Megjelent a December 2025. A következtetési szoftver támogatás általában egy-két évvel követi a hardvert, így egy ilyen korú KÁRTYA általában érett, jól optimalizált kódútvonalakkal rendelkezik.

A számítási teljesítmény, és hogy miért számít kevesebbet, mint amilyennek tűnik

FP16

49.6 TFLOPS

FP64

775.7 GFLOPS

Papíron Radeon AI PRO 9600D elér 49.6 TFLOPS félnyes pontossággal, és 24.8 TFLOPS egyszeres pontossággal. Ezek csúcsértékek, amelyeket valós terhelés nem fenntart, és a szöveggenerálás csak ezek egy kis töredékét éri el - a dekódolás a memória által korlátozott, nem pedig a számítási műveletek által, ezért egy kártya itt rendkívül erősnek tűnhet, mégis normális sebességgel állít elő tokeneket.

A dupla pontosságú áteresztőképesség eléri 775.7 GFLOPS. Nincs hatással a nyelvi modell futtatására — a következtetési futási idő nem használja — de elválasztja az adatközponti részeket a fogyasztóiaktól, mivel az utóbbi szándékosan korlátozza azt.

Az órajelek egy alapból futnak 1.08 GHz egy gyorsításra 2.02 GHz. Itt sokkal kevesebbet ér, mint egy játékbenchmarkon: az órajelek emelése felgyorsítja az aritmetikát, és az aritmetika nem az, amire a generáció vár.

Cache és feldolgozó egységek

L2 gyorsítótár támogatásával 8 MB. A cache egy részesedést felszív a memóriaforgalomból, ami egyébként a fő buszt érné el, ami az egyetlen hely ezen az oldalon, ahol a sávszélességen kívül más szám is csendben befolyásolja a generálási sebességet — egy nagy L2 lehetővé teszi, hogy a munkakészlet több része közel maradjon a magokhoz.

Vannak 3,072 árnyékoló egységek, 192 Textúrázási egységek, és 96 Render kimeneti egységek. Ezek grafikai munkaterheket kezelnek és hozzájárulnak a prompt feldolgozáshoz, de a modell válasz generálásával töltött idő nagy részében tétlenül állnak.

Teljesítmény, méret és telepítés

Teljesítményfogyasztás

150 W

Radeon AI PRO 9600D rated at 150 W, és a javasolt rendszer tápegység 450 W. Egy nyelvi modell futtatása egy kártyát inkább rövid ideig foglalkoztat, mint folyamatosan — nagy terhelést jelent a generálás során, és kérések között tétlenkedik — így a folyamatos terhelés egy munkanap alatt általában jól a megadott érték alatt van.

A panel elfoglalja single-slot, mérés 241 mm hosszú, és szükséges 1x 16-pin. Érdemes ellenőrizni a gépben lévő házat és tápegységet, mivel a legnagyobb kártyáknak lényegesen több mindkettőre van szükségük, mint amit egy tipikus asztali gép biztosít.

Csatlakozik a PCIe 5.0 x16. A felület szabályozza, hogy a modell milyen gyorsan töltődik be a lemezről a kártyára, nem azt, hogy ott milyen gyorsan fut, így egy szűkebb kapcsolat néhány másodpercbe kerül a rendszerindításkor, és utána semmi.

Az extremitások

A legnagyobb AI modellek, amelyek futnak egy Radeon AI PRO 9600D

A legnagyobb open weight modellek, amelyek elférnek ezen a kártyán, legújabb elöl. Mindegyik a kártya által elérhető legjobb tömörítésben van megjelenítve..

  1. 01 Kimi Linear 48B · IQ4_XS · Oct 2025 9.7 tok/s
  2. 02 Llama Nemotron Super v1.5 49B · IQ4_XS · Jul 2025 9.5 tok/s
  3. 03 Nemotron-H 56B 56B · Q3_K_M · Apr 2025 9.2 tok/s
  4. 04 Nemotron-H 47B 47B · IQ4_XS · Apr 2025 9.9 tok/s
  5. 05 Llama Nemotron Super 49B 49B · IQ4_XS · Mar 2025 9.5 tok/s
  6. 06 Jamba 1.6 Mini 52B · IQ4_XS · Mar 2025 38.9 tok/s
  7. 07 Jamba 1.5 Mini 52B · IQ4_XS · Aug 2024 38.9 tok/s
  8. 08 Qwen2-57B-A14B 57B · IQ4_XS · Jun 2024 33.4 tok/s
  9. 09 Phi-3.5-MoE 60.8B · Q3_K_M · Apr 2024 46.9 tok/s
  10. 10 Jamba 51.6B · IQ4_XS · Mar 2024 38.9 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy Radeon AI PRO 9600D

Ahol ez a KÁRTYA a leggyorsabban állítja elő a tokeneket. A kisebb modellek itt dominálnak, mert minden token előállítása azt jelenti, hogy az egész modellt egyszer kell kiolvasni a memóriából..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 190 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 190 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 190 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 190 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 190 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 190 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 176 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 173 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 173 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 173 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy Radeon AI PRO 9600D

Nem kell semmit kézzel kiszámolnod — a gputps.com kalkulátor ezen az oldalon már kiszámította minden modelféleséghez, amit ez a kártya elbír. A válasz leolvasása hat lépést igényel..

  1. 01

    Keresd a modellt a táblázatban

    A táblázat felsorolja 513 modellek, amelyeket ez a kártya futtat. A keresés szűkíti a listát név vagy méret alapján.

  2. 02

    Állítsd be a ténylegesen használt CONTEXT LENGTH-et.

    Húzza el a csúszkát a tervezett beszélgetési hosszhoz, amin dolgozni kíván. A cache a beszélgetéssel nő, és egy kártyával szemben tart. 32 GB tehát a beállítást megéri jól csinálni.

  3. 03

    Rögzítse az összehasonlítást egy minőségi szintre.

    A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy a nagyobb modellek elférjenek. A minőségellenőrzés elutasít minden olyan modellt, amely több tömörítést igényel, mint amennyit hajlandó vagy adni.

  4. 04

    Használja a tartományt válaszként

    A sebességek hibahatárokkal járnak okkal. A legjobb eset itt 190 tok/s on Gemma 3 QAT 1B. Ugyanaz a Kártya és Modell harminc és ötven százalékos eltérést mutat a következtetési futási idők között.

  5. 05

    Olvasd el a "fit" verdiktet utoljára.

    A megfelelő oszlop elkülöníti azokat a modelleket, amelyek éppen elférnek, azoktól, amelyeknek van szabad helyük — érdemes megnézni, mielőtt döntést hozunk egy elérhetőről. 32 GB.

  6. 06

    Nézd meg ugyanazt a modellt a másik oldalról

    Minden modell neve a táblázatban a saját oldalára mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az összes kártyán, amelyet birtoklunk. Itt láthatja, hogy a megfelelő vásárlás megfelel-e Radeon AI PRO 9600D.

Válaszok

Radeon AI PRO 9600D — gyakori kérdések

01

Radeon AI PRO 9600D— mennyi cache-e van?

és az L2 gyorsítótár 8 MB. A Cache felszívja a memóriaforgalom egy részét, amely egyébként elérné a fő buszt, így egy nagyobb L2 szerény mértékben növeli a generálási sebességet, a sávszélesség által egyedül előre jelzett értékhez képest.

02

Radeon AI PRO 9600D— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 49.6 TFLOPS fél precízióban és 24.8 TFLOPS egyszeres pontossággal. Ezek a csúcs aritmetikai plafonok, nem pedig elérhető sebességek, és a szöveggenerálás csak e plafonok kis részét éri el, mert inkább a memóriabandwidth korlátozza.

03

Radeon AI PRO 9600D— Támogatja a CUDA-t?

Nem. A CUDA kizárólag NVIDIA, és ez egy kártya a AMD. A nyelvi modellek futtatása ROCm, Vulkan vagy Metal segítségével történik a szoftvertől függően, amelyek éretlenebbek a CUDA úthoz képest — becsléseink büntetést alkalmaznak emiatt.

04

Radeon AI PRO 9600D— Milyen busz interfészt használ?

Használja PCIe 5.0 x16. Ez szabályozza, hogy milyen gyorsan töltődik be egy modell a kártyára, ahelyett, hogy azt nézné, milyen gyorsan fut, miután betöltődött, így ez néhány másodpercet vesz igénybe a rendszerindításkor, és semmit a generálás során.

05

Radeon AI PRO 9600D— jó helyi AI modellek futtatására?

Memóriája kényelmesen lefedi a közepes méretű modelleket, amelyeket a legtöbb ember helyben futtat, és sávszélessége használható, ha nem is különösebben figyelemre méltó, generálási sebességeket biztosít. Összességében fut... 513 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

06

Radeon AI PRO 9600D— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Fel lehet osztani, az átlépés a rendszer MEMÓRIÁBAN marad, a kártya mögött. 32 GB ül a rendszer memóriájában és a sebesség egy részén fut, így a főleg leterhelt modell ritkán ér meg használni. Minden itt szereplő számadat azt feltételezi, hogy teljesen a kártyán van.

07

Két Radeon AI PRO 9600D kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A párosításuk fejlesztési lehetőséget biztosít a sebesség helyett: 64 GB kombinált memória, körülbelül ugyanazon generációs sebességgel, mint egy.

08

Radeon AI PRO 9600D— Melyik AI modellt tud futtatni?

513 a 679 A nyomon követett open-weight nyelvi modellek elférnek ezen a kártyán, és helyben futtathatók. Az ezen az oldalon található táblázat minden egyes modellt felsorol, beleértve a szükséges memória mennyiségét, a futtatási kvantálást és a becsült generálási sebességet.

09

Radeon AI PRO 9600D— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az Phi-3.5-MoE at 60.8B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 46.9 token másodpercenként és körülbelül 27.2 A kártya memória GB-ja.

10

Radeon AI PRO 9600D— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 190 tokenek másodpercenként, míg a nagyobb modellek arányosan lassabban futnak, mert minden token megköveteli az egész modell memória-ből való egyszeri kiolvasását. A sebességek becslések egyetlen beszélgetés egyidejűleg.

11

Radeon AI PRO 9600D— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. Multi-Token Prediction 7B at Q8_0, használva körülbelül 7.9 GB memória és körülbelül generálás 28.4 tokenek másodpercenként

12

Radeon AI PRO 9600D— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q8_0, használva körülbelül 17.5 GB memória és körülbelül generálás 66.1 tokenek másodpercenként

13

Radeon AI PRO 9600D— futtatható-e 30B modellek?

Igen. Például fut. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B at Q6_K, használva körülbelül 22.7 GB memória és körülbelül generálás 54.9 tokenek másodpercenként

14

Radeon AI PRO 9600D— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 32 GB -nak GDDR6. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 28.8 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

15

Radeon AI PRO 9600D— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 576 GB/s egy buszon keresztül a 256 bit. Ez a legjobb előrejelzője annak, hogy milyen gyorsan generál szöveget, mert minden egyes token előállítása azt jelenti, hogy az egész modellt egyszer el kell olvasni a memóriából.

16

Radeon AI PRO 9600D— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja GDDR6 órára állítva 2.25 GHz. A HBM típusok adatközponti gyorsítókon találhatók, és sokkal nagyobb sávszélességgel rendelkeznek, mint a GDDR, amit asztali kártyákon használnak, ezért ugyanazon kapacitás mellett jelentősen gyorsabban generálnak tokeneket.

17

Radeon AI PRO 9600D— ki készíti?

Ez egy terméke a AMD, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 4 .

18

Radeon AI PRO 9600D— Mikor adták ki?

Megjelent a December 2025.

19

Radeon AI PRO 9600D— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 150 W, és a javasolt rendszer tápegység 450 W. A szöveg generálása nagy terhelést jelent rövid időszakokra, és a kérések között inaktív, így egy munkamenet alatt a fogyasztás általában jól below van a megadott értéknél.

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a hardverrel kezdődik. Ha már tudod, melyik AI modelt szeretnéd, és tudni szeretnéd, mi szükséges a futtatásához, Kezdje a MODELBŐL..

Minden GPU