Calcola il TPS del Radeon Instinct MI210 sui modelli locali di AI

AMD 64 GB HBM2e 1,640 GB/s December 2021

Ogni modello nel nostro catalogo è valutato rispetto a questa scheda in base alla lunghezza del contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria di questa scheda e dalle dimensioni di ciascun modello una volta compresso..

Calcolato per questa scheda

595 modelli che può eseguire

679 modelli nel nostro catalogo tutto sommato

Il modello più grande che supporta

Qwen3.5-122B-A10B

122B · Q3_K_M · 66.6 tok/s

Modello più veloce

Gemma 3 QAT 1B

542 tok/s · 1B

Quali modelli di IA possono essere eseguiti su un Radeon Instinct MI210?

Imposta gli input, leggi la risposta

Maggiore contesto significa più memoria per la cache della conversazione. La velocità è per una conversazione fresca e non cambia con questa impostazione..

Nasconde modelli che si adatterebbero solo comprimendosi al di sotto di questo punto.

595 i modelli corrispondono

Calcolo
Quantizzazione Adatto
542 tok/s

325–867 · bassa fiducia

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k token Q8_0 Comodo
542 tok/s

325–867 · bassa fiducia

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k token Q8_0 Comodo
542 tok/s

325–867 · bassa fiducia

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
542 tok/s

325–867 · bassa fiducia

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
542 tok/s

325–867 · bassa fiducia

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
542 tok/s

325–867 · bassa fiducia

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
502 tok/s

301–803 · bassa fiducia

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
493 tok/s

296–788 · bassa fiducia

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
493 tok/s

296–788 · bassa fiducia

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
493 tok/s

296–788 · bassa fiducia

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

296–788 · bassa fiducia

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

271–722 · bassa fiducia

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
451 tok/s

271–722 · bassa fiducia

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
451 tok/s

271–722 · bassa fiducia

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
451 tok/s

271–722 · bassa fiducia

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
440 tok/s

264–705 · bassa fiducia

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k token Q8_0 Comodo
434 tok/s

261–695 · bassa fiducia

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
417 tok/s

250–667 · bassa fiducia

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
417 tok/s

250–667 · bassa fiducia

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
417 tok/s

250–667 · bassa fiducia

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
417 tok/s

250–667 · bassa fiducia

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
417 tok/s

250–667 · bassa fiducia

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
417 tok/s

250–667 · bassa fiducia

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
417 tok/s

250–667 · bassa fiducia

Otter 1.3B May 2023 2.1 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
417 tok/s

250–667 · bassa fiducia

Phi-1 1.3B Oct 2023 2.1 GB 131k token ? Q8_0 Comodo

Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..

In registrazione

Radeon Instinct MI210 specifiche complete

Tutto ciò che è registrato per questa scheda, ordinato in base a quanto influisce sul funzionamento di un modello di lingua piuttosto che in base a come un documento tecnico lo elencherebbe. La memoria viene prima perché determina l'esito; il resto è contesto..

Memoria

Le due specifiche che decidono cosa può eseguire questa scheda e con quale velocità. La capacità stabilisce quali modelli si adattano; la larghezza di banda stabilisce quanti token al secondo producono una volta che lo fanno.

Dimensione della memoria
64 GB
Larghezza di banda della memoria
1,640 GB/s
Tipo di memoria
HBM2e
Larghezza del bus di memoria
4,096 bit
Memory clock
1.6 GHz

Il chip

Quale processore è sulla scheda e come è stato fabbricato. Una dimensione del processo più piccola significa generalmente più prestazioni per la stessa potenza.

Processore grafico
Aldebaran
Architettura
CDNA 2.0
Generazione
Radeon Instinct(MIx)
Fonderia
TSMC
Dimensione del processo
6 nm
Transistor
58.2 billion
Densità dei transistor
80,400 K/mm²
Dimensione
724 mm²
Rilasciato
1 December 2021

Velocità di clock

Quanto velocemente funziona il processore. Vale molto meno qui rispetto a un benchmark di gioco: generare testo è limitato dalla larghezza di banda della memoria, quindi una maggiore frequenza di clock muove a malapena il risultato.

Frequenza base
1 GHz
Velocità di impulso
1.7 GHz

Unità di elaborazione

Cosa contiene il chip. Questi influenzano le prestazioni grafiche e sono importanti principalmente per l'elaborazione di un lungo prompt piuttosto che per la produzione della risposta.

Unità di ombreggiatura
6,656
Unità di mappatura delle texture
416
Cache L1
16 KB
Cache L2
16 MB

Performance teorica

Tassi aritmetici di picco pubblicati per la scheda. Questi sono soffitti che nessun carico di lavoro reale raggiunge, e generare testo raggiunge una piccola frazione di essi perché è limitato dalla memoria piuttosto che dall'aritmetica.

Mezza precisione (FP16)
181 TFLOPS
Precisione singola (FP32)
22.6 TFLOPS
Doppia precisione (FP64)
22.6 TFLOPS
Tasso di texture
707 GTexel/s

La scheda

Cosa serve per installare e alimentare fisicamente la scheda — i vincoli pratici che decidono se si adatta alla macchina che possiedi già.

Consumo di potenza (TDP)
300 W
Alimentatore consigliato
700 W
Connettori di alimentazione
1x 8-pin
Interfaccia bus
PCIe 4.0 x16
Larghezza dello slot
Dual-slot
Dimensioni
267 mm

Supporto software

Quali interfacce grafiche e di calcolo supporta la scheda. La capacità di calcolo CUDA è quella che influisce sull'inferenza: al di sotto di 7.0 non ci sono core tensoriali, e il software di inferenza moderno ricade su percorsi di codice più lenti.

OpenCL
3.0

Elenco

Dove comprare un Radeon Instinct MI210

Nessun venditore sta attualmente elencando questa scheda. Gli elenchi provengono da venditori che li pubblicano qui direttamente. — sfogliare il direttorio dei fornitori per vedere chi sta vendendo cosa.

Cosa significano i numeri

Cosa significa il sottosistema di memoria per l'AI

Memoria

64 GB

Larghezza di banda

1,640 GB/s

Modello più grande

Qwen3.5-122B-A10B

Radeon Instinct MI210 trasporta 64 GB di HBM2e. Questo copre i modelli di dimensioni medie che la maggior parte delle persone esegue effettivamente. Una volta che il runtime e il driver riservano il loro spazio di lavoro, rimane all'incirca questa quantità: 57.6 GB.

La larghezza di banda della VRAM raggiunge 1,640 GB/s attraverso un bus di 4,096 bit. Generare un token significa leggere ogni peso una volta, quindi quella cifra stabilisce il ritmo più di qualsiasi altro numero qui, e a questo livello il testo arriva più velocemente di quanto la maggior parte delle persone legga.

La larghezza di banda è la frequenza per la larghezza del bus, e questa scheda funziona la sua memoria a 1.6 GHz. Entrambe le metà sono importanti e nessuna è visibile in un benchmark di gioco.

Il tetto pratico è Qwen3.5-122B-A10B, 122B, compresso a Q3_K_M e generando attorno 66.6 token al secondo

Il chip e come è stato costruito

Radeon Instinct MI210 è costruito sul PROCESSORE GRAFICO Aldebaran, utilizzando l'architettura CDNA 2.0 da AMD, come parte della generazione Radeon Instinct(MIx).

Il chip è prodotto da TSMC, su un processo di 6 nm, con un dado di misura 724 mm², tenere 58.2 billion Transistor. Un processo più piccolo significa generalmente più prestazioni per la stessa potenza, anche se per i modelli di linguaggio è molto meno importante rispetto al sottosistema di memoria.

È stato rilasciato in December 2021, circa 4.6654321741371 anni fa. Il supporto software per l'inferenza tende a seguire l'hardware di un anno o due, quindi una CARD di questa età ha generalmente percorsi di codice maturi e ben ottimizzati disponibili per essa.

Calcola il throughput, e perché conta meno di quanto sembri

FP16

181 TFLOPS

FP64

22.6 TFLOPS

Sulla carta Radeon Instinct MI210 raggiunge 181 TFLOPS a metà precisione, e 22.6 TFLOPS a precision singola. Queste sono cifre di picco che nessun carico di lavoro reale sostiene, e generare testo raggiunge solo una piccola frazione di esse - la decodifica è limitata dalla memoria piuttosto che dall'aritmetica, motivo per cui una scheda può sembrare enormemente potente qui e ancora produrre token a un tasso ordinario.

Il throughput in doppia precisione raggiunge 22.6 TFLOPS. Non ha alcun impatto sull'esecuzione di un modello linguistico — nessun runtime di inferenza lo utilizza — ma separa le parti del datacenter da quelle dei consumatori, poiché queste ultime lo limitano deliberatamente.

Le clock partono da una base di 1 GHz a un aumento di 1.7 GHz. Vale molto meno qui che in un benchmark di gioco: aumentare le velocità di clock migliora l'aritmetica, e l'aritmetica non è ciò su cui generazione sta aspettando.

Cache e unità di elaborazione

Radeon Instinct MI210 ha una cache L1 di 16 KB, supportato da una cache L2 di 16 MB. La Cache assorbe una parte del traffico di memoria che altrimenti colpirebbe il bus principale, che è l'unico posto in questa pagina dove un numero diverso dalla larghezza di banda influisce silenziosamente sulla velocità di generazione — un grande L2 consente a una maggiore parte del set di lavoro di rimanere vicino ai core.

Ci sono 6,656 Unità di ombreggiatura, 416 Unità di mappatura delle texture. Questi gestiscono i carichi di lavoro grafici e contribuiscono all'elaborazione dei prompt, ma rimangono inattivi per gran parte del tempo che un modello impiega a generare una risposta.

Potenza, dimensione e installazione

Consumo energetico

300 W

Radeon Instinct MI210 è valutato a 300 W, e l'alimentatore di sistema suggerito è 700 W. Eseguire un modello di linguaggio tiene occupata una scheda in esplosioni piuttosto che continuamente — attinge intensamente durante la generazione e rimane inattivo tra le richieste — quindi il prelievo sostenuto durante una giornata lavorativa è solitamente ben al di sotto del valore dichiarato.

La scheda occupa dual-slot, misurare 267 mm lungo, e ha bisogno 1x 8-pin. Vale la pena controllare contro il case e l'alimentatore già presenti nella macchina, poiché le schede più grandi necessitano di entrambi notevolmente di più rispetto a quanto fornisca un desktop tipico.

Si connette a PCIe 4.0 x16. L'interfaccia governa quanto velocemente un modello è caricato dal disco nella scheda, non quanto velocemente gira una volta lì, quindi un collegamento più ristretto costa qualche secondo all'avvio e nulla dopo.

Gli estremi

I più grandi modelli AI che girano su un Radeon Instinct MI210

I modelli open-weight più grandi che si adattano a questa scheda, dal più recente al più vecchio. Ognuno è mostrato con la migliore compressione che la scheda può contenere..

  1. 01 Qwen3.5-122B-A10B 122B · Q3_K_M · Feb 2026 66.6 tok/s
  2. 02 INTELLECT-3 106B · IQ4_XS · Nov 2025 69.7 tok/s
  3. 03 Cohere Command A Reasoning 111B · Q3_K_M · Aug 2025 13.2 tok/s
  4. 04 GLM-4.5V 108B · IQ4_XS · Aug 2025 68.4 tok/s
  5. 05 GLM-4.5-Air 106B · IQ4_XS · Aug 2025 69.7 tok/s
  6. 06 Command A Vision 112B · Q3_K_M · Jul 2025 13.1 tok/s
  7. 07 Llama 4 Scout 109B · Q3_K_M · Apr 2025 13.4 tok/s
  8. 08 Cohere Command A 111B · Q3_K_M · Mar 2025 13.2 tok/s
  9. 09 Telechat2-115B 115B · Q3_K_M · Sep 2024 12.7 tok/s
  10. 10 Qwen1.5-110B 110B · Q3_K_M · Apr 2024 13.3 tok/s

I modelli AI più veloci su un Radeon Instinct MI210

Dove questa scheda produce i token più rapidamente. I modelli più piccoli dominano qui, perché generare ogni token significa leggere l'intero modello dalla memoria una volta..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 542 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 542 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 542 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 542 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 542 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 542 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 502 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 493 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 493 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 493 tok/s

Passo dopo passo

Come calcolare i token per secondo di un Radeon Instinct MI210

Non devi calcolare nulla a mano — il calcolatore gputps.com su questa pagina ha già calcolato per ogni modello che questa scheda può contenere. Leggere la risposta richiede sei passaggi..

  1. 01

    Cerca il modello che desideri

    La tabella elenca 595 modelli che la scheda gestisce. La casella di ricerca accetta un nome o una taglia come 27b, che corrisponde al numero di parametri.

  2. 02

    Abbina il contesto al tuo lavoro

    Imposta il contesto sulla tua vera lunghezza di lavoro. Brevi domande costano quasi nulla, ma un lungo documento può consumare una grande parte di 64 GB è spesso ciò che spinge un grande modello oltre il limite.

  3. 03

    Fissa il confronto a un livello di qualità.

    La compressione è ciò che consente ai modelli più grandi di adattarsi. Il controllo qualità scarta qualsiasi modello che richieda più di essa di quanto tu sia disposto a dare.

  4. 04

    Leggi la velocità e la gamma

    Le velocità vengono fornite con barre di errore per un motivo. Il miglior caso qui è 542 tok/s su Gemma 3 QAT 1B. La stessa card e modello variano dal trenta al cinquanta per cento tra i tempi di esecuzione dell'inferenza.

  5. 05

    Controlla la colonna della memoria prima di impegnarti

    Un adattamento stretto funziona ma non lascia spazio per aumentare il contesto in seguito; confortevole ha margine. La colonna della memoria mostra ciò di cui ha bisogno ogni modello rispetto a un disponibile. 64 GB.

  6. 06

    Controlla incrociato con altro hardware

    Ogni pagina del modello ripete questo calcolo per l'intero catalogo. Vale la pena dare un'occhiata prima di decidere: mostra cosa altro esegue lo stesso modello, accanto a Radeon Instinct MI210.

Risposte

Radeon Instinct MI210 — domande comuni

01

Radeon Instinct MI210— qual è il modello AI più grande che può eseguire?

Il modello più grande nel nostro catalogo che si adatta è Qwen3.5-122B-A10B nella 122B parametri, compressi a Q3_K_M. Genera all'incirca 66.6 token al secondo e ha bisogno di 53.1 GB della memoria della scheda

02

Radeon Instinct MI210— quanti token al secondo produce?

Dipende dal modello. Il modello più veloce che monitoriamo qui è Gemma 3 QAT 1B circa 542 token al secondo, mentre modelli più grandi funzionano proporzionalmente più lentamente perché ogni token richiede di leggere l'intero modello dalla memoria una volta. Le velocità sono stime per una singola conversazione alla volta.

03

Radeon Instinct MI210— può eseguirlo 7B modelli?

Sì. Ad esempio, funziona Multi-Token Prediction 7B nella Q8_0, utilizzando circa 7.9 GB di memoria e generando circa 80.9 token al secondo

04

Radeon Instinct MI210— può eseguirlo 13B modelli?

Sì. Ad esempio, funziona DeepSeekMoE-16B nella Q8_0, utilizzando circa 17.5 GB di memoria e generando circa 188 token al secondo

05

Radeon Instinct MI210— può eseguirlo 30B modelli?

Sì. Ad esempio, funziona ERNIE-4.5-VL-28B-A3B nella Q8_0, utilizzando circa 29.2 GB di memoria e generando circa 108 token al secondo

06

Radeon Instinct MI210— può eseguirlo 70B modelli?

Sì. Ad esempio, funziona Qwen3-Coder-Next nella Q5_K_M, utilizzando circa 52.7 GB di memoria e generando circa 67.2 token al secondo

07

Radeon Instinct MI210— quanta memoria ha?

Questa scheda ha 64 GB di HBM2e. Circa un decimo è riservato dal runtime di inferenza e dal driver, lasciando circa 57.6 GB disponibile per un modello e la sua conversazione.

08

Radeon Instinct MI210— qual è la sua larghezza di banda della memoria?

La larghezza di banda della VRAM raggiunge 1,640 GB/s attraverso un bus di 4,096 bit. Questo è il miglior predittore di quanto velocemente genera testo, perché produrre ogni token significa leggere l'intero modello dalla memoria una volta.

09

Radeon Instinct MI210— che tipo di MEMORY utilizza?

Utilizza HBM2e a frequenza di 1.6 GHz. I tipi di HBM si trovano sugli acceleratori da datacenter e portano molto più larghezza di banda rispetto al GDDR utilizzato sulle schede desktop, motivo per cui generano token notevolmente più velocemente alla stessa capacità.

10

Radeon Instinct MI210— Chi lo fa?

Questo è un prodotto di AMD, con il chip prodotto da TSMC, su un processo di 6 nm.

11

Radeon Instinct MI210— quando è stato rilasciato?

È stato rilasciato in December 2021.

12

Radeon Instinct MI210— quanta potenza utilizza?

Potenza nominale della scheda è 300 W, e l'alimentatore di sistema suggerito è 700 W. Generare testo richiede molto in picchi e rimane inattivo tra le richieste, quindi il consumo medio durante una sessione di lavoro è normalmente ben al di sotto del valore nominale.

13

Radeon Instinct MI210— quanta cache ha?

La cache L1 è 16 KB, e la cache L2 è 16 MB. La Cache assorbe parte del traffico di memoria che altrimenti raggiungerebbe il bus principale, quindi una L2 più grande offre un modesto incremento alla velocità di generazione oltre a quanto previsto solo dalla larghezza di banda.

14

Radeon Instinct MI210— quali sono i suoi TFLOPS?

È valutato a 181 TFLOPS a metà precisione e 22.6 TFLOPS a precisione singola. Questi sono tetti aritmetici di picco piuttosto che tassi raggiungibili, e la generazione di testo raggiunge solo una piccola frazione di essi perché è limitata dalla larghezza di banda della memoria.

15

Radeon Instinct MI210— supporta CUDA?

No. CUDA è solo di NVIDIA, e questa è una card di AMD. Esegue modelli linguistici tramite ROCm, Vulkan o Metal a seconda del software, che sono meno maturi rispetto al percorso CUDA — le nostre stime applicano una penalità per questo.

16

Radeon Instinct MI210— che interfaccia bus utilizza?

Utilizza PCIe 4.0 x16. Questo determina quanto velocemente un modello viene caricato sulla GPU anziché quanto velocemente viene eseguito una volta caricato, quindi costa alcuni secondi all'avvio e nulla durante la generazione.

17

Radeon Instinct MI210— è buono per eseguire modelli AI locali?

La sua VRAM è abbastanza grande per modelli che la maggior parte dell'hardware desktop non può toccare e la sua larghezza di banda è abbastanza alta per generare testo più veloce della lettura della maggior parte delle persone. In totale, esegue 595 dei modelli che monitoriamo. Se ciò sia sufficiente dipende interamente dal modello che desideri — la tabella sopra risponde a questo direttamente.

18

Radeon Instinct MI210— può eseguire un modello che non sta nella sua VRAM?

Può essere suddiviso, con il sovraccarico mantenuto nella memoria di sistema oltre la card. 64 GB è possibile e di solito è un falso risparmio: la parte di memoria del sistema è abbastanza lenta da dominare il risultato.

19

Sarebbero due Radeon Instinct MI210 le schede possono essere due volte più veloci?

La capacità aumenta, il throughput non lo fa. Due di loro ti danno 128 GB che ti permette di mantenere modelli che nessuno potrebbe tenere da solo, ma la generazione non si suddivide in quel modo. Queste cifre descrivono una card.

20

Radeon Instinct MI210— quali modelli AI può eseguire?

595 del 679 i modelli di linguaggio OPEN WEIGHT che monitoriamo si adattano a questa CARD e possono essere eseguiti localmente. La tabella su questa pagina elenca ciascuno, con la MEMORIA di cui ha bisogno, la quantizzazione a cui viene eseguito e una velocità di generazione stimata.

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dall'hardware. Se già sai quale modello vuoi e hai bisogno di sapere cosa serve per eseguirlo., inizia dal modello invece.

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