Calcola il TPS del Radeon Instinct MI300A sui modelli locali di AI
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
679 modelli nel nostro catalogo tutto sommato
Il modello più grande che supporta
Solar Open2 250B
250.3B · Q3_K_M · 105 tok/s
Modello più veloce
Gemma 3 QAT 1B
1,759 tok/s · 1B
Quali modelli di IA possono essere eseguiti su un Radeon Instinct MI300A?
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.
624 i modelli corrispondono
Calcolo| Quantizzazione | Adatto | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
1,759
tok/s
1,055–2,815 · bassa fiducia |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k token | Q8_0 | Comodo |
|
1,759
tok/s
1,055–2,815 · bassa fiducia |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k token | Q8_0 | Comodo |
|
1,759
tok/s
1,055–2,815 · bassa fiducia |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
1,759
tok/s
1,055–2,815 · bassa fiducia |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
1,759
tok/s
1,055–2,815 · bassa fiducia |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
1,759
tok/s
1,055–2,815 · bassa fiducia |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
1,629
tok/s
977–2,606 · bassa fiducia |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
1,599
tok/s
960–2,559 · bassa fiducia |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
1,599
tok/s
960–2,559 · bassa fiducia |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
1,599
tok/s
960–2,559 · bassa fiducia |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
1,599
tok/s
960–2,559 · bassa fiducia |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
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1,466
tok/s
880–2,346 · bassa fiducia |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
1,466
tok/s
880–2,346 · bassa fiducia |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
1,466
tok/s
880–2,346 · bassa fiducia |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
1,466
tok/s
880–2,346 · bassa fiducia |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
1,430
tok/s
858–2,288 · bassa fiducia |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k token | Q8_0 | Comodo |
|
1,410
tok/s
846–2,256 · bassa fiducia |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
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1,353
tok/s
812–2,165 · bassa fiducia |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
1,353
tok/s
812–2,165 · bassa fiducia |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
1,353
tok/s
812–2,165 · bassa fiducia |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
1,353
tok/s
812–2,165 · bassa fiducia |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
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1,353
tok/s
812–2,165 · bassa fiducia |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
1,353
tok/s
812–2,165 · bassa fiducia |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
1,353
tok/s
812–2,165 · bassa fiducia |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
1,353
tok/s
812–2,165 · 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 MI300A 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
- 128 GB
- Larghezza di banda della memoria
- 5,325 GB/s
- Tipo di memoria
- HBM3
- Larghezza del bus di memoria
- 8,192 bit
- Memory clock
- 1.3 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
- Aqua Vanjaram
- Architettura
- CDNA 3.0
- Generazione
- Radeon Instinct(MIx)
- Fonderia
- TSMC
- Dimensione del processo
- 5 nm
- Transistor
- 153 billion
- Densità dei transistor
- 150,400 K/mm²
- Dimensione
- 1,017 mm²
- Pacchetto
- MCM
- Rilasciato
- 6 December 2023
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
- 2.1 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
- 19,456
- Unità di mappatura delle texture
- 1,216
- 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)
- 653.7 TFLOPS
- Precisione singola (FP32)
- 81.7 TFLOPS
- Doppia precisione (FP64)
- 81.7 TFLOPS
- Tasso di texture
- 2,554 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)
- 750 W
- Alimentatore consigliato
- 1,150 W
- Connettori di alimentazione
- None
- Interfaccia bus
- PCIe 5.0 x16
- Larghezza dello slot
- OAM Module
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 MI300A
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
Capacità e larghezza di banda
Memoria
128 GB
Larghezza di banda
5,325 GB/s
Modello più grande
Solar Open2 250B
Radeon Instinct MI300A tiene 128 GB di HBM3. Questo lo colloca nella classe di hardware che ospita i modelli open-weight più grandi senza dividerli tra macchine. Un runtime di inferenza può raggiungere approssimativamente 115.2 GB.
La larghezza di banda della VRAM raggiunge 5,325 GB/s attraverso un bus di 8,192 bit. Quello è al vertice di ciò che esiste. Poiché ogni token significa leggere l'intero modello dalla memoria una volta, si traduce quasi direttamente in velocità di generazione — questa card è abbastanza ricca di banda che la dimensione del modello smette di essere il fattore limitante molto prima che il bus lo sia.
La figura è la larghezza del bus moltiplicata per un clock di memoria di 1.3 GHz. Entrambe le metà sono importanti e nessuna è visibile in un benchmark di gioco.
Messo insieme, il modello più grande che si adatta è Solar Open2 250B, 250.3B, compresso a Q3_K_M e generando attorno 105 token al secondo
Il chip e come è stato costruito
Radeon Instinct MI300A è costruito sul PROCESSORE GRAFICO Aqua Vanjaram, utilizzando l'architettura CDNA 3.0 da AMD, come parte della generazione Radeon Instinct(MIx).
Il chip è prodotto da TSMC, su un processo di 5 nm, con un dado di misura 1,017 mm², tenere 153 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 2023, circa 2.6517329730406 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
653.7 TFLOPS
FP64
81.7 TFLOPS
Sulla carta Radeon Instinct MI300A raggiunge 653.7 TFLOPS a metà precisione, e 81.7 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 81.7 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 2.1 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 MI300A 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 19,456 Unità di ombreggiatura, 1,216 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
750 W
Radeon Instinct MI300A è valutato a 750 W, e l'alimentatore di sistema suggerito è 1,150 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 oam module. 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 5.0 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 MI300A
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..
I modelli AI più veloci su un Radeon Instinct MI300A
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..
Passo dopo passo
Come calcolare i token per secondo di un Radeon Instinct MI300A
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..
-
01
Trova il modello nella tabella
La tabella elenca 624 modelli che la scheda gestisce. La casella di ricerca accetta un nome o una taglia come 27b, che corrisponde al numero di parametri.
-
02
Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni
Conversazioni più lunghe costano memoria oltre ai pesi. Contro 128 GB è spesso ciò che spinge un grande modello oltre il limite.
-
03
Scegli quanto lontano comprimerai
Ogni modello è mostrato alla migliore compressione che questa CARD può contenere. Una qualità minima nasconde quelli che si adattano solo essendo schiacciati oltre quanto tu accetteresti.
-
04
Prendi l'intervallo come risposta
Le velocità vengono fornite con barre di errore per un motivo. Il miglior caso qui è 1,759 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.
-
05
Leggi il verdetto di aderenza finale
Tight significa che funziona oggi; comfortable significa che continua a funzionare quando la conversazione cresce. Confronta ciò di cui ha bisogno ogni modello rispetto a un disponibile. 128 GB.
-
06
Controlla incrociato con altro hardware
Ogni nome di modello nella tabella è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su ogni card che possediamo. È lì che puoi vedere se l'acquisto giusto è Radeon Instinct MI300A.
Risposte
Radeon Instinct MI300A — domande comuni
Radeon Instinct MI300A— può eseguirlo 13B modelli?
Sì. Ad esempio, funziona DeepSeekMoE-16B nella Q8_0, utilizzando circa 17.5 GB di memoria e generando circa 611 token al secondo
Radeon Instinct MI300A— 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 349 token al secondo
Radeon Instinct MI300A— può eseguirlo 70B modelli?
Sì. Ad esempio, funziona Qwen3-Coder-Next nella Q8_0, utilizzando circa 80.7 GB di memoria e generando circa 122 token al secondo
Radeon Instinct MI300A— quanta memoria ha?
Questa scheda ha 128 GB di HBM3. Circa un decimo è riservato dal runtime di inferenza e dal driver, lasciando circa 115.2 GB disponibile per un modello e la sua conversazione.
Radeon Instinct MI300A— qual è la sua larghezza di banda della memoria?
La larghezza di banda della VRAM raggiunge 5,325 GB/s attraverso un bus di 8,192 bit. Questo è il miglior predittore di quanto velocemente genera testo, perché produrre ogni token significa leggere l'intero modello dalla memoria una volta.
Radeon Instinct MI300A— che tipo di MEMORY utilizza?
Utilizza HBM3 a frequenza di 1.3 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.
Radeon Instinct MI300A— Chi lo fa?
Questo è un prodotto di AMD, con il chip prodotto da TSMC, su un processo di 5 nm.
Radeon Instinct MI300A— quando è stato rilasciato?
È stato rilasciato in December 2023.
Radeon Instinct MI300A— quanta potenza utilizza?
Potenza nominale della scheda è 750 W, e l'alimentatore di sistema suggerito è 1,150 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.
Radeon Instinct MI300A— 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.
Radeon Instinct MI300A— quali sono i suoi TFLOPS?
È valutato a 653.7 TFLOPS a metà precisione e 81.7 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.
Radeon Instinct MI300A— 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.
Radeon Instinct MI300A— che interfaccia bus utilizza?
Utilizza PCIe 5.0 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.
Radeon Instinct MI300A— è buono per eseguire modelli AI locali?
La sua memoria è abbastanza grande per i modelli che la maggior parte dell'hardware desktop non può raggiungere e la sua larghezza di banda la mette tra l'hardware più veloce disponibile per la generazione. In totale esegue 624 dei modelli che monitoriamo. Se ciò sia sufficiente dipende interamente dal modello che desideri — la tabella sopra risponde a questo direttamente.
Radeon Instinct MI300A— può eseguire un modello che non sta nella sua VRAM?
Scaricamento oltre la scheda 128 GB è possibile e di solito è un falso risparmio: la parte di memoria del sistema è abbastanza lenta da dominare il risultato.
Sarebbero due Radeon Instinct MI300A le schede possono essere due volte più veloci?
No. Una seconda CARD raddoppia la MEMORY a 256 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.
Radeon Instinct MI300A— quali modelli AI può eseguire?
624 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.
Radeon Instinct MI300A— qual è il modello AI più grande che può eseguire?
Il modello più grande nel nostro catalogo che si adatta è Solar Open2 250B nella 250.3B parametri, compressi a Q3_K_M. Genera all'incirca 105 token al secondo e ha bisogno di 106.6 GB della memoria della scheda
Radeon Instinct MI300A— quanti token al secondo produce?
Dipende dal modello. Il modello più veloce che monitoriamo qui è Gemma 3 QAT 1B circa 1,759 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.
Radeon Instinct MI300A— 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 263 token al secondo
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.