Bereken de TPS van de Radeon R7 350X OEM op lokale AI-modellen
Elk model in onze catalogus beoordeeld op deze kaart bij de contextlengte en minimumkwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van deze kaart en de grootte van elk model eenmaal gecomprimeerd..
Gerekend voor deze kaart
679 modellen in onze catalogus samen
Grootste model dat het vasthoudt
DeciLM 6B
5.7B · Q3_K_M · 5.0 tok/s
Snelste model
Gemma 3 QAT 1B
10.6 tok/s · 1B
Welke AI-modellen kunnen draaien op een Radeon R7 350X OEM?
Stel de invoer in, lees het antwoord
Meer context betekent meer VRAM voor de gesprekken cache. Snelheid is voor een verse conversatie en verandert niet met deze instelling..
Verbergt modellen die alleen passen door onder dit punt te worden gecomprimeerd.
97 modellen komen overeen
Berekenen| Kwantificatie | Past | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
10.6
tok/s
6–17 · lage vertrouwen |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
10.6
tok/s
6–17 · lage vertrouwen |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
10.6
tok/s
6–17 · lage vertrouwen |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
10.6
tok/s
6–17 · lage vertrouwen |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
10.6
tok/s
6–17 · lage vertrouwen |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
10.6
tok/s
6–17 · lage vertrouwen |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
9.8
tok/s
6–16 · lage vertrouwen |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
9.6
tok/s
6–15 · lage vertrouwen |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
9.6
tok/s
6–15 · lage vertrouwen |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
9.6
tok/s
6–15 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
9.6
tok/s
6–15 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
8.8
tok/s
5–14 · lage vertrouwen |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
8.8
tok/s
5–14 · lage vertrouwen |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
8.8
tok/s
5–14 · lage vertrouwen |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
8.8
tok/s
5–14 · lage vertrouwen |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
8.6
tok/s
5–14 · lage vertrouwen |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 54k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
8.5
tok/s
5–14 · lage vertrouwen |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
8.1
tok/s
5–13 · lage vertrouwen |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
8.1
tok/s
5–13 · lage vertrouwen |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
8.1
tok/s
5–13 · lage vertrouwen |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
8.1
tok/s
5–13 · lage vertrouwen |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
8.1
tok/s
5–13 · lage vertrouwen |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
8.1
tok/s
5–13 · lage vertrouwen |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
8.1
tok/s
5–13 · lage vertrouwen |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
8.1
tok/s
5–13 · lage vertrouwen |
Phi-1 ≈ | 1.3B | Oct 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.
Op record
Radeon R7 350X OEM Volledige specificatie
Alles op file voor deze kaart, geordend op basis van hoezeer het van invloed is op het draaien van een taalmodel in plaats van op hoe een specificatielijst het zou opsommen. MEMORY komt eerst omdat het de uitkomst bepaalt; de rest is CONTEXT..
Geheugen
De twee specificaties die bepalen wat deze card kan draaien en hoe snel. Capaciteit bepaalt welke models passen; bandbreedte bepaalt hoeveel tokens per seconde ze produceren zodra ze dat doen.
- Geheugengrootte
- 4 GB
- Geheugenbandbreedte
- 32 GB/s
- Geheugen type
- DDR3
- Geheugensnelheid bus breedte
- 128 bit
- Geheugenklok
- 1 GHz
De chip
Welke processor zit op het bord en hoe is deze vervaardigd. Een kleinere procesgrootte betekent over het algemeen meer prestaties voor hetzelfde vermogen.
- Grafische processor
- Oland
- Architectuur
- GCN 1.0
- Generatie
- Pirate Islands(R7 300)
- Gieterij
- TSMC
- Procesgrootte
- 28 nm
- Transistoren
- 950 million
- Transistor dichtheid
- 12,300 K/mm²
- Die grootte
- 77 mm²
- Pakket
- FCBGA-962
- Uitgebracht
- 5 May 2015
Kloksnelheden
Hoe snel de processor draait. Veel minder waard hier dan op een gaming benchmark: het genereren van tekst wordt beperkt door de geheugenbandbreedte, dus een hogere klok beweegt het resultaat nauwelijks.
- Basis klok
- 1 GHz
- Boost-klok
- 1.05 GHz
Verwerkingsunits
Wat de chip bevat. Deze drijven de graphicsprestaties en zijn voornamelijk belangrijk voor het verwerken van een lange prompt in plaats van voor het produceren van het antwoord.
- Schaduwunits
- 384
- Textuurmappingeenheden
- 24
- Render output units
- 8
- L1-cache
- 16 KB
- L2-cache
- 0.25 MB
Theoretische prestaties
Piek reken tarieven gepubliceerd voor de kaart. Dit zijn plafonds die geen enkele echte werklast bereikt, en het genereren van tekst bereikt een klein percentage daarvan omdat het beperkt wordt door geheugen in plaats van rekenkracht.
- Enkele precisie (FP32)
- 806.4 GFLOPS
- Dubbele precisie (FP64)
- 50.4 GFLOPS
- Pixel rate
- 8 GPixel/s
- Textuursnelheid
- 25 GTexel/s
De kaart
Wat er nodig is om de kaart fysiek te installeren en van stroom te voorzien — de praktische beperkingen die bepalen of deze past in de machine die je al bezit.
- Stroomverbruik (TDP)
- 65 W
- Voorgestelde voeding
- 250 W
- Stroomconnectoren
- None
- Businterface
- PCIe 3.0 x8
- Sleufbreedte
- Single-slot
- Weergave-uitvoer
- 1x DVI, 1x HDMI 1.4a
Software ondersteuning
Welke grafische en rekinterfaces ondersteunt de kaart. CUDA-rekenmogelijkheden is degene die van belang is voor inferentie: onder de 7.0 zijn er geen tensor cores, en moderne inferentiesoftware valt terug op langzamere codepaden.
- DirectX
- 11.1
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.2
- OpenCL
- 1.2
- Shader-model
- 5.1
Lijsten
Waar te koop een Radeon R7 350X OEM
Geen enkele verkoper heeft deze kaart momenteel in de aanbieding. Lijsten komen van verkopers die deze hier direct publiceren. — blader door de aanbieder directory om te zien wie wat verkoopt.
Wat de cijfers betekenen
Capaciteit en bandbreedte
Geheugen
4 GB
Bandbreedte
32 GB/s
Grootste model
DeciLM 6B
Radeon R7 350X OEM draagt alleen 4 GB van DDR3. Dat beperkt het tot het kleinere einde van de catalogus, en een model moet volledig binnen passen voordat het iets genereert. Een runtime krijgt eigenlijk ongeveer 3.6 GB.
Geheugenbandbreedte bereikt 32 GB/s over een bus van 128 bits. Bandbreedte is de echte beperking van deze kaart. Elke token vereist het lezen van het hele model uit het geheugen, dus een groot model zal hier traag aanvoelen, zelfs wanneer het past.
De figuur is de busbreedte vermenigvuldigd met een geheugenklok van 1 GHz. Het is waarom core-aantallen de generatie-snelheid zo slecht voorspellen.
Gezamenlijk is het grootste model dat past DeciLM 6B, 5.7B, gecomprimeerd tot Q3_K_M en genereren rond 5.0 tokens per seconde
De chip en hoe deze is gebouwd
Radeon R7 350X OEM is gebouwd op de graphics processor Oland, het gebruik van de architectuur GCN 1.0 van AMD, als onderdeel van de generatie Pirate Islands(R7 300).
De chip is vervaardigd door TSMC, een proces van 28 nm, met een dobbelsteen die meet 77 mm², houden 950 million Transistoren. Een kleiner proces betekent over het algemeen meer prestaties voor dezelfde kracht, hoewel het voor taalmodele veel minder belangrijk is dan de geheugen-subsystemen.
Het werd uitgebracht in May 2015, ruwweg 11.240945907531 jaren geleden. Inferredersoftwareondersteuning volgt doorgaans de hardware met een jaar of twee, dus een kaart van deze leeftijd heeft over het algemeen volwassen, goed geoptimaliseerde codepaden beschikbaar.
Rekenkracht, en waarom het minder belangrijk is dan het lijkt
FP64
50.4 GFLOPS
Dubbelprecisie doorvoersnelheid bereikt 50.4 GFLOPS. Het heeft geen invloed op het draaien van een taalmodel — geen inferentie-runtime gebruikt het — maar het scheidt datacentrumonderdelen van consumentenonderdelen, aangezien laatstgenoemden het opzettelijk beperken.
Klokken draaien vanaf een basis van 1 GHz naar een boost van 1.05 GHz. Hier veel minder waard dan op een gaming benchmark: het verhogen van de kloksnelheden versnelt de rekensom, en de rekensom is niet waar de generatie op wacht.
Cache en verwerkingsunits
Radeon R7 350X OEM heeft een L1 cache van 16 KB, ondersteund door een L2-cache van 0.25 MB. Cache absorbeert een deel van het geheugenverkeer dat anders de hoofdbus zou raken, wat de enige plek op deze pagina is waar een ander getal dan bandbreedte stilletjes de generatie snelheid beïnvloedt — een grote L2 laat meer van de werkset dicht bij de kernen blijven.
Er zijn 384 Schaduwunits, 24 Textuurmappingeenheden, en 8 Render output units. Deze sturen grafische workloads aan en dragen bij aan promptverwerking, maar ze zitten een groot deel van de tijd dat een model bezig is met het genereren van een antwoord stil.
Kracht, grootte en installatie
Stroomverbruik
65 W
Radeon R7 350X OEM is beoordeeld op 65 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 250 W. Het draaien van een taalmodel houdt een GPU-kaart bezig in korte pieken in plaats van continu - het verbruikt veel energie tijdens het genereren en idle tussen aanvragen - dus het sustained draw over een werkdag ligt meestal ver onder de nominale waarde.
Het bord neemt in beslag single-slot. Het is de moeite waard om te controleren tegen de behuizing en de voeding die al in de machine zit, aangezien de grootste CARDS aanzienlijk meer van beiden nodig hebben dan een typische desktop biedt.
Het verbindt over PCIe 3.0 x8. De interface bepaalt hoe snel een model van de schijf naar de GPU-kaart wordt geladen, niet hoe snel het daar draait, dus een smallere verbinding kost een paar seconden bij de opstart en verder niets.
De extremen
De grootste AI-modellen die draaien op een Radeon R7 350X OEM
De grootste open-weight-modellen die op deze kaart passen, nieuwste eerst. Elk wordt weergegeven met de beste compressie die de kaart kan ondersteunen..
De snelste AI-modellen op een Radeon R7 350X OEM
Waar deze kaart de tokens het snelst produceert. Kleinere modellen domineren hier, omdat het genereren van elke token betekent dat het hele model eens uit het geheugen moet worden gelezen..
Stap voor stap
Hoe de TPS van een AI model uit te rekenen Radeon R7 350X OEM
U hoeft niets met de hand te berekenen — de gputps.com-calculator op deze pagina heeft het al voor elk model dat deze kaart kan bevatten uitgerekend. De antwoorden aflezen kost zes stappen.
-
01
Vind het model in de tabel
De tabel somt 97 modellen die deze kaart kan draaien. Zoek op naam of op grootte - het typen van 27b komt overeen met het parameter aantal, zelfs als de naam het nooit vermeldt.
-
02
Stem de context af op uw werk
Stel de context in op uw echte werklengte. Korte vragen kosten bijna niets, maar een lang document kan een groot deel van 4 GB dus de instelling is het waard om goed te krijgen.
-
03
Koppel de vergelijking aan één kwaliteitsniveau
Standaard kiest de tabel de minst-gecomprimeerde kopie die past. Het instellen van een vloer verwijdert modellen die alleen kwalificeren door zware compressie.
-
04
Neem het bereik als het antwoord
De cijfers zijn berekend, niet gemeten. Het snelste resultaat op deze kaart is 10.6 tok/s op Gemma 3 QAT 1B. Dezelfde kaart en model variëren tussen dertig en vijftig procent tussen inferentieruns.
-
05
Controleer de geheugen kolom voordat je commit.
Een krappe pas werkt maar laat geen ruimte om de context later te verhogen; comfortabel heeft speling. De geheugen kolom toont wat elk model nodig heeft tegen een beschikbare 4 GB.
-
06
Cross-check tegen andere hardware
Elke modelnaam in de tabel linkt naar zijn eigen pagina, die dezelfde berekening uitvoert op elke kaart die we hebben. Daar zie je of de juiste aankoop is Radeon R7 350X OEM.
Antwoorden
Radeon R7 350X OEM — veelgestelde vragen
Radeon R7 350X OEM— is het goed voor het draaien van lokale AI-modellen?
Zijn geheugen beperkt het tot kleinere modellen, maar de bandbreedte betekent dat de generatie traag aanvoelt op grotere modellen. In totaal draait het 97 van de modellen die we volgen. Of dat voldoende is, hangt volledig af van welk model je wilt — de tabel hierboven beantwoordt dat direct.
Radeon R7 350X OEM— kan het een model draaien dat niet in zijn VRAM past?
Het kan worden gesplitst, met de overflow gehouden in het systeemgeheugen buiten de kaart's 4 GB trekt het hele ding naar beneden, en geen van de cijfers op deze pagina gaat ervan uit.
Zou twee Radeon R7 350X OEM kaarten twee keer zo snel zijn?
Het koppelen ervan koopt ruimte in plaats van snelheid: 8 GB die je in staat stelt om modellen vast te houden die geen van beide alleen zou kunnen vasthouden, maar generatie splitst niet op die manier. Deze cijfers beschrijven één kaart.
Radeon R7 350X OEM— Welke AI-modellen kan het draaien?
97 van de 679 open-weight taalmodele die we volgen passen op deze kaart en kunnen lokaal worden uitgevoerd. De tabel op deze pagina vermeldt ieder exemplaar, met het geheugen dat het nodig heeft, de kwantisering waarop het draait en een geschatte generatiesnelheid.
Radeon R7 350X OEM— wat is het grootste AI-model dat het kan draaien?
Het grootste model in onze catalogus dat past is DeciLM 6B bij 5.7B parameters, gecomprimeerd tot Q3_K_M. Het genereert ruwweg 5.0 tokens per second en heeft ongeveer 3.5 GB van het geheugen van de kaart.
Radeon R7 350X OEM— hoeveel tokens per seconde produceert het?
Het hangt af van het model. Het snelste model dat we hier volgen is Gemma 3 QAT 1B ongeveer 10.6 tokens per seconde, terwijl grotere modellen proportioneel langzamer draaien omdat elk token het hele model uit het geheugen moet lezen. Snelheden zijn schattingen voor één gesprek tegelijk.
Radeon R7 350X OEM— hoeveel geheugen heeft het?
Deze kaart heeft 4 GB van DDR3. Ongeveer een tiende is gereserveerd door de inferentieruntime en de driver, wat ongeveer achterlaat 3.6 GB beschikbaar voor een MODEL en zijn CONVERSATIE.
Radeon R7 350X OEM— wat is de geheugenbandbreedte?
Geheugenbandbreedte bereikt 32 GB/s over een bus van 128 bits. Dit is de enige beste voorspeller van hoe snel het tekst genereert, omdat het produceren van elk token betekent dat het het hele model eenmaal uit het geheugen leest.
Radeon R7 350X OEM— welk type geheugen gebruikt het?
Het maakt gebruik van DDR3 geklokt op 1 GHz. HBM-types worden aangetroffen op datacenter-accelerators en hebben veel meer bandbreedte dan de GDDR die op desktopkaarten wordt gebruikt, wat verklaart waarom ze tokens aanzienlijk sneller genereren bij dezelfde capaciteit.
Radeon R7 350X OEM— wie maakt het?
Dit is een product van AMD, met de chip geproduceerd door TSMC, een proces van 28 nm.
Radeon R7 350X OEM— wanneer is het uitgebracht?
Het werd uitgebracht in May 2015.
Radeon R7 350X OEM— hoeveel vermogen verbruikt het?
Beoordelde bordkracht is 65 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 250 W. Het genereren van tekst verbruikt veel in bursts en idle tussen aanvragen, dus het gemiddelde verbruik over een werk sessie ligt normaal gesproken goed onder het opgegeven cijfer.
Radeon R7 350X OEM— hoeveel cache heeft het?
De L1-cache is 16 KB, en de L2-cache is 0.25 MB. Cache absorbeert een deel van het geheugenverkeer dat anders de hoofdbus zou bereiken, dus een grotere L2 geeft een bescheiden verhoging van de generatiesnelheid boven wat alleen de bandbreedte voorspelt.
Radeon R7 350X OEM— ondersteunt het CUDA?
Nee. CUDA is alleen van NVIDIA, en dit is een card van AMD. Het draait taalmodellen via ROCm, Vulkan of Metal, afhankelijk van de software, die minder rijp zijn dan het CUDA-pad — onze schattingen passen daarvoor een straf toe.
Radeon R7 350X OEM— Welke businterface gebruikt het?
Het maakt gebruik van PCIe 3.0 x8. Dit regelt hoe snel een model op de kaart wordt geladen in plaats van hoe snel het draait zodra het is geladen, zodat het een paar seconden kost bij het opstarten en niets tijdens de generatie.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met de hardware. Als je al weet welk model je wilt en je moet weten wat het kost om het te draaien, Begin van het MODEL in plaats van het MODEL..