Bereken de TPS van de Radeon Pro 575 op lokale AI-modellen

AMD 4 GB GDDR5 217 GB/s June 2017

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

97 modellen die het kan uitvoeren

679 modellen in onze catalogus samen

Grootste model dat het vasthoudt

DeciLM 6B

5.7B · Q3_K_M · 33.9 tok/s

Snelste model

Gemma 3 QAT 1B

71.7 tok/s · 1B

Welke AI-modellen kunnen draaien op een Radeon Pro 575?

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
71.7 tok/s

43–115 · lage vertrouwen

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k tokens Q8_0 Comfortabel
71.7 tok/s

43–115 · lage vertrouwen

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k tokens Q8_0 Comfortabel
71.7 tok/s

43–115 · lage vertrouwen

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
71.7 tok/s

43–115 · lage vertrouwen

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
71.7 tok/s

43–115 · lage vertrouwen

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
71.7 tok/s

43–115 · lage vertrouwen

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
66.4 tok/s

40–106 · lage vertrouwen

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
65.2 tok/s

39–104 · lage vertrouwen

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
65.2 tok/s

39–104 · lage vertrouwen

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
65.2 tok/s

39–104 · lage vertrouwen

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

39–104 · lage vertrouwen

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

36–96 · lage vertrouwen

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
59.7 tok/s

36–96 · lage vertrouwen

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
59.7 tok/s

36–96 · lage vertrouwen

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
59.7 tok/s

36–96 · lage vertrouwen

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
58.3 tok/s

35–93 · lage vertrouwen

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 54k tokens Q8_0 Comfortabel
57.5 tok/s

34–92 · lage vertrouwen

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
55.1 tok/s

33–88 · lage vertrouwen

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
55.1 tok/s

33–88 · lage vertrouwen

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
55.1 tok/s

33–88 · lage vertrouwen

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
55.1 tok/s

33–88 · lage vertrouwen

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
55.1 tok/s

33–88 · lage vertrouwen

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
55.1 tok/s

33–88 · lage vertrouwen

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
55.1 tok/s

33–88 · lage vertrouwen

Otter 1.3B May 2023 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
55.1 tok/s

33–88 · 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 Pro 575 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
217 GB/s
Geheugen type
GDDR5
Geheugensnelheid bus breedte
256 bit
Geheugenklok
1.7 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
Ellesmere
Architectuur
GCN 4.0
Generatie
Radeon Pro Mac(500 Series)
Gieterij
GlobalFoundries
Procesgrootte
14 nm
Transistoren
5.7 billion
Transistor dichtheid
24,600 K/mm²
Die grootte
232 mm²
Pakket
BGA-1401
Uitgebracht
5 June 2017

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
1.1 GHz
Boost-klok
1.1 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
2,048
Textuurmappingeenheden
128
Render output units
32
L1-cache
16 KB
L2-cache
2 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.

Half precisie (FP16)
4.5 TFLOPS
Enkele precisie (FP32)
4.5 TFLOPS
Dubbele precisie (FP64)
280.6 GFLOPS
Pixel rate
35 GPixel/s
Textuursnelheid
140 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)
150 W
Stroomconnectoren
None
Businterface
PCIe 3.0 x16
Sleufbreedte
MXM Module

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
12.0
OpenGL
4.6
Vulkan
1.3
OpenCL
2.1
Shader-model
6.7

Lijsten

Waar te koop een Radeon Pro 575

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

217 GB/s

Grootste model

DeciLM 6B

Radeon Pro 575 draagt alleen 4 GB van GDDR5. 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 217 GB/s over een bus van 256 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 1.7 GHz. Het is waarom core-aantallen de generatie-snelheid zo slecht voorspellen.

De grootste zaak die het bevat is DeciLM 6B, 5.7B, gecomprimeerd tot Q3_K_M en genereren rond 33.9 tokens per seconde

De chip en hoe deze is gebouwd

Radeon Pro 575 is gebouwd op de graphics processor Ellesmere, het gebruik van de architectuur GCN 4.0 van AMD, als onderdeel van de generatie Radeon Pro Mac(500 Series).

De chip is vervaardigd door GlobalFoundries, een proces van 14 nm, met een dobbelsteen die meet 232 mm², houden 5.7 billion 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 June 2017, ruwweg 9.1558496372862 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

FP16

4.5 TFLOPS

FP64

280.6 GFLOPS

Op papier Radeon Pro 575 bereikt 4.5 TFLOPS op halve precisie, en 4.5 TFLOPS bij enkele precisie. Dit zijn piekfiguren die geen echte werkbelasting ondersteunen, en het genereren van tekst bereikt slechts een klein fractie van hen - decoderen wordt beperkt door geheugen in plaats van door rekenkracht, wat de reden is dat een kaart hier enorm krachtig kan lijken en toch tokens produceert tegen een gewone snelheid.

Dubbelprecisie doorvoersnelheid bereikt 280.6 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 1.1 GHz naar een boost van 1.1 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 Pro 575 heeft een L1 cache van 16 KB, ondersteund door een L2-cache van 2 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 2,048 Schaduwunits, 128 Textuurmappingeenheden, en 32 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

150 W

Radeon Pro 575 is beoordeeld op 150 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 mxm module. 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 x16. 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 Pro 575

De grootste open-weight-modellen die op deze kaart passen, nieuwste eerst. Elk wordt weergegeven met de beste compressie die de kaart kan ondersteunen..

  1. 01 Qwen3.5-4B 4B · Q5_K_M · Feb 2026 32.0 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 35.2 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 41.4 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 48.4 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 41.4 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 41.4 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 34.5 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 39.4 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 39.4 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 33.9 tok/s

De snelste AI-modellen op een Radeon Pro 575

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..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 71.7 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 71.7 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 71.7 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 71.7 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 71.7 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 71.7 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 66.4 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 65.2 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 65.2 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 65.2 tok/s

Stap voor stap

Hoe de TPS van een AI model uit te rekenen Radeon Pro 575

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.

  1. 01

    Zoek het model dat je wilt

    De tabel somt 97 modellen de kaart ondersteunt. Het zoekvak accepteert een naam of een grootte zoals 27b, die overeenkomt met het aantal parameters.

  2. 02

    Stem de context af op uw werk

    Sleep de schuifregelaar naar de gesprekslengte die je van plan bent te gebruiken. De cache groeit met het gesprek, en tegen een CARD die houdt 4 GB het is vaak wat een groot model over de rand duwt.

  3. 03

    Kies hoe ver je wilt comprimeren

    Compressie is wat grotere modellen laat passen. De kwaliteitscontrole laat elk model vallen dat er meer van nodig heeft dan je bereid bent te geven.

  4. 04

    Kijk naar het bereik, niet alleen naar het aantal

    Snelheden komen met foutmarges om een reden. De beste zaak hier is 71.7 tok/s op Gemma 3 QAT 1B. Dezelfde kaart en model variëren tussen dertig en vijftig procent tussen inferentieruns.

  5. 05

    Lees het geschiktheidsvonnis als laatste

    De fit-kolom scheidt modellen die net passen van degenen met ruimte over — het is de moeite waard om dit te controleren voordat je op een daarvan besluit, tegen een beschikbare 4 GB.

  6. 06

    Controleer hetzelfde model van de andere kant

    Het volgen van een model naar zijn eigen pagina somt alle hardware op die het kan draaien, zodat je kunt zien hoe het zich verhoudt tegen Radeon Pro 575.

Antwoorden

Radeon Pro 575 — veelgestelde vragen

01

Radeon Pro 575— wat is de geheugenbandbreedte?

Geheugenbandbreedte bereikt 217 GB/s over een bus van 256 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.

02

Radeon Pro 575— welk type geheugen gebruikt het?

Het maakt gebruik van GDDR5 geklokt op 1.7 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.

03

Radeon Pro 575— wie maakt het?

Dit is een product van AMD, met de chip geproduceerd door GlobalFoundries, een proces van 14 nm.

04

Radeon Pro 575— wanneer is het uitgebracht?

Het werd uitgebracht in June 2017.

05

Radeon Pro 575— hoeveel vermogen verbruikt het?

Beoordelde bordkracht is 150 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.

06

Radeon Pro 575— hoeveel cache heeft het?

De L1-cache is 16 KB, en de L2-cache is 2 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.

07

Radeon Pro 575— wat zijn zijn TFLOPS?

Het is beoordeeld op 4.5 TFLOPS bij halve precisie en 4.5 TFLOPS bij enkele precisie. Dit zijn piek-arithmetische plafonds in plaats van haalbare snelheden, en tekstgeneratie bereikt slechts een klein deel ervan omdat het beperkt is door geheugenbandbreedte.

08

Radeon Pro 575— 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.

09

Radeon Pro 575— Welke businterface gebruikt het?

Het maakt gebruik van PCIe 3.0 x16. 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.

10

Radeon Pro 575— 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.

11

Radeon Pro 575— kan het een model draaien dat niet in zijn VRAM past?

Afschuiven voorbij de card's 4 GB is mogelijk en meestal een valse economie: het systeem-geheugen gedeelte is langzaam genoeg om het resultaat te domineren.

12

Zou twee Radeon Pro 575 kaarten twee keer zo snel zijn?

Capaciteit voegt toe, doorvoer niet. Twee van hen geven je 8 GB van gecombineerde MEMORY, met ongeveer dezelfde generatie snelheid als één.

13

Radeon Pro 575— 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.

14

Radeon Pro 575— 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 33.9 tokens per second en heeft ongeveer 3.5 GB van het geheugen van de kaart.

15

Radeon Pro 575— 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 71.7 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.

16

Radeon Pro 575— hoeveel geheugen heeft het?

Deze kaart heeft 4 GB van GDDR5. Ongeveer een tiende is gereserveerd door de inferentieruntime en de driver, wat ongeveer achterlaat 3.6 GB beschikbaar voor een MODEL en zijn CONVERSATIE.

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..

Alle GPU's