Bereken de TPS van de Radeon Pro V320 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
Baichuan 1-13B
13.3B · Q3_K_M · 32.5 tok/s
Snelste model
Gemma 3 QAT 1B
160 tok/s · 1B
Welke AI-modellen kunnen draaien op een Radeon Pro V320?
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.
337 modellen komen overeen
Berekenen| Kwantificatie | Past | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
160
tok/s
96–256 · lage vertrouwen |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
160
tok/s
96–256 · lage vertrouwen |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
160
tok/s
96–256 · lage vertrouwen |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
160
tok/s
96–256 · lage vertrouwen |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
160
tok/s
96–256 · lage vertrouwen |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
160
tok/s
96–256 · lage vertrouwen |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
148
tok/s
89–237 · lage vertrouwen |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
145
tok/s
87–232 · lage vertrouwen |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
145
tok/s
87–232 · lage vertrouwen |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
145
tok/s
87–232 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
145
tok/s
87–232 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
133
tok/s
80–213 · lage vertrouwen |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
133
tok/s
80–213 · lage vertrouwen |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
133
tok/s
80–213 · lage vertrouwen |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
133
tok/s
80–213 · lage vertrouwen |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
130
tok/s
78–208 · lage vertrouwen |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
128
tok/s
77–205 · lage vertrouwen |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
123
tok/s
74–197 · lage vertrouwen |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
123
tok/s
74–197 · lage vertrouwen |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
123
tok/s
74–197 · lage vertrouwen |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
123
tok/s
74–197 · lage vertrouwen |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
123
tok/s
74–197 · lage vertrouwen |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
123
tok/s
74–197 · lage vertrouwen |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
123
tok/s
74–197 · lage vertrouwen |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
123
tok/s
74–197 · 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 V320 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
- 8 GB
- Geheugenbandbreedte
- 484 GB/s
- Geheugen type
- HBM2
- Geheugensnelheid bus breedte
- 2,048 bit
- Geheugenklok
- 945 MHz
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
- Vega 10
- Architectuur
- GCN 5.0
- Generatie
- Radeon Pro Vega(Vega Series)
- Gieterij
- GlobalFoundries
- Procesgrootte
- 14 nm
- Transistoren
- 12.5 billion
- Transistor dichtheid
- 25,300 K/mm²
- Die grootte
- 495 mm²
- Pakket
- BGA-2013
- Uitgebracht
- 29 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
- 852 MHz
- Boost-klok
- 1.5 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
- 3,584
- Textuurmappingeenheden
- 224
- Render output units
- 64
- L1-cache
- 16 KB
- L2-cache
- 4 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)
- 21.5 TFLOPS
- Enkele precisie (FP32)
- 10.8 TFLOPS
- Dubbele precisie (FP64)
- 672 GFLOPS
- Pixel rate
- 96 GPixel/s
- Textuursnelheid
- 336 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)
- 230 W
- Voorgestelde voeding
- 550 W
- Stroomconnectoren
- 2x 8-pin
- Businterface
- PCIe 3.0 x16
- Sleufbreedte
- Dual-slot
- Afmetingen
- 267 mm
- Weergave-uitvoer
- 4x mini-DisplayPort 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
- 12.1
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.3
- OpenCL
- 2.1
- Shader-model
- 6.7
Lijsten
Waar te koop een Radeon Pro V320
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
Wat de geheugen subsystem betekent voor AI
Geheugen
8 GB
Bandbreedte
484 GB/s
Grootste model
Baichuan 1-13B
Radeon Pro V320 draagt alleen 8 GB van HBM2. 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 7.2 GB.
Geheugenbandbreedte bereikt 484 GB/s over een bus van 2,048 bits. Dat is het nummer dat de generatie snelheid beheerst — de rekenkracht per gelezen byte is klein genoeg dat de bus, niet de cores, is waar alles op wacht.
De figuur is de busbreedte vermenigvuldigd met een geheugenklok van 945 MHz. Beide helften zijn belangrijk, en geen van beide is zichtbaar in een gaming benchmark.
In de praktijk komt die combinatie uit op Baichuan 1-13B, 13.3B, gecomprimeerd tot Q3_K_M en genereren rond 32.5 tokens per seconde
De chip en hoe deze is gebouwd
Radeon Pro V320 is gebouwd op de graphics processor Vega 10, het gebruik van de architectuur GCN 5.0 van AMD, als onderdeel van de generatie Radeon Pro Vega(Vega Series).
De chip is vervaardigd door GlobalFoundries, een proces van 14 nm, met een dobbelsteen die meet 495 mm², houden 12.5 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 9.0900967408797 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
21.5 TFLOPS
FP64
672 GFLOPS
Op papier Radeon Pro V320 bereikt 21.5 TFLOPS op halve precisie, en 10.8 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 672 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 852 MHz naar een boost van 1.5 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 V320 heeft een L1 cache van 16 KB, ondersteund door een L2-cache van 4 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 3,584 Schaduwunits, 224 Textuurmappingeenheden, en 64 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
230 W
Radeon Pro V320 is beoordeeld op 230 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 550 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 dual-slot, meten 267 mm lang, en heeft 2x 8-pin. 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 V320
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 Pro V320
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 Pro V320
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
Zoek het model dat je wilt
De tabel somt 337 modellen die deze kaart draait. Zoek verkleint de lijst op naam of op grootte.
-
02
Stel de contextlengte in die je daadwerkelijk zult gebruiken
Stel de context in op uw echte werklengte. Korte vragen kosten bijna niets, maar een lang document kan een groot deel van 8 GB dat is vaak het verschil tussen een model dat past en niet.
-
03
Stel een minimale kwaliteit in als je er een nodig hebt
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.
-
04
Neem het bereik als het antwoord
De cijfers zijn berekend, niet gemeten. Het snelste resultaat op deze kaart is 160 tok/s op Gemma 3 QAT 1B. Dezelfde kaart en model variëren tussen dertig en vijftig procent tussen inferentieruns.
-
05
Controleer de speling voordat je beslist
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 8 GB.
-
06
Open het model om kaarten te vergelijken
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 V320.
Antwoorden
Radeon Pro V320 — veelgestelde vragen
Radeon Pro V320— welk type geheugen gebruikt het?
Het maakt gebruik van HBM2 geklokt op 945 MHz. 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 Pro V320— wie maakt het?
Dit is een product van AMD, met de chip geproduceerd door GlobalFoundries, een proces van 14 nm.
Radeon Pro V320— wanneer is het uitgebracht?
Het werd uitgebracht in June 2017.
Radeon Pro V320— hoeveel vermogen verbruikt het?
Beoordelde bordkracht is 230 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 550 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 Pro V320— hoeveel cache heeft het?
De L1-cache is 16 KB, en de L2-cache is 4 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 Pro V320— wat zijn zijn TFLOPS?
Het is beoordeeld op 21.5 TFLOPS bij halve precisie en 10.8 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.
Radeon Pro V320— 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 Pro V320— 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.
Radeon Pro V320— is het goed voor het draaien van lokale AI-modellen?
Zijn geheugen beperkt het tot kleinere modellen en zijn bandbreedte biedt bruikbare, zij het onspectaculaire, generatie snelheden. In totaal draait het 337 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 Pro V320— 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 8 GB trekt het hele ding naar beneden, en geen van de cijfers op deze pagina gaat ervan uit.
Zou twee Radeon Pro V320 kaarten twee keer zo snel zijn?
Nee. Een tweede kaart verdubbelt het geheugen naar 16 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 Pro V320— Welke AI-modellen kan het draaien?
337 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 Pro V320— wat is het grootste AI-model dat het kan draaien?
Het grootste model in onze catalogus dat past is Baichuan 1-13B bij 13.3B parameters, gecomprimeerd tot Q3_K_M. Het genereert ruwweg 32.5 tokens per second en heeft ongeveer 7.2 GB van het geheugen van de kaart.
Radeon Pro V320— 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 160 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 Pro V320— kan het draaien 7B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait MetaMath 7B (LLaMa finetune) bij Q4_K_M, ongeveer 6.5 GB geheugen en genereert ongeveer 52.7 tokens per seconde
Radeon Pro V320— kan het draaien 13B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait Gemma 4 12B bij Q3_K_M, ongeveer 6.5 GB geheugen en genereert ongeveer 36.1 tokens per seconde
Radeon Pro V320— hoeveel geheugen heeft het?
Deze kaart heeft 8 GB van HBM2. Ongeveer een tiende is gereserveerd door de inferentieruntime en de driver, wat ongeveer achterlaat 7.2 GB beschikbaar voor een MODEL en zijn CONVERSATIE.
Radeon Pro V320— wat is de geheugenbandbreedte?
Geheugenbandbreedte bereikt 484 GB/s over een bus van 2,048 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.
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..