Bereken de TPS van de Radeon Pro W5300M op lokale AI-modellen

AMD 4 GB GDDR6 192 GB/s November 2019

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 · 30.0 tok/s

Snelste model

Gemma 3 QAT 1B

63.4 tok/s · 1B

Welke AI-modellen kunnen draaien op een Radeon Pro W5300M?

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
63.4 tok/s

38–101 · lage vertrouwen

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

38–101 · lage vertrouwen

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

38–101 · lage vertrouwen

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

38–101 · lage vertrouwen

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

38–101 · lage vertrouwen

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

38–101 · lage vertrouwen

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

35–94 · lage vertrouwen

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

35–92 · lage vertrouwen

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

35–92 · lage vertrouwen

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

35–92 · lage vertrouwen

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

35–92 · lage vertrouwen

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

32–85 · lage vertrouwen

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

32–85 · lage vertrouwen

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

32–85 · lage vertrouwen

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

32–85 · lage vertrouwen

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

31–83 · lage vertrouwen

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

31–81 · lage vertrouwen

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

29–78 · lage vertrouwen

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

29–78 · lage vertrouwen

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

29–78 · lage vertrouwen

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

29–78 · lage vertrouwen

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

29–78 · lage vertrouwen

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

29–78 · lage vertrouwen

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

29–78 · lage vertrouwen

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

29–78 · 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 W5300M 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
192 GB/s
Geheugen type
GDDR6
Geheugensnelheid bus breedte
128 bit
Geheugenklok
1.5 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
Navi 14
Architectuur
RDNA 1.0
Generatie
Radeon Pro Mobile(W5x00M)
Gieterij
TSMC
Procesgrootte
7 nm
Transistoren
6.4 billion
Transistor dichtheid
40,500 K/mm²
Die grootte
158 mm²
Pakket
BGA-1125
Uitgebracht
13 November 2019

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
1.25 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
1,280
Textuurmappingeenheden
80
Render output units
32
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)
6.4 TFLOPS
Enkele precisie (FP32)
3.2 TFLOPS
Dubbele precisie (FP64)
200 GFLOPS
Pixel rate
40 GPixel/s
Textuursnelheid
100 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)
85 W
Stroomconnectoren
None
Businterface
PCIe 4.0 x8

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
1.4
OpenCL
2.1
Shader-model
6.8

Lijsten

Waar te koop een Radeon Pro W5300M

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

Waarom is geheugen het nummer dat hier telt

Geheugen

4 GB

Bandbreedte

192 GB/s

Grootste model

DeciLM 6B

Radeon Pro W5300M draagt alleen 4 GB van GDDR6. 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 192 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.

Dat komt van een memory clock van 1.5 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 30.0 tokens per seconde

De chip en hoe deze is gebouwd

Radeon Pro W5300M is gebouwd op de graphics processor Navi 14, het gebruik van de architectuur RDNA 1.0 van AMD, als onderdeel van de generatie Radeon Pro Mobile(W5x00M).

De chip is vervaardigd door TSMC, een proces van 7 nm, met een dobbelsteen die meet 158 mm², houden 6.4 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 November 2019, ruwweg 6.7147615423186 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

6.4 TFLOPS

FP64

200 GFLOPS

Op papier Radeon Pro W5300M bereikt 6.4 TFLOPS op halve precisie, en 3.2 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 200 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 1.25 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

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 1,280 Schaduwunits, 80 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

85 W

Radeon Pro W5300M is beoordeeld op 85 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 verbindt over PCIe 4.0 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 Pro W5300M

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 28.3 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 31.2 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 36.6 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 42.8 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 36.6 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 36.6 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 30.6 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 34.9 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 34.9 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 30.0 tok/s

De snelste AI-modellen op een Radeon Pro W5300M

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 63.4 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 63.4 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 63.4 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 63.4 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 63.4 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 63.4 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 58.7 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 57.7 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 57.7 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 57.7 tok/s

Stap voor stap

Hoe de TPS van een AI model uit te rekenen Radeon Pro W5300M

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

    Begin met het model, niet de specificatie

    De tabel somt 97 modellen die deze kaart draait. Zoek verkleint de lijst op naam of op grootte.

  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 dus de instelling is het waard om goed te krijgen.

  3. 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.

  4. 04

    Kijk naar het bereik, niet alleen naar het aantal

    Snelheden komen met foutmarges om een reden. De beste zaak hier is 63.4 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

    Strak betekent dat het vandaag werkt; comfortabel betekent dat het nog steeds werkt als het gesprek groeit. Vergelijk wat elk model nodig heeft met een beschikbare. 4 GB.

  6. 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 W5300M.

Antwoorden

Radeon Pro W5300M — veelgestelde vragen

01

Radeon Pro W5300M— 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.

02

Radeon Pro W5300M— Welke businterface gebruikt het?

Het maakt gebruik van PCIe 4.0 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.

03

Radeon Pro W5300M— 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.

04

Radeon Pro W5300M— kan het een model draaien dat niet in zijn VRAM past?

Slechts gedeeltelijk. Lagen voorbij de GPU kaart 4 GB is mogelijk en meestal een valse economie: het systeem-geheugen gedeelte is langzaam genoeg om het resultaat te domineren.

05

Zou twee Radeon Pro W5300M kaarten twee keer zo snel zijn?

Het koppelen ervan koopt ruimte in plaats van snelheid: 8 GB om te werken met in plaats van tweemaal de tokens per seconde — elk cijfer hier is voor een enkele CARD.

06

Radeon Pro W5300M— 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.

07

Radeon Pro W5300M— 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 30.0 tokens per second en heeft ongeveer 3.5 GB van het geheugen van de kaart.

08

Radeon Pro W5300M— 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 63.4 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.

09

Radeon Pro W5300M— hoeveel geheugen heeft het?

Deze kaart heeft 4 GB van GDDR6. Ongeveer een tiende is gereserveerd door de inferentieruntime en de driver, wat ongeveer achterlaat 3.6 GB beschikbaar voor een MODEL en zijn CONVERSATIE.

10

Radeon Pro W5300M— wat is de geheugenbandbreedte?

Geheugenbandbreedte bereikt 192 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.

11

Radeon Pro W5300M— welk type geheugen gebruikt het?

Het maakt gebruik van GDDR6 geklokt op 1.5 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.

12

Radeon Pro W5300M— wie maakt het?

Dit is een product van AMD, met de chip geproduceerd door TSMC, een proces van 7 nm.

13

Radeon Pro W5300M— wanneer is het uitgebracht?

Het werd uitgebracht in November 2019.

14

Radeon Pro W5300M— hoeveel vermogen verbruikt het?

Beoordelde bordkracht is 85 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.

15

Radeon Pro W5300M— hoeveel cache heeft het?

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.

16

Radeon Pro W5300M— wat zijn zijn TFLOPS?

Het is beoordeeld op 6.4 TFLOPS bij halve precisie en 3.2 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.

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