Oblicz TPS modelu Radeon Pro W6600M na lokalnych modelach AI
Każdy model w naszym katalogu oceniany według tej karty przy długości kontekstu i minimalnej jakości, którą wybierzesz. Prędkość jest szacunkowa dla pojedynczego żądania, obliczona na podstawie przepustowości pamięci tej karty i rozmiaru każdego modelu po skompresowaniu..
Obliczone dla tej karty
679 modele w naszym katalogu razem
Największy model, który obsługuje
Baichuan 1-13B
13.3B · Q3_K_M · 15.1 tok/s
Najszybszy model
Gemma 3 QAT 1B
74.0 tok/s · 1B
Które modele AI mogą działać na a Radeon Pro W6600M?
Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.
Więcej kontekstu oznacza więcej VRAM dla pamięci rozmowy. Szybkość dotyczy świeżej rozmowy i nie zmienia się przy tym ustawieniu..
Ukrywa modele, które można by zmieścić tylko przez skompresowanie poniżej tego punktu.
337 modele pasują
Obliczanie| Kwantyzacja | Pasuje | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
74.0
tok/s
44–118 · niska pewność |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
74.0
tok/s
44–118 · niska pewność |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
74.0
tok/s
44–118 · niska pewność |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
74.0
tok/s
44–118 · niska pewność |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
74.0
tok/s
44–118 · niska pewność |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
74.0
tok/s
44–118 · niska pewność |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
68.5
tok/s
41–110 · niska pewność |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
67.3
tok/s
40–108 · niska pewność |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
67.3
tok/s
40–108 · niska pewność |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
67.3
tok/s
40–108 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
67.3
tok/s
40–108 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
61.7
tok/s
37–99 · niska pewność |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
61.7
tok/s
37–99 · niska pewność |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
61.7
tok/s
37–99 · niska pewność |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
61.7
tok/s
37–99 · niska pewność |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
60.2
tok/s
36–96 · niska pewność |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
59.3
tok/s
36–95 · niska pewność |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
56.9
tok/s
34–91 · niska pewność |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
56.9
tok/s
34–91 · niska pewność |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
56.9
tok/s
34–91 · niska pewność |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
56.9
tok/s
34–91 · niska pewność |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
56.9
tok/s
34–91 · niska pewność |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
56.9
tok/s
34–91 · niska pewność |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
56.9
tok/s
34–91 · niska pewność |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
56.9
tok/s
34–91 · niska pewność |
Phi-1 ≈ | 1.3B | Oct 2023 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..
Na nagranie
Radeon Pro W6600M Pełna specyfikacja
Wszystko w bazie danych dla tej karty, uporządkowane według tego, jak bardzo wpływa na uruchamianie modelu językowego, a nie według tego, jak lista specyfikacji by to opisała. MEMORY jest na pierwszym miejscu, ponieważ decyduje o wyniku; reszta to CONTEXT..
VRAM
Dwie specyfikacje decydują, co ta KARTA może uruchomić i jak szybko. Pojemność określa, które modele mieszczą się w GPU VRAM; przepustowość określa, ile tokenów na sekundę generują, gdy już ją uruchomią.
- Rozmiar pamięci
- 8 GB
- Pasmo pamięci
- 224 GB/s
- Typ pamięci
- GDDR6
- Szerokość magistrali pamięci
- 128 bit
- Zegar pamięci
- 1.75 GHz
Czip
Jaki procesor jest na płycie i jak został wyprodukowany. Mniejszy rozmiar procesu zazwyczaj oznacza większą wydajność przy tej samej mocy.
- Procesor graficzny
- Navi 23
- Architektura
- RDNA 2.0
- Generacja
- Radeon Pro Mobile(W6x00M)
- Odlewnia
- TSMC
- Rozmiar procesu
- 7 nm
- Transistory
- 11.1 billion
- Gęstość tranzystorów
- 46,700 K/mm²
- Rozmiar die
- 237 mm²
- Pakiet
- BGA-1269
- Wydane
- 8 June 2021
Częstotliwości zegara
Jak szybko działa procesor. Warto znacznie mniej tutaj niż w testach wydajności gier: generowanie tekstu jest ograniczone przez przepustowość pamięci, więc wyższa częstotliwość ledwo wpływa na rezultat.
- Zegar bazowy
- 1.22 GHz
- Zegar zwiększający
- 2.03 GHz
Jednostki przetwarzania
Co zawiera chip. Te elementy napędzają wydajność grafiki i mają znaczenie głównie dla przetwarzania długiego promptu, a nie dla generowania odpowiedzi.
- Jednostki cieniujące
- 1,792
- Jednostki mapowania tekstur
- 112
- Jednostki wyjściowe.Render
- 64
- Rdzenie śledzenia promieni
- 28
- cache L1
- 128 KB
- pamięć podręczna L2
- 2 MB
Wydajność teoretyczna
Szczytowe współczynniki arytmetyczne opublikowane dla karty. Są to limity, które żadne rzeczywiste obciążenie nie osiąga, a generowanie tekstu osiąga jedynie małą ich część, ponieważ jest ograniczone przez VRAM, a nie arytmetykę.
- Pół precyzja (FP16)
- 14.6 TFLOPS
- Pojedyncza precyzja (FP32)
- 7.3 TFLOPS
- Podwójna precyzja (FP64)
- 455.6 GFLOPS
- Wskaźnik pikseli
- 130 GPixel/s
- Współczynnik tekstury
- 228 GTexel/s
Płyta
Co jest potrzebne do fizycznej instalacji i zasilania karty — praktyczne ograniczenia, które decydują, czy pasuje do maszyny, którą już posiadasz.
- Pobór mocy (TDP)
- 90 W
- Złącza zasilające
- None
- Interfejs magistrali
- PCIe 4.0 x16
- Szerokość slotu
- IGP
Wsparcie oprogramowania
Jakie interfejsy graficzne i obliczeniowe obsługuje karta. Możliwość obliczeniowa CUDA ma znaczenie dla wnioskowania: poniżej 7.0 nie ma rdzeni tensorowych, a nowoczesne oprogramowanie do wnioskowania wraca do wolniejszych ścieżek kodu.
- DirectX
- 12.2
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 2.1
- Model cieniowania
- 6.8
Oferty
Gdzie kupić GPU Radeon Pro W6600M
Żaden dostawca obecnie nie wymienia tej karty. Oferty pochodzą od dostawców, którzy publikują je tutaj bezpośrednio. — przejrzyj katalog dostawców zobaczyć, kto sprzedaje co.
Co oznaczają liczby
Pamięć: specyfikacja, która decyduje o wszystkim
VRAM
8 GB
Szerokość pasma
224 GB/s
Największy model
Baichuan 1-13B
Radeon Pro W6600M niesie tylko 8 GB z GDDR6. To ogranicza do mniejszego końca katalogu, a model musi całkowicie zmieścić się w środku, zanim wygeneruje cokolwiek. Rzeczywisty czas działania wynosi około 7.2 GB.
Przepustowość pamięci osiąga 224 GB/s przez magistralę 128 bity. Przepustowość jest prawdziwym ograniczeniem tej karty. Każdy token wymaga odczytania całego modelu z pamięci, więc duży model będzie tutaj wydawał się wolny, nawet gdy się mieści.
Liczba to szerokość magistrali pomnożona przez zegar pamięci 1.75 GHz. Obie części mają znaczenie, a żadna z nich nie jest widoczna w benchmarku gier.
W praktyce ta kombinacja osiąga maksimum na Baichuan 1-13B, 13.3B, skompresowane do Q3_K_M i generowanie wokół 15.1 tokeny na sekundę
Układ scalony i jak został zbudowany
Radeon Pro W6600M jest zbudowany na procesorze graficznym Navi 23, używając architektury RDNA 2.0 z AMD, jako część generacji Radeon Pro Mobile(W6x00M).
Chip jest produkowany przez TSMC, na procesie 7 nm, z kostką o wymiarach 237 mm², trzymanie 11.1 billion Transistory. Mniejszy proces zazwyczaj oznacza lepszą wydajność przy tej samej mocy, chociaż w przypadku modeli językowych ma to znacznie mniejsze znaczenie niż subsystem pamięci.
Został wydany w June 2021, szacunkowo 5.1476271107364 lata temu. Wsparcie oprogramowania do wnioskowania zazwyczaj podąża za sprzętem z opóźnieniem roku lub dwóch, więc karta tego wieku zazwyczaj ma dostępne dojrzałe, dobrze zoptymalizowane ścieżki kodu.
Wydajność obliczeniowa i dlaczego ma mniejsze znaczenie, niż się wydaje
FP16
14.6 TFLOPS
FP64
455.6 GFLOPS
Na papierze Radeon Pro W6600M osiąga 14.6 TFLOPS przy półprecyzji, i 7.3 TFLOPS przy pojedynczej precyzji. To są wartości szczytowe, żaden rzeczywisty obciążenie ich nie utrzymuje, a generowanie tekstu osiąga tylko małą część z nich — dekodowanie jest ograniczone przez pamięć, a nie przez arytmetykę, co jest powodem, dla którego karta może wyglądać na niezwykle potężną tutaj i nadal produkować tokeny w zwykłym tempie.
Przepustowość podwójnej precyzji osiąga 455.6 GFLOPS. Nie ma to wpływu na uruchamianie modelu językowego — żadna sesja inferencyjna tego nie używa — ale oddziela części datacenter od konsumenckich, ponieważ te drugie celowo to ograniczają.
Zegary działają od podstawy 1.22 GHz do zwiększenia 2.03 GHz. Warto tu znacznie mniej niż na benchmarkach gier: podnoszenie szybkości zegara poprawia arytmetykę, a arytmetyka nie jest tym, na co czeka generacja.
Pamięć podręczna i jednostki przetwarzające
Radeon Pro W6600M ma pamięć podręczną L1 128 KB, wspierany przez pamięć podręczną L2 2 MB. Cache absorbuje część ruchu pamięci, która w przeciwnym razie uderzyłaby w główną magistralę, która jest jednym miejscem na tej stronie, gdzie liczba inna niż przepustowość cicho wpływa na szybkość generacji — duża L2 pozwala większej części zbioru roboczego pozostać blisko rdzeni.
Są 1,792 Jednostki cieniujące, 112 Jednostki mapowania tekstur, i 64 Jednostki wyjściowe.Render. Te napędy obsługują obciążenia graficzne i przyczyniają się do przetwarzania zapytań, ale pozostają bezczynne przez dużą część czasu, gdy model generuje odpowiedź.
Moc, rozmiar i instalacja
Pobór mocy
90 W
Radeon Pro W6600M jest oceniane na 90 W. Uruchamianie modelu językowego zajmuje kartę w krótkich momentach zamiast ciągłego — intensywnie korzysta podczas generowania i jest w uśpieniu między zapytaniami — więc utrzymane obciążenie w ciągu roboczego dnia jest zazwyczaj znacznie poniżej nominalnej wartości.
Płyta zajmuje igp. Warto sprawdzić z zasilaczem oraz obudową w maszynie, ponieważ największe karty potrzebują zdecydowanie więcej obu niż typowy komputer stacjonarny oferuje.
Łączy się przez PCIe 4.0 x16. Interfejs reguluje, jak szybko model jest ładowany z dysku do karty, a nie jak szybko działa po załadowaniu, więc węższe połączenie kosztuje kilka sekund na starcie i nic później.
Ekstremy
Największe modele AI, które działają na a Radeon Pro W6600M
Największe modele open-weight, które mieszczą się na tej karcie, najnowsze najpierw. Każdy jest pokazany w najlepszej kompresji, jaką karta może pomieścić..
Najszybsze modele AI na a Radeon Pro W6600M
Gdzie ta KARTA produkuje tokeny najszybciej. Mniejsze modele dominują tutaj, ponieważ generowanie każdego tokenu oznacza odczytanie całego modelu z pamięci raz..
Krok po kroku
Jak obliczyć liczbę tokenów na sekundę dla a Radeon Pro W6600M
Nie musisz niczego obliczać ręcznie — kalkulator gputps.com na tej stronie już obliczył to dla każdego modelu, który ta karta może pomieścić. Odczytanie odpowiedzi zajmuje sześć kroków..
-
01
Szukaj modelu, którego chcesz
Tabela zawiera 337 modele, które obsługuje karta. Pole wyszukiwania przyjmuje nazwę lub rozmiar, taki jak 27b, który odpowiada liczbie parametrów.
-
02
Dopasuj kontekst do swojej pracy
Ustaw kontekst na swoją rzeczywistą długość roboczą. Krótkie pytania kosztują prawie nic, ale długi dokument może zająć dużą część 8 GB więc ustawienia warto dobrze ustawić.
-
03
Wybierz, jak daleko chcesz skompresować
Każdy model jest pokazany w najlepszej kompresji, jaką ta KARTA może pomieścić. Minimalna jakość ukrywa te, które mieszczą się tylko po dalszym ściskaniu, niż byś zaakceptował.
-
04
Spójrz na zakres, nie tylko na liczbę
Każda prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczej rozmowy, z zakresem poniżej. Górna granica tutaj to 74.0 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Ta sama karta i model różnią się od trzydziestu do pięćdziesięciu procent między czasami wykonywania inference.
-
05
Sprawdź swój zapas przed podjęciem decyzji
Kolumna dopasowania oddziela modele, które tylko mieszczą się, od tych, które mają trochę miejsca zapasowego — warto to sprawdzić przed zdecydowaniem się na jeden, w konfrontacji z dostępnym 8 GB.
-
06
Otwórz model, aby porównać karty
Każda nazwa modelu w tabeli prowadzi do swojej własnej strony, która wykonuje to samo obliczenie na każdej karcie, którą posiadamy. Tam właśnie zobaczysz, czy odpowiedni zakup jest Radeon Pro W6600M.
Odpowiedzi
Radeon Pro W6600M — częste pytania
Radeon Pro W6600M— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?
Tylko częściowo. Warstwy poza kartą 8 GB siedzi w pamięci GPU i działa z ułamkową prędkością, więc w dużej mierze zrzucany model rzadko jest wart użycia. Każda wartość tutaj zakłada, że jest w pełni dostępna na karcie.
Czy dwa Radeon Pro W6600M karty będą dwa razy szybsze?
Nie. Druga karta podwaja pamięć do 16 GB który pozwala na utrzymanie modeli, których żaden z nich nie mógłby utrzymać samodzielnie, ale generacja nie dzieli się w ten sposób. Te dane opisują jedną KARTĘ.
Radeon Pro W6600M— które modele AI może uruchomić?
337 z 679 modele językowe open-weight, które śledzimy, mieszczą się na tej karcie i mogą być uruchamiane lokalnie. Tabela na tej stronie zawiera każdy z nich, z wymaganą pamięcią, poziomem kwantyzacji oraz szacowaną prędkością generacji.
Radeon Pro W6600M— jaki jest największy model AI, który może uruchomić?
Największy model w naszym katalogu, który pasuje, to Baichuan 1-13B w 13.3B parametry, skompresowane do Q3_K_M. Generuje mniej więcej 15.1 tokenów na sekundę i potrzebuje około 7.2 GB pamięci karty.
Radeon Pro W6600M— Ile tokenów na sekundę produkuje?
To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 74.0 tokenów na sekundę, podczas gdy większe modele działają proporcjonalnie wolniej, ponieważ każdy token wymaga odczytania całego modelu z pamięci za każdym razem. Prędkości są szacunkami dla jednej rozmowy na raz.
Radeon Pro W6600M— czy może działać 7B modele?
Tak. Na przykład działa MetaMath 7B (LLaMa finetune) w Q4_K_M, używając około 6.5 GB pamięci i generowanie około 24.4 tokeny na sekundę
Radeon Pro W6600M— czy może działać 13B modele?
Tak. Na przykład działa Gemma 4 12B w Q3_K_M, używając około 6.5 GB pamięci i generowanie około 16.7 tokeny na sekundę
Radeon Pro W6600M— Ile ma pamięci?
Ta karta ma 8 GB z GDDR6. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 7.2 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy
Radeon Pro W6600M— jaka jest jej przepustowość VRAM?
Przepustowość pamięci osiąga 224 GB/s przez magistralę 128 bity. To jest jedyny najlepszy wskaźnik tego, jak szybko generuje tekst, ponieważ produkcja każdego tokena oznacza odczytanie całego modelu z pamięci jednocześnie.
Radeon Pro W6600M— Jakiego typu pamięci używa?
Używa GDDR6 prędkość zegara na 1.75 GHz. Typy HBM znajdują się na akceleratorach w centrum danych i mają znacznie większą przepustowość niż GDDR używane na kartach stacjonarnych, dlatego generują tokeny znacznie szybciej przy tej samej pojemności.
Radeon Pro W6600M— kto to robi?
To jest produkt AMD, z chipem wyprodukowanym przez TSMC, na procesie 7 nm.
Radeon Pro W6600M— kiedy to zostało wydane?
Został wydany w June 2021.
Radeon Pro W6600M— ile mocy zużywa?
Moc nominalna karty graficznej wynosi 90 W. Generowanie tekstu bardzo obciąża w krótkich szczytach i idle'uje między żądaniami, więc średnie zużycie podczas sesji roboczej jest zazwyczaj znacznie poniżej określonej wartości.
Radeon Pro W6600M— ile pamięci podręcznej ma?
Pamięć podręczna L1 jest 128 KB, i pamięć podręczna L2 jest 2 MB. Cache absorbuje część ruchu pamięci, który w przeciwnym razie dotarłby do głównej magistrali, więc większy L2 daje skromny wzrost prędkości generacji ponad to, co przewiduje sama szerokość pasma.
Radeon Pro W6600M— jakie są jego TFLOPS?
Jest oceniane na 14.6 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 7.3 TFLOPS przy pojedynczej precyzji. Są to najwyższe sufity arytmetyczne, a nie osiągalne stawki, a generacja tekstu osiąga tylko małą część z nich, ponieważ jest ograniczona przez przepustowość pamięci.
Radeon Pro W6600M— czy obsługuje CUDA?
Nie. CUDA jest tylko dla NVIDIA, a to jest karta od AMD. Uruchamia modele językowe przez ROCm, Vulkan lub Metal w zależności od oprogramowania, które są mniej dojrzałe niż ścieżka CUDA — nasze oszacowania uwzględniają karę za to.
Radeon Pro W6600M— Jakiego interfejsu autobusowego używa?
Używa PCIe 4.0 x16. To reguluje, jak szybko model jest ładowany na kartę, a nie jak szybko działa po załadowaniu, więc kosztuje kilka sekund podczas uruchamiania i nic podczas generacji.
Radeon Pro W6600M— czy jest dobry do uruchamiania lokalnych modeli AI?
Jego pamięć ogranicza go do mniejszych modeli, chociaż jego przepustowość oznacza, że generowanie będzie wydawać się wolne na większych modelach. W sumie działa 337 modele, które śledzimy. Czy to wystarczy, zależy całkowicie od tego, który model chcesz — tabela powyżej odpowiada na to bezpośrednio.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od sprzętu. Jeśli już wiesz, jaki model chcesz i potrzebujesz wiedzieć, co jest potrzebne do jego uruchomienia, Zacznij od modelu zamiast.