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AMD Radeon AI PRO R9700

AMD Radeon AI PRO R9700

AMD Radeon AI PRO R9700: 32 GB für lokale KI und Workstations

Die Radeon AI PRO R9700 ist AMDs professionelle Grafikkarte auf RDNA-4-Basis für lokalen Inferenzbetrieb und die Entwicklung von KI-Modellen auf Workstations. Sie kombiniert 32 GB GDDR6, 64 Recheneinheiten (4096 Stream-Prozessoren) und 128 KI-Beschleuniger der zweiten Generation, unterstützt die Genauigkeiten FP8/FP16/INT8, bindet über PCIe 5.0 x16 an und kommt in einem Dual-Slot-Gebläsekühler (Blower), ideal für dichte Multi-GPU-Aufbauten. Der ROCm-Stack sowie gängige Frameworks (PyTorch, ONNX Runtime, TensorFlow) werden unterstützt.

Wichtigste Eckdaten

  • Architektur: RDNA 4, 64 CUs / 4096 SP, 128 KI-Beschleuniger (2. Gen.)

  • Speicher: 32 GB GDDR6, 256-Bit — Spielraum für mittelgroße und große Modelle (LLMs, multimodale Pipelines, generative Grafik)

  • KI-Leistung: bis ~95,7 TFLOPS (FP16) und bis 1531 TOPS (INT4, AIB-Varianten)

  • Schnittstelle & Kühlung: PCIe 5.0 x16; Blower mit Luftstrom von vorn nach hinten, Dual-Slot-Höhe für Multi-Karten-Konfigurationen

  • Software & Ökosystem: ROCm 6.4.x, Support für PyTorch/ONNX/TensorFlow; Radeon-PRO-Treiber

Wofür sie gebaut ist

Die R9700 zielt auf lokale Inferenz mittelgroßer bis großer LLMs, Fine-Tuning und generative Pipelines (Text-zu-Bild/Video, Audio) sowie auf KI-beschleunigte Workflows in CAD/DCC und der wissenschaftlichen Datenverarbeitung. Entscheidend sind viel VRAM, Stabilität unter Dauerlast und Skalierbarkeit über mehrere GPUs.

Warum 32 GB VRAM wichtig sind

Moderne LLMs und Diffusionsmodelle sind speicherhungrig. Mit 32 GB lässt sich ein komplettes Modell (oder ein großer Teil) vollständig im VRAM halten, wodurch Auslagerungen in den Arbeitsspeicher oder auf die SSD minimiert werden. Das senkt die Latenz bei langen Prompts, beschleunigt die Token-Dekodierung und erhöht die Stabilität von Batch-Inference.

Hardware-Plattform & Formfaktor

Das Dual-Slot-Blower-Design bläst die Abwärme aus dem Gehäuse, was Aufbauten mit 2–4 GPUs erleichtert. Ein Leistungsziel von rund ~300 W passt in typische professionelle Gehäuse und Netzteile; der gerichtete Luftstrom von vorn nach hinten sorgt für vorhersehbare Temperaturen bei 24/7-Last.

Softwareumgebung: ROCm und Frameworks

Dank ROCm fügt sich die Karte reibungslos in gängige KI-Stacks ein: PyTorch, ONNX Runtime und TensorFlow. Auf Workstations legen PRO-Treiber den Fokus auf Stabilität, Zertifizierung und Reproduzierbarkeit; dazu kommen Tools für Profiling und Debugging. Das verringert Migrationsaufwand von anderen Plattformen und verkürzt die Time-to-Production.

Positionierung in der Produktlinie

Nach Die-Größe und Gesamtcharakteristik ist die R9700 nahe an Consumer-Gegenstücken, jedoch auf professionelle KI-Workloads abgestimmt: erweiterter VRAM, Treiber in Profi-Qualität und Blower-Kühler. In Aufgaben, in denen Speicherkapazität und Stabilität wichtiger sind als Gaming-Taktspitzen, liefert sie berechenbare Ergebnisse und eine bessere Ressourcenauslastung.

Verfügbarkeit & Preisgestaltung

Workstation-Hersteller bieten bereits Konfigurationen mit der R9700 an; AIB-Board-Varianten sind im Retail verfügbar. Die tatsächlichen Preise hängen von Region, Steuern und Kühlerdesign ab und liegen im Rahmen vergleichbarer Profi-Adapter mit 32 GB VRAM.

Für wen geeignet

  • KI-Entwickler:innen und Data Scientists mit lokalen LLMs und multimodalen Pipelines

  • Studios und Integratoren, die skalierbare 2–4-GPU-Workstations benötigen

  • CAD/DCC-Ingenieur:innen und Forschungsteams, die PRO-Treiber und lange, stabile Läufe voraussetzen

Technische Daten (Kurzüberblick)

  • GPU: RDNA 4, 64 CUs / 4096 SP, 128 KI-Beschleuniger (2. Gen.)

  • Speicher: 32 GB GDDR6, 256-Bit

  • Schnittstelle: PCIe 5.0 x16

  • Kühlung: Dual-Slot-Blower (Front-zu-Back)

  • Software: ROCm 6.4.x; PyTorch / ONNX Runtime / TensorFlow

  • Spitzenwerte (AIB): ~95,7 TFLOPS FP16; bis 1531 TOPS INT4

  • Typische Leistungsaufnahme: ~300 W (Referenz/ES)

Fazit

Die Radeon AI PRO R9700 bedient das wichtige Segment „lokale KI ohne Speicherkompromisse“: 32 GB VRAM, Profi-Software und ein Formfaktor, der sich für Multi-GPU-Arrays eignet. Eine pragmatische Wahl für Teams, die eine leise, berechenbare und skalierbare Workstation für LLMs, generative Modelle und KI-beschleunigte Medienpipelines benötigen.

Basic

Markenname
AMD
Plattform
Desktop
Erscheinungsdatum
July 2025
Modellname
Radeon AI PRO R9700
Generation
Radeon Pro Navi
Basis-Takt
1660 MHz
Boost-Takt
2920 MHz
Bus-Schnittstelle
PCIe 5.0 x16
Transistoren
53.9 billion
RT-Kerne
64
Einheiten berechnen
64
Tensor-Kerne
?
Tensor-Kerne sind spezialisierte Verarbeitungseinheiten, die speziell für das Deep Learning entwickelt wurden und im Vergleich zum FP32-Training eine höhere Trainings- und Inferenzleistung bieten. Sie ermöglichen schnelle Berechnungen in Bereichen wie Computer Vision, Natural Language Processing, Spracherkennung, Text-zu-Sprache-Konvertierung und personalisierteEmpfehlungen. Die beiden bekanntesten Anwendungen von Tensor-Kernen sind DLSS (Deep Learning Super Sampling) und AI Denoiser zur Rauschreduzierung.
128
TMUs
?
Textur-Mapping-Einheiten (TMUs) sind Komponenten der GPU, die in der Lage sind, Binärbilder zu drehen, zu skalieren und zu verzerren und sie dann als Texturen auf jede Ebene eines gegebenen 3D-Modells zu platzieren. Dieser Prozess wird als Textur-Mapping bezeichnet.
256
Foundry
TSMC
Prozessgröße
4 nm
Architektur
RDNA 4.0

Speicherspezifikationen

Speichergröße
32GB
Speichertyp
GDDR6
Speicherbus
?
Der Speicherbus bezieht sich auf die Anzahl der Bits, die das Videomemory innerhalb eines einzelnen Taktzyklus übertragen kann. Je größer die Busbreite, desto mehr Daten können gleichzeitig übertragen werden, was sie zu einem der entscheidenden Parameter des Videomemory macht. Die Speicherbandbreite wird wie folgt berechnet: Speicherbandbreite = Speicherfrequenz x Speicherbusbreite / 8. Wenn also die Speicherfrequenzen ähnlich sind, bestimmt die Speicherbusbreite die Größe der Speicherbandbreite.
256bit
Speichertakt
2518 MHz
Bandbreite
?
Die Speicherbandbreite bezieht sich auf die Datenübertragungsrate zwischen dem Grafikchip und dem Videomemory. Sie wird in Bytes pro Sekunde gemessen, und die Formel zur Berechnung lautet: Speicherbandbreite = Arbeitsfrequenz × Speicherbusbreite / 8 Bit.
644.6GB/s

Theoretische Leistung

Pixeltakt
?
Die Pixel-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Pixel, die eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU) pro Sekunde rendern kann, gemessen in MPixel/s (Millionen Pixel pro Sekunde) oder GPixel/s (Milliarden Pixel pro Sekunde). Es handelt sich dabei um die am häufigsten verwendete Kennzahl zur Bewertung der Pixelverarbeitungsleistung einer Grafikkarte.
373.8 GPixel/s
Texture-Takt
?
Die Textur-Füllrate bezieht sich auf die Anzahl der Textur-Map-Elemente (Texel), die eine GPU in einer Sekunde auf Pixel abbilden kann.
747.5 GTexel/s
FP16 (halbe Genauigkeit)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist. Einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) werden für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) für wissenschaftliches Rechnen erforderlich sind, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert.
95.68 TFLOPS
FP64 (Doppelte Gleitkommazahl)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenleistung. Doppelt genaue Gleitkommazahlen (64 Bit) sind für wissenschaftliches Rechnen erforderlich, das einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordert, während einfach genaue Gleitkommazahlen (32 Bit) für übliche Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet werden. Halbgenaue Gleitkommazahlen (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.
1495 GFLOPS
FP32 (float)
?
Eine wichtige Kennzahl zur Messung der GPU-Leistung ist die Gleitkomma-Rechenfähigkeit. Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit (32 Bit) werden für allgemeine Multimedia- und Grafikverarbeitungsaufgaben verwendet, während Gleitkommazahlen mit doppelter Genauigkeit (64 Bit) für wissenschaftliche Berechnungen erforderlich sind, die einen großen Zahlenbereich und hohe Genauigkeit erfordern. Gleitkommazahlen mit halber Genauigkeit (16 Bit) werden für Anwendungen wie maschinelles Lernen verwendet, bei denen eine geringere Genauigkeit akzeptabel ist.
48.797 TFLOPS

Verschiedenes

Shading-Einheiten
?
Die grundlegendste Verarbeitungseinheit ist der Streaming-Prozessor (SP), in dem spezifische Anweisungen und Aufgaben ausgeführt werden. GPUs führen paralleles Rechnen durch, was bedeutet, dass mehrere SPs gleichzeitig arbeiten, um Aufgaben zu verarbeiten.
4096
L2-Cache
8 MB
TDP (Thermal Design Power)
300W
Vulkan-Version
?
Vulkan ist eine plattformübergreifende Grafik- und Rechen-API der Khronos Group, die hohe Leistung und geringen CPU-Overhead bietet. Es ermöglicht Entwicklern die direkte Steuerung der GPU, reduziert den Rendering-Overhead und unterstützt Multi-Threading und Multi-Core-Prozessoren.
1.3
OpenCL-Version
2.2
OpenGL
4.6
DirectX
12 Ultimate (12_2)
Stromanschlüsse
1x 16-pin
Shader-Modell
6.8
ROPs
?
Die Raster-Operations-Pipeline (ROPs) ist hauptsächlich für die Handhabung von Licht- und Reflexionsberechnungen in Spielen verantwortlich, sowie für die Verwaltung von Effekten wie Kantenglättung (AA), hoher Auflösung, Rauch und Feuer. Je anspruchsvoller die Kantenglättung und Lichteffekte in einem Spiel sind, desto höher sind die Leistungsanforderungen für die ROPs. Andernfalls kann es zu einem starken Einbruch der Bildrate kommen.
128
Empfohlene PSU (Stromversorgung)
700 W

Benchmarks

FP32 (float)
Punktzahl
48.797 TFLOPS

Im Vergleich zu anderen GPUs

FP32 (float) / TFLOPS
Quadro NVS 440 PCIe x16
62.546 +28.2%
H100 CNX
52.763 +8.1%
Radeon AI PRO R9700
48.797
GeForce RTX 4070 Ti SUPER AD102
44.982 -7.8%
RTX 4500 Ada Generation
40.423 -17.2%