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AMD Radeon AI PRO R9700

AMD Radeon AI PRO R9700

AMD Radeon AI PRO R9700 : 32 Go pour l’IA locale et les stations de travail

La Radeon AI PRO R9700 est la carte graphique professionnelle d’AMD basée sur l’architecture RDNA 4, pensée pour l’inférence locale et le développement de modèles d’IA sur station de travail. Elle combine 32 Go de GDDR6, 64 unités de calcul (4096 processeurs de flux) et 128 accélérateurs d’IA de deuxième génération, prend en charge les précisions FP8/FP16/INT8, se connecte en PCIe 5.0 x16 et adopte un design double emplacement avec ventilateur de type turbine (blower), idéal pour des configurations multi-GPU denses. Le stack ROCm et les frameworks populaires (PyTorch, ONNX Runtime, TensorFlow) sont pris en charge.

Points clés

  • Architecture : RDNA 4, 64 UC / 4096 SP, 128 accélérateurs d’IA (2ᵉ gén.)

  • Mémoire : 32 Go GDDR6, bus 256 bits — marge pour des modèles moyens à grands (LLM, pipelines multimodaux, graphisme génératif)

  • Performances IA : jusqu’à ~95,7 TFLOPS en FP16 et jusqu’à 1531 TOPS en INT4 (pour les variantes AIB)

  • Interface & refroidissement : PCIe 5.0 x16 ; blower à flux d’air avant-arrière, hauteur double slot pour des montages multi-cartes

  • Logiciels & écosystème : ROCm 6.4.x, support PyTorch/ONNX/TensorFlow ; pilotes Radeon PRO

Pour quoi elle est conçue

La R9700 vise l’inférence locale de LLM moyens à grands, l’affinage (fine-tuning) et les pipelines génératifs (texte-vers-image/vidéo, audio), ainsi que les flux de travail accélérés par l’IA dans le CAD/DCC et le calcul scientifique. Dans ces scénarios, la grande VRAM, la stabilité en charge soutenue et la scalabilité multi-GPU sont déterminantes.

Pourquoi 32 Go de VRAM comptent

Les LLM et modèles de diffusion modernes sont gourmands en mémoire. Avec 32 Go, on peut garder un modèle complet (ou une large partie) entièrement résident en VRAM, limitant les bascules vers la RAM système ou le disque. Cela réduit la latence avec des prompts longs, accélère le décodage des jetons (tokens) et améliore la stabilité du pipeline en inférence par lots.

Plateforme matérielle & format

Le carénage double slot à turbine expulse l’air chaud hors du châssis, ce qui simplifie l’assemblage de systèmes à 2 à 4 GPU. Une enveloppe de puissance d’environ ~300 W s’intègre aux boîtiers et alimentations professionnels courants, tandis que le flux d’air avant-vers-arrière aide à maintenir des températures prévisibles en 24/7.

Environnement logiciel : ROCm et frameworks

Le support ROCm rend la carte compatible avec les stacks IA standards : PyTorch, ONNX Runtime et TensorFlow. Sur station de travail, les pilotes PRO privilégient stabilité, certification et reproductibilité, avec des outils de profilage et de débogage. Résultat : moins de friction lors d’une migration depuis d’autres plateformes et une mise en production plus rapide.

Positionnement dans la gamme

Par sa puce et ses caractéristiques globales, la R9700 se rapproche d’équivalents grand public, mais elle est optimisée pour des charges professionnelles d’IA : VRAM étendue, pilotes de classe pro et design blower. Pour les tâches où la capacité mémoire et la stabilité priment sur les fréquences de jeu, elle fournit des résultats prévisibles et une meilleure utilisation des ressources.

Disponibilité & prix

Les fabricants de stations proposent déjà des configurations avec la R9700 ; des versions AIB sont disponibles au détail. Les prix varient selon la région, la fiscalité et le système de refroidissement, en ligne avec la catégorie des cartes professionnelles 32 Go VRAM.

À qui s’adresse-t-elle

  • Développeurs IA et data scientists bâtissant des LLM locaux et des pipelines multimodaux

  • Studios et intégrateurs ayant besoin de stations scalables à 2–4 GPU

  • Ingénieurs CAD/DCC et équipes de recherche dépendant des pilotes PRO et d’exécutions longues et stables

Spécifications (aperçu)

  • GPU : RDNA 4, 64 UC / 4096 SP, 128 accélérateurs d’IA (2ᵉ gén.)

  • Mémoire : 32 Go GDDR6, 256 bits

  • Interface : PCIe 5.0 x16

  • Refroidissement : blower double slot (flux avant-arrière)

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

  • Pics (AIB) : ~95,7 TFLOPS FP16 ; jusqu’à 1531 TOPS INT4

  • Cible de puissance typique : ~300 W (référence/ES)

Conclusion

La Radeon AI PRO R9700 occupe un créneau clé : l’IA locale sans compromis mémoire — 32 Go de VRAM, logiciels professionnels et un format adapté aux grappes multi-GPU. Un choix pragmatique pour les équipes en quête d’une station silencieuse, prévisible et évolutive pour LLM, modèles génératifs et pipelines média accélérés par l’IA.

Basique

Nom de l'étiquette
AMD
Plate-forme
Desktop
Date de lancement
July 2025
Nom du modèle
Radeon AI PRO R9700
Génération
Radeon Pro Navi
Horloge de base
1660 MHz
Horloge Boost
2920 MHz
Interface de bus
PCIe 5.0 x16
Transistors
53.9 billion
Cœurs RT
64
Unités de calcul
64
Cœurs de Tensor
?
Les Tensor Cores sont des unités de traitement spécialisées conçues spécifiquement pour l'apprentissage en profondeur, offrant des performances supérieures en matière d'entraînement et d'inférence par rapport à l'entraînement FP32. Ils permettent des calculs rapides dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la conversion texte-parole et les recommandations personnalisées. Les deux applications les plus remarquables des Tensor Cores sont DLSS (Deep Learning Super Sampling) et AI Denoiser pour la réduction du bruit.
128
TMUs
?
Les unités de mappage de texture (TMUs) sont des composants du GPU qui sont capables de faire pivoter, mettre à l'échelle et déformer des images binaires, puis de les placer en tant que textures sur n'importe quel plan d'un modèle 3D donné. Ce processus est appelé mappage de texture.
256
Fonderie
TSMC
Taille de processus
4 nm
Architecture
RDNA 4.0

Spécifications de la mémoire

Taille de Mémoire
32GB
Type de Mémoire
GDDR6
Bus de Mémoire
?
La largeur du bus mémoire fait référence au nombre de bits de données que la mémoire vidéo peut transférer lors d'un seul cycle d'horloge. Plus la largeur du bus est grande, plus la quantité de données qui peut être transmise instantanément est importante, ce qui en fait l'un des paramètres cruciaux de la mémoire vidéo. La bande passante mémoire est calculée comme suit : Bande passante mémoire = Fréquence mémoire x Largeur du bus mémoire / 8. Par conséquent, lorsque les fréquences mémoire sont similaires, la largeur du bus mémoire déterminera la taille de la bande passante mémoire.
256bit
Horloge Mémoire
2518 MHz
Bande Passante
?
La bande passante mémoire fait référence au débit de transfert de données entre la puce graphique et la mémoire vidéo. Elle est mesurée en octets par seconde, et la formule pour la calculer est : bande passante mémoire = fréquence de fonctionnement × largeur du bus mémoire / 8 bits. En français: La bande passante mémoire désigne le taux de transfert de données entre la puce graphique et la mémoire vidéo. Elle est mesurée en octets par seconde et la formule pour la calculer est la suivante : bande passante mémoire = fréquence de fonctionnement × largeur du bus mémoire / 8 bits.
644.6GB/s

Performance théorique

Taux de Pixel
?
Le taux de remplissage des pixels désigne le nombre de pixels qu'une unité de traitement graphique (GPU) peut rendre par seconde, mesuré en MPixels/s (million de pixels par seconde) ou en GPixels/s (milliard de pixels par seconde). C'est la mesure la plus couramment utilisée pour évaluer les performances de traitement des pixels d'une carte graphique.
373.8 GPixel/s
Taux de Texture
?
Le taux de remplissage de texture fait référence au nombre d'éléments de texture (texels) qu'un GPU peut mapper sur des pixels en une seule seconde.
747.5 GTexel/s
FP16 (demi)
?
Une mesure importante pour évaluer les performances des GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres en virgule flottante à demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable. Les nombres en virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de multimédia et de traitement graphique, tandis que les nombres en virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui nécessite une large plage numérique et une grande précision.
95.68 TFLOPS
FP64 (double précision)
?
Une mesure importante pour évaluer les performances des GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres en virgule flottante à demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable. Les nombres en virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de multimédia et de traitement graphique, tandis que les nombres en virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui nécessite une large plage numérique et une grande précision.
1495 GFLOPS
FP32 (flottant)
?
Une mesure importante pour mesurer les performances du GPU est la capacité de calcul en virgule flottante. Les nombres à virgule flottante simple précision (32 bits) sont utilisés pour les tâches courantes de traitement multimédia et graphique, tandis que les nombres à virgule flottante double précision (64 bits) sont requis pour le calcul scientifique qui exige une large plage numérique et une grande précision. Les nombres à virgule flottante demi-précision (16 bits) sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage automatique, où une précision inférieure est acceptable.
48.797 TFLOPS

Divers

Unités d'Ombrage
?
L'unité de traitement la plus fondamentale est le processeur en continu (SP), où des instructions et des tâches spécifiques sont exécutées. Les GPU effectuent des calculs parallèles, ce qui signifie que plusieurs SP fonctionnent simultanément pour traiter les tâches.
4096
Cache L2
8 MB
TDP
300W
Version Vulkan
?
Vulkan est une API graphique et de calcul multiplateforme du groupe Khronos, offrant des performances élevées et une faible surcharge du processeur. Il permet aux développeurs de contrôler directement le GPU, réduit les frais de rendu et prend en charge les processeurs multithread et multicœurs.
1.3
Version OpenCL
2.2
OpenGL
4.6
DirectX
12 Ultimate (12_2)
Connecteurs d'alimentation
1x 16-pin
Modèle de shader
6.8
ROPs
?
Le pipeline des opérations de rasterisation (ROPs) est principalement responsable de la gestion des calculs d'éclairage et de réflexion dans les jeux, ainsi que de la gestion d'effets tels que l'anti-aliasing (AA), la haute résolution, la fumée et le feu. Plus les effets d'anti-aliasing et d'éclairage sont exigeants dans un jeu, plus les exigences de performances pour les ROPs sont élevées ; sinon, cela peut entraîner une chute importante du taux de rafraîchissement.
128
Alimentation suggérée
700 W

Benchmarks

FP32 (flottant)
Score
48.797 TFLOPS

Comparé aux autres GPU

FP32 (flottant) / 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%