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AMD Radeon AI PRO R9700

AMD Radeon AI PRO R9700

AMD Radeon AI PRO R9700: 32 GB para IA local y estaciones de trabajo

Radeon AI PRO R9700 es la tarjeta gráfica profesional de AMD basada en la arquitectura RDNA 4 para inferencia local y desarrollo de modelos de IA en estaciones de trabajo. Combina 32 GB de GDDR6, 64 unidades de cómputo (4096 procesadores de flujo) y 128 aceleradores de IA de segunda generación, admite precisiones FP8/FP16/INT8, se conecta mediante PCIe 5.0 x16 y llega en un diseño de doble ranura con ventilador tipo turbina (blower), ideal para configuraciones multi-GPU densas. Es compatible con el stack ROCm y con marcos populares (PyTorch, ONNX Runtime, TensorFlow).

Aspectos clave

  • Arquitectura: RDNA 4, 64 CU / 4096 SP, 128 aceleradores de IA (2.ª gen.)

  • Memoria: 32 GB GDDR6, bus 256-bit — margen para modelos medianos y grandes (LLM, tuberías multimodales, gráficos generativos)

  • Rendimiento en IA: hasta ~95,7 TFLOPS en FP16 y hasta 1531 TOPS en INT4 (para variantes AIB)

  • Interfaz y refrigeración: PCIe 5.0 x16; blower con flujo de aire frontal-posterior, altura de dos ranuras para configuraciones con varias tarjetas

  • Software y ecosistema: ROCm 6.4.x, soporte para PyTorch/ONNX/TensorFlow; controladores Radeon PRO

Para qué está pensada

La R9700 se orienta a inferencia local de LLM medianos y grandes, ajuste fino (fine-tuning) y tuberías generativas (texto-a-imagen/video, audio), así como a flujos acelerados por IA en CAD/DCC y computación científica. En estos escenarios son críticos la gran VRAM, la estabilidad bajo carga sostenida y la escalabilidad multi-GPU.

Por qué importan 32 GB de VRAM

Los LLM y los modelos de difusión modernos demandan mucha memoria. Con 32 GB es posible mantener un modelo completo (o gran parte) residente en la VRAM, minimizando el uso de la RAM del sistema o del disco. Esto reduce la latencia con prompts largos, acelera la decodificación de tokens y mejora la estabilidad de la tubería en inferencia por lotes.

Plataforma de hardware y factor de forma

La cubierta de doble ranura con blower expulsa el aire caliente fuera del chasis, lo que facilita montar sistemas con 2–4 GPU. Un objetivo de potencia en torno a ~300 W encaja en cajas y fuentes profesionales habituales, mientras que el flujo frontal-posterior ayuda a mantener térmicas previsibles en cargas 24/7.

Entorno de software: ROCm y frameworks

El soporte ROCm hace que la tarjeta se integre sin fricciones con stacks estándar de IA: PyTorch, ONNX Runtime y TensorFlow. En estaciones de trabajo, los controladores PRO priorizan la estabilidad, la certificación y la reproducibilidad, junto con herramientas de perfilado y depuración. Esto reduce la fricción al migrar desde otras plataformas y acelera el paso a producción.

Posicionamiento en la gama

Por matriz (die) y características generales, la R9700 se acerca a homólogos de consumo, pero está ajustada a cargas profesionales de IA: VRAM ampliada, controladores de clase profesional y diseño blower. En tareas donde la capacidad de memoria y la estabilidad pesan más que las frecuencias de juego, ofrece resultados previsibles y mejor aprovechamiento del hardware.

Disponibilidad y precio

Los fabricantes de estaciones de trabajo ya ofrecen configuraciones con la R9700; las versiones AIB están disponibles en retail. El precio real depende de la región, los impuestos y el diseño de refrigeración, alineándose con la clase típica de adaptadores profesionales con 32 GB de VRAM.

A quién le conviene

  • Desarrolladores de IA y data scientists que construyen LLM locales y tuberías multimodales

  • Estudios e integradores que necesitan estaciones escalables con 2–4 GPU

  • Ingenieros de CAD/DCC y equipos de investigación que requieren controladores PRO y ejecuciones largas y estables

Especificaciones (de un vistazo)

  • GPU: RDNA 4, 64 CU / 4096 SP, 128 aceleradores de IA (2.ª gen.)

  • Memoria: 32 GB GDDR6, 256-bit

  • Interfaz: PCIe 5.0 x16

  • Refrigeración: blower de doble ranura (flujo frontal-posterior)

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

  • Picos (AIB): ~95,7 TFLOPS FP16; hasta 1531 TOPS INT4

  • Objetivo de potencia típico: ~300 W (referencia/ES)

Conclusión

Radeon AI PRO R9700 cubre un nicho crucial de IA local sin compromisos de memoria: 32 GB de VRAM, software profesional y un factor de forma apto para arreglos multi-GPU. Es una elección pragmática para equipos que buscan una estación silenciosa, predecible y escalable para LLM, modelos generativos y tuberías multimedia aceleradas por IA.

Básico

Nombre de Etiqueta
AMD
Plataforma
Desktop
Fecha de Lanzamiento
July 2025
Nombre del modelo
Radeon AI PRO R9700
Generación
Radeon Pro Navi
Reloj base
1660 MHz
Reloj de impulso
2920 MHz
Interfaz de bus
PCIe 5.0 x16
Transistores
53.9 billion
Núcleos RT
64
Unidades de cálculo
64
Núcleos tensor
?
Los Tensor Cores son unidades de procesamiento especializadas diseñadas específicamente para el aprendizaje profundo, proporcionando un rendimiento de entrenamiento e inferencia más alto en comparación con el entrenamiento FP32. Permiten cálculos rápidos en áreas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz, la conversión de texto a voz y las recomendaciones personalizadas. Las dos aplicaciones más destacadas de los Tensor Cores son DLSS (Deep Learning Super Sampling) y AI Denoiser para la reducción de ruido.
128
TMUs
?
Las unidades de mapeo de texturas (TMUs) funcionan como componentes de la GPU, capaces de rotar, escalar y distorsionar imágenes binarias, para luego colocarlas como texturas sobre cualquier plano de un modelo 3D dado. Este proceso se llama mapeo de texturas.
256
Fundición
TSMC
Tamaño proceso
4 nm
Arquitectura
RDNA 4.0

Especificaciones de Memoria

Tamaño de memoria
32GB
Tipo de memoria
GDDR6
Bus de memoria
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La anchura del bus de memoria se refiere al número de bits de datos que la memoria de video puede transferir en un solo ciclo de reloj. Cuanto mayor sea la anchura del bus, mayor será la cantidad de datos que se pueden transmitir instantáneamente, lo que lo convierte en uno de los parámetros cruciales de la memoria de video. El ancho de banda de memoria se calcula como: Ancho de banda de memoria = Frecuencia de memoria x Anchura de bus de memoria / 8. Por lo tanto, cuando las frecuencias de memoria son similares, la anchura del bus de memoria determinará el tamaño del ancho de banda de memoria.
256bit
Reloj de memoria
2518 MHz
Ancho de banda
?
La "ancho de banda de memoria" se refiere a la tasa de transferencia de datos entre el chip gráfico y la memoria de video. Se mide en bytes por segundo, y la fórmula para calcularlo es: ancho de banda de memoria = frecuencia de trabajo × ancho de bus de memoria / 8 bits.
644.6GB/s

Rendimiento teórico

Tasa de píxeles
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La tasa de llenado de píxeles se refiere al número de píxeles que una unidad de procesamiento gráfico (GPU) puede renderizar por segundo, medida en MPíxeles/s (millones de píxeles por segundo) o GPíxeles/s (miles de millones de píxeles por segundo). Es la métrica más comúnmente utilizada para evaluar el rendimiento de procesamiento de píxeles de una tarjeta gráfica.
373.8 GPixel/s
Tasa de texturas
?
La tasa de llenado de texturas se refiere al número de elementos del mapa de textura (texels) que una GPU puede asignar a píxeles en un solo segundo.
747.5 GTexel/s
FP16 (mitad)
?
Una métrica importante para medir el rendimiento de la GPU es la capacidad de cómputo de punto flotante. Los números de punto flotante de media precisión (16 bits) se utilizan para aplicaciones como el aprendizaje automático, donde se acepta una menor precisión. Los números de punto flotante de precisión simple (32 bits) se utilizan para tareas comunes de procesamiento multimedia y gráfico, mientras que los números de punto flotante de doble precisión (64 bits) son necesarios para la computación científica que requiere un amplio rango numérico y alta precisión.
95.68 TFLOPS
FP64 (doble)
?
Una métrica importante para medir el rendimiento de la GPU es la capacidad de cómputo de punto flotante. Los números de punto flotante de media precisión (16 bits) se utilizan para aplicaciones como el aprendizaje automático, donde se acepta una menor precisión. Los números de punto flotante de precisión simple (32 bits) se utilizan para tareas comunes de procesamiento multimedia y gráfico, mientras que los números de punto flotante de doble precisión (64 bits) son necesarios para la computación científica que requiere un amplio rango numérico y alta precisión.
1495 GFLOPS
FP32 (flotante)
?
Una métrica importante para medir el rendimiento de la GPU es la capacidad de cómputo de punto flotante. Los números de punto flotante de media precisión (16 bits) se utilizan para aplicaciones como el aprendizaje automático, donde se acepta una menor precisión. Los números de punto flotante de precisión simple (32 bits) se utilizan para tareas comunes de procesamiento multimedia y gráfico, mientras que los números de punto flotante de doble precisión (64 bits) son necesarios para la computación científica que requiere un amplio rango numérico y alta precisión.
48.797 TFLOPS

Misceláneos

Unidades de sombreado
?
La unidad de procesamiento más fundamental es el Procesador de Secuencias (SP), donde se ejecutan instrucciones y tareas específicas. Las GPU realizan cómputo paralelo, lo que significa que varios SP trabajan simultáneamente para procesar tareas.
4096
Caché L2
8 MB
TDP
300W
Vulkan Versión
?
Vulkan es una API de gráficos y computación multiplataforma de Khronos Group, ofrece alto rendimiento y bajo consumo de CPU. Permite a los desarrolladores controlar la GPU directamente, reduce el overhead de renderización y soporta multi-threading y procesadores multi-núcleo.
1.3
OpenCL Versión
2.2
OpenGL
4.6
DirectX
12 Ultimate (12_2)
Conectores de alimentación
1x 16-pin
Modelo de sombreado
6.8
ROPs
?
La tubería de operaciones raster (ROPs) es principalmente responsable de manejar los cálculos de iluminación y reflexión en los juegos, así como de administrar efectos como el anti-aliasing (AA), alta resolución, humo y fuego. Cuanto más exigentes sean el anti-aliasing y los efectos de iluminación en un juego, mayores serán los requisitos de rendimiento para los ROPs; de lo contrario, puede resultar en una caída brusca en la velocidad de fotogramas.
128
PSU sugerida
700 W

Clasificaciones

FP32 (flotante)
Puntaje
48.797 TFLOPS

Comparado con Otras GPU

FP32 (flotante) / 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%