AMD Radeon AI PRO R9700

AMD Radeon AI PRO R9700

AMD Radeon AI PRO R9700:ローカルAIとワークステーションのための32GB

Radeon AI PRO R9700 は、RDNA 4 アーキテクチャを採用した AMD のプロ向けグラフィックスカードで、ワークステーションにおけるローカル推論やAIモデル開発を想定して設計されています。32GB GDDR664 計算ユニット(CU)(4096 ストリームプロセッサ)、第2世代 AI アクセラレータ 128基を搭載し、FP8/FP16/INT8 精度に対応。PCIe 5.0 x16 接続で、密なマルチGPU構成に適したデュアルスロットのブロワー(blower)設計を採用しています。ROCm スタックおよび PyTorch/ONNX Runtime/TensorFlow といった主要フレームワークに対応します。

主な特長

  • アーキテクチャ: RDNA 4、64 CU / 4096 SP、AI アクセラレータ第2世代 128基

  • メモリ: 32GB GDDR6、256-bit バス ― 中~大規模 LLM、マルチモーダル・パイプライン、生成系グラフィックスに十分な余裕

  • AI 性能: FP16 で約 95.7 TFLOPS、INT4 で最大 1531 TOPS(AIB 変種の指標)

  • インターフェース/冷却: PCIe 5.0 x16;前面→背面気流のブロワー、マルチカード構成に適したデュアルスロット高

  • ソフトウェアとエコシステム: ROCm 6.4.x、PyTorch/ONNX Runtime/TensorFlow 対応;Radeon PRO ドライバー

想定ユースケース

R9700 は中~大規模 LLM のローカル推論ファインチューニングテキスト→画像/動画/音声生成パイプラインに加え、CAD/DCC や科学技術計算における AI 加速ワークフローをターゲットにしています。ここでは、大容量 VRAM長時間負荷下での安定性マルチGPUのスケーラビリティが重要です。

なぜ 32GB VRAM が重要か

最新の LLM や拡散モデルはメモリ要求が大きくなっています。32GB あればモデル全体(または大部分)をVRAM に常駐させやすく、システム RAM やストレージへのスワップを最小化可能。これにより長文プロンプト時のレイテンシ低減トークンデコードの高速化バッチ推論の安定性向上が期待できます。

ハードウェア基盤とフォームファクタ

デュアルスロットのブロワー・シュラウドは熱気を筐体外へ排出し、2~4基のGPUを収めるシステム構成を容易にします。電力目標はおよそ ~300W で、一般的なプロ向けケースや電源に適合。フロント・トゥ・バックの気流により、24/7 の連続稼働でも予測しやすいサーマルを維持できます。

ソフトウェア環境:ROCm とフレームワーク

ROCm 対応により、PyTorchONNX RuntimeTensorFlow といった標準 AI スタックへスムーズに統合可能。ワークステーション向けの PRO ドライバーは安定性・認証・再現性を重視し、プロファイリング/デバッグツールも提供。代替プラットフォームからの移行摩擦を低減し、本番投入までの時間を短縮します。

ラインアップ内での位置づけ

ダイや全体特性の観点ではコンシューマー向け同等製品に近いものの、R9700 はプロフェッショナルな AI ワークロードに最適化。拡張 VRAM、プログレードのドライバー、ブロワー設計を備え、メモリ容量と安定性がゲーミング的なクロックより重視されるタスクで予測可能な結果リソース利用効率の向上を実現します。

提供状況と価格帯

ワークステーション・ベンダーは既に R9700 搭載構成を提供しており、AIB ボード版も小売で入手可能。実勢価格は地域や税制、冷却設計に左右されますが、32GB VRAM クラスのプロ向けアダプターに見合ったレンジに収まります。

推奨ユーザー

  • ローカル LLM とマルチモーダル・パイプラインを構築する AI 開発者/データサイエンティスト

  • 2~4 GPUスケール可能なワークステーションを必要とするスタジオ/インテグレーター

  • PRO ドライバーと長時間の安定稼働を重視する CAD/DCC エンジニアや研究チーム

主な仕様(概要)

  • GPU: RDNA 4、64 CU / 4096 SP、AI アクセラレータ第2世代 128基

  • メモリ: 32GB GDDR6、256-bit

  • インターフェース: PCIe 5.0 x16

  • 冷却: デュアルスロット・ブロワー(フロント→リア気流)

  • ソフトウェア: ROCm 6.4.x;PyTorch / ONNX Runtime / TensorFlow

  • ピーク指標(AIB): ~95.7 TFLOPS(FP16);最大 1531 TOPS(INT4)

  • 想定電力ターゲット: ~300W(リファレンス/ES)

まとめ

Radeon AI PRO R9700 は、メモリ妥協のないローカルAIという重要なニーズに応える製品です。32GB VRAM、プロ向けソフトウェア、マルチGPU 配列に適したフォームファクタを備え、LLM・生成モデル・AI 加速メディアパイプラインのための静音・予測可能・スケーラブルなワークステーションを求めるチームにとって、実用的な選択肢となります。

基本

レーベル名
AMD
プラットホーム
Desktop
発売日
July 2025
モデル名
Radeon AI PRO R9700
世代
Radeon Pro Navi
ベースクロック
1660 MHz
ブーストクロック
2920 MHz
バスインターフェース
PCIe 5.0 x16
トランジスタ
53.9 billion
RTコア
64
計算ユニット
64
テンソルコア
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テンソルコアは深層学習専用に設計された特化型プロセッサで、FP32トレーニングと比較して高いトレーニングと推論性能を提供します。コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、テキストから音声への変換、個別の推奨などの領域で迅速な計算を可能にします。テンソルコアの最も注目すべき応用は、DLSS(Deep Learning Super Sampling)とAI Denoiserのノイズリダクションです。
128
TMU
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テクスチャマッピングユニット(TMUs)は、二進画像を回転、スケーリング、歪曲して、それを3Dモデルの任意の平面にテクスチャとして配置することができるGPUのコンポーネントです。このプロセスはテクスチャマッピングと呼ばれます。
256
ファウンドリ
TSMC
プロセスサイズ
4 nm
アーキテクチャ
RDNA 4.0

メモリ仕様

メモリサイズ
32GB
メモリタイプ
GDDR6
メモリバス
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メモリバス幅とは、1クロックサイクル内にビデオメモリが転送できるデータのビット数を指します。バス幅が大きいほど、一度に転送できるデータ量が多くなります。メモリバンド幅の計算式は次の通りです:メモリバンド幅 = メモリ周波数 x メモリバス幅 / 8。
256bit
メモリクロック
2518 MHz
帯域幅
?
メモリバンド幅は、グラフィックチップとビデオメモリ間のデータ転送速度を指します。単位はバイト/秒で、計算式は次の通りです:メモリバンド幅 = 動作周波数 × メモリバス幅 / 8ビット。
644.6GB/s

理論上の性能

ピクセルレート
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ピクセル塗りつぶし率は、グラフィックスプロセッシングユニット(GPU)が1秒あたりにレンダリングできるピクセル数を指します。これは、MPixels/s(百万ピクセル/秒)またはGPixels/s(十億ピクセル/秒)で測定されます。これはグラフィックスカードのピクセル処理性能を評価するために最も一般的に使用される指標です。
373.8 GPixel/s
テクスチャレート
?
テクスチャ塗りつぶし率は、GPUが1秒間にピクセルにマッピングできるテクスチャマップ要素(テクセル)の数を指します。
747.5 GTexel/s
FP16 (半精度)
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GPUパフォーマンスを測定する重要な指標は浮動小数点計算能力です。半精度浮動小数点数(16ビット)は、精度が低くても許容可能な機械学習のようなアプリケーションで使用されます。単精度浮動小数点数(32ビット)は、一般的なマルチメディアやグラフィックス処理のタスクで使用され、倍精度浮動小数点数(64ビット)は、広範で高精度が求められる科学計算に必要です。
95.68 TFLOPS
FP64 (倍精度)
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GPUパフォーマンスを測定する重要な指標は浮動小数点計算能力です。倍精度浮動小数点数(64ビット)は、広範で高精度が求められる科学計算に必要です。単精度浮動小数点数(32ビット)は、一般的なマルチメディアやグラフィックス処理のタスクで使用されます。半精度浮動小数点数(16ビット)は、精度が低くても許容可能な機械学習のようなアプリケーションで使用されます。
1495 GFLOPS
FP32 (浮動小数点)
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GPU のパフォーマンスを測定するための重要な指標は、浮動小数点コンピューティング能力です。 単精度浮動小数点数 (32 ビット) は一般的なマルチメディアおよびグラフィックス処理タスクに使用されますが、倍精度浮動小数点数 (64 ビット) は広い数値範囲と高精度が要求される科学計算に必要です。 半精度浮動小数点数 (16 ビット) は、精度が低くても許容される機械学習などのアプリケーションに使用されます。
48.797 TFLOPS

その他

シェーディングユニット
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最も基本的な処理単位はストリーミングプロセッサ(SP)で、特定の指示とタスクが実行されます。GPUは並行計算を行い、複数のSPが同時にタスクを処理します。
4096
L2キャッシュ
8 MB
TDP
300W
Vulkanのバージョン
?
Vulkanは、Khronos Groupによるクロスプラットフォームのグラフィックスおよび計算APIで、高性能と低CPU負荷を提供します。開発者がGPUを直接制御し、レンダリングのオーバーヘッドを減らし、マルチスレッドとマルチコアプロセッサをサポートします。
1.3
OpenCLのバージョン
2.2
OpenGL
4.6
DirectX
12 Ultimate (12_2)
電源コネクタ
1x 16-pin
シェーダモデル
6.8
ROP
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ラスタオペレーションパイプライン(ROPs)は、ゲーム内の照明や反射計算を主に取り扱い、アンチエイリアシング(AA)、高解像度、煙、火などの効果を管理します。ゲームのAAと照明効果が高いほど、ROPsの性能要求が高くなります。
128
推奨PSU
700 W

ベンチマーク

FP32 (浮動小数点)
スコア
48.797 TFLOPS

他のGPUとの比較

FP32 (浮動小数点) / TFLOPS
62.546 +28.2%
52.763 +8.1%
40.423 -17.2%