AMD Radeon AI PRO R9700

AMD Radeon AI PRO R9700

AMD Radeon AI PRO R9700: 로컬 AI와 워크스테이션을 위한 32GB

Radeon AI PRO R9700RDNA 4 아키텍처를 기반으로 한 AMD의 전문 그래픽 카드로, 워크스테이션에서의 로컬 추론과 AI 모델 개발을 위해 설계되었습니다. 32GB GDDR6, 64 연산 유닛(CU)(4096 스트림 프로세서), 2세대 AI 가속기 128개를 결합하고 FP8/FP16/INT8 정밀도를 지원합니다. PCIe 5.0 x16 인터페이스를 사용하며, 밀집 멀티-GPU 빌드에 적합한 듀얼 슬롯 블로워(blower) 디자인을 채택했습니다. ROCm 스택과 PyTorch, ONNX Runtime, TensorFlow 같은 주요 프레임워크를 지원합니다.

핵심 하이라이트

  • 아키텍처: RDNA 4, 64 CU / 4096 SP, 2세대 AI 가속기 128개

  • 메모리: 32GB GDDR6, 256-bit 버스 — 중대형 LLM, 멀티모달 파이프라인, 생성형 그래픽에 충분한 여유

  • AI 성능: FP16 기준 약 95.7 TFLOPS, INT4 기준 최대 1531 TOPS(AIB 변형 기준)

  • 인터페이스 & 쿨링: PCIe 5.0 x16; 전면→후면(Front-to-Back) 기류의 블로워, 멀티카드 구성에 맞는 듀얼 슬롯 높이

  • 소프트웨어 & 에코시스템: ROCm 6.4.x, PyTorch/ONNX/TensorFlow 지원; Radeon PRO 드라이버

설계 목적

R9700은 중대형 LLM의 로컬 추론, 파인튜닝(fine-tuning), 텍스트→이미지/비디오/오디오생성 파이프라인을 비롯해 CAD/DCC 및 과학 계산에서의 AI 가속 워크플로를 겨냥합니다. 이 영역에서는 넉넉한 VRAM, 장시간 부하에서의 안정성, 그리고 멀티-GPU 확장성이 핵심입니다.

왜 32GB VRAM이 중요한가

최신 LLM과 디퓨전 모델은 메모리 요구량이 큽니다. 32GB면 모델 전체(또는 상당 부분)를 VRAM에 상주시킬 수 있어, 시스템 RAM이나 디스크로의 스와핑을 최소화합니다. 그 결과, 긴 프롬프트에서도 지연이 줄고 토큰 디코딩이 빨라지며, 배치 추론 시 파이프라인 안정성이 향상됩니다.

하드웨어 플랫폼 & 폼팩터

듀얼 슬롯 블로워 슈라우드는 뜨거운 공기를 섀시 밖으로 배출하여 2–4 GPU 시스템 구성을 수월하게 합니다. 약 ~300W의 전력 목표는 일반적인 전문용 케이스와 PSU에 잘 맞으며, 전면→후면 기류는 24/7 작업 시에도 예측 가능한 온도를 유지하는 데 도움을 줍니다.

소프트웨어 환경: ROCm과 프레임워크

ROCm 지원으로 PyTorch, ONNX Runtime, TensorFlow 등 표준 AI 스택과의 통합이 수월합니다. 워크스테이션 환경에서는 PRO 드라이버가 안정성, 인증, 재현성을 우선하며, 프로파일링·디버깅 도구도 제공합니다. 이로써 타 플랫폼에서의 마이그레이션 마찰을 줄이고 프로덕션 투입까지의 시간을 단축합니다.

라인업 내 포지셔닝

다이와 전반적 특성 면에서 R9700은 소비자용 대응 제품과 유사하지만, 전문 AI 워크로드에 최적화되어 있습니다. 확장된 VRAM, 프로급 드라이버, 블로워 설계가 그것입니다. 메모리 용량과 안정성이 게이밍 클록보다 중요한 작업에서 예측 가능한 결과자원 활용도 향상을 제공합니다.

출시 및 가격

워크스테이션 제조사들은 이미 R9700 기반 구성을 제공하고 있으며, AIB 보드 버전도 리테일에서 구할 수 있습니다. 실제 가격은 지역, 세금, 쿨러 설계에 따라 달라지며, 32GB VRAM을 갖춘 전문 어댑터의 일반적인 가격대와 유사한 수준입니다.

이런 분께 적합합니다

  • 로컬 LLM과 멀티모달 파이프라인을 구축하는 AI 개발자·데이터 사이언티스트

  • 2–4 GPU확장 가능한 워크스테이션이 필요한 스튜디오·통합업체

  • PRO 드라이버와 장시간 안정 실행이 중요한 CAD/DCC 엔지니어·연구팀

주요 사양(요약)

  • GPU: RDNA 4, 64 CU / 4096 SP, 2세대 AI 가속기 128개

  • 메모리: 32GB GDDR6, 256-bit

  • 인터페이스: PCIe 5.0 x16

  • 쿨링: 듀얼 슬롯 블로워(전면→후면 기류)

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

  • 피크 메트릭(AIB): ~95.7 TFLOPS FP16; 최대 1531 TOPS INT4

  • 전력 목표(일반): ~300W(레퍼런스/ES)

결론

Radeon AI PRO R9700메모리 타협 없는 로컬 AI라는 중요한 영역을 채웁니다. 32GB VRAM, 프로급 소프트웨어, 멀티-GPU 배열에 적합한 폼팩터를 갖춰, LLM·생성 모델·AI 가속 미디어 파이프라인을 위한 조용하고 예측 가능하며 확장 가능한 워크스테이션을 원하는 팀에 실용적인 선택지입니다.

기초적인

라벨 이름
AMD
플랫폼
Desktop
출시일
July 2025
모델명
Radeon AI PRO R9700
세대
Radeon Pro Navi
기본 클럭
1660 MHz
부스트 클럭
2920 MHz
버스 인터페이스
PCIe 5.0 x16
트랜지스터
53.9 billion
레이 트레이싱 코어
64
컴퓨트 유닛
64
텐서 코어
?
Tensor Cores는 딥러닝을 위해 특별히 설계된 특수 처리 유닛으로, FP32 훈련과 비교하여 더 높은 훈련 및 추론 성능을 제공합니다. 이들은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 텍스트 음성 변환 및 맞춤형 추천과 같은 영역에서 빠른 계산을 가능하게 합니다. Tensor Cores의 가장 주목할 만한 응용 분야는 DLSS (Deep Learning Super Sampling)와 잡음 감소를 위한 AI Denoiser입니다.
128
텍스처 매핑 유닛
?
텍스처 매핑 유닛(TMU)은 GPU의 구성 요소로서, 이진 이미지를 회전, 스케일링 및 왜곡하여 주어진 3D 모델의 임의의 평면에 텍스처로 배치할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 과정을 텍스처 매핑이라고 합니다.
256
파운드리
TSMC
제조 공정 크기
4 nm
아키텍처
RDNA 4.0

메모리 사양

메모리 크기
32GB
메모리 타입
GDDR6
메모리 버스
?
메모리 버스 너비는 비디오 메모리가 한 클럭 주기 내에 전송할 수 있는 데이터의 비트 수를 의미합니다. 버스 너비가 크면 한 번에 전송되는 데이터 양이 많아지므로, 비디오 메모리의 중요한 매개 변수 중 하나입니다. 메모리 대역폭은 다음과 같이 계산됩니다: 메모리 대역폭 = 메모리 주파수 x 메모리 버스 너비 / 8. 따라서 메모리 주파수가 비슷한 경우, 메모리 버스 너비가 메모리 대역폭의 크기를 결정합니다.
256bit
메모리 클럭
2518 MHz
대역폭
?
메모리 대역폭은 그래픽 칩과 비디오 메모리 간의 데이터 전송 속도를 의미합니다. 이는 초당 바이트로 측정되며, 계산하는 공식은 다음과 같습니다: 메모리 대역폭 = 작동 주파수 × 메모리 버스 너비 / 8 비트입니다.
644.6GB/s

이론적 성능

픽셀 속도
?
픽셀 필률은 그래픽 처리 장치(GPU)가 초당 렌더링할 수 있는 픽셀 수를 나타내는 지표로, MPixels/s(백만 픽셀/초) 또는 GPixels/s(십억 픽셀/초) 단위로 측정됩니다. 그래픽 카드의 픽셀 처리 성능을 평가하는 가장 일반적으로 사용되는 측정 항목입니다.
373.8 GPixel/s
텍스처 속도
?
"Texture fill rate"은 GPU가 1초에 픽셀에 매핑할 수 있는 텍스처 맵 요소 (텍셀)의 수를 나타냅니다. "텍스처 채움 속도"는 GPU가 1초에 단일 픽셀에 매핑할 수 있는 텍스처 맵 요소 (텍셀)의 수를 의미합니다.
747.5 GTexel/s
FP16 (반 정밀도)
?
GPU 성능을 측정하는 중요한 지표 중 하나는 부동 소수점 연산 능력입니다. 반 정밀도 부동 소수점 숫자(16비트)는 낮은 정밀도가 허용되는 기계 학습과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다. 단 정밀도 부동 소수점 숫자(32비트)는 일반적인 멀티미디어 및 그래픽 처리 작업에 사용되며, 이중 정밀도 부동 소수점 숫자(64비트)는 넓은 숫자 범위와 높은 정확도를 요구하는 과학적 계산에 필요합니다.
95.68 TFLOPS
FP64 (배 정밀도)
?
GPU 성능을 측정하는 중요한 지표 중 하나는 부동 소수점 연산 능력입니다. 반 정밀도 부동 소수점 숫자(16비트)는 낮은 정밀도가 허용되는 기계 학습과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다. 단 정밀도 부동 소수점 숫자(32비트)는 일반적인 멀티미디어 및 그래픽 처리 작업에 사용되며, 이중 정밀도 부동 소수점 숫자(64비트)는 넓은 숫자 범위와 높은 정확도를 요구하는 과학적 계산에 필요합니다.
1495 GFLOPS
FP32 (float)
?
GPU 성능을 측정하는 중요한 지표는 부동 소수점 컴퓨팅 기능입니다. 단정밀도 부동 소수점 숫자(32비트)는 일반적인 멀티미디어 및 그래픽 처리 작업에 사용되는 반면, 배정밀도 부동 소수점 숫자(64비트)는 넓은 숫자 범위와 높은 정확도를 요구하는 과학 컴퓨팅에 필요합니다. 반정밀도 부동 소수점 숫자(16비트)는 낮은 정밀도가 허용되는 기계 학습과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다.
48.797 TFLOPS

여러 가지 잡다한

새딩 유닛
?
가장 기본적인 처리 단위는 스트리밍 프로세서(SP)이며, 여기서 특정 명령과 작업이 실행됩니다. GPU는 병렬 컴퓨팅을 수행하며, 즉 여러 개의 SP가 동시에 작업을 처리하는 것을 의미합니다. "가장 기본적인 처리 단위는 스트리밍 프로세서(SP)이며, 여기서 특정 명령과 작업이 실행됩니다. GPU는 병렬 컴퓨팅을 수행하며, 다수의 SP가 동시에 작업을 처리합니다."
4096
L2 캐시
8 MB
TDP
300W
Vulkan 버전
?
Vulkan은 Khronos Group의 크로스 플랫폼 그래픽 및 컴퓨팅 API로, 높은 성능과 낮은 CPU 오버헤드를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 GPU를 직접 제어하고, 렌더링 오버헤드를 줄이고, 멀티스레딩 및 멀티코어 프로세서를 지원할 수 있습니다.
1.3
OpenCL 버전
2.2
OpenGL
4.6
DirectX
12 Ultimate (12_2)
전원 연결자
1x 16-pin
쉐이더 모델
6.8
렌더 출력 파이프라인
?
래스터 작업 파이프라인(ROPs)은 게임에서 조명 및 반사 계산을 처리하고 안티 앨리어싱(AA), 고해상도, 연기, 불 등과 같은 효과를 관리하는 것이 주된 역할입니다. 게임에서 안티 앨리어싱과 조명 효과가 더욱 요구되는 경우 ROPs의 성능 요구 사항이 더 높아질 수 있으며, 그렇지 않은 경우 프레임 속도가 급격히 감소할 수 있습니다.
128
권장 전원 공급 장치
700 W

벤치마크

FP32 (float)
점수
48.797 TFLOPS

다른 GPU와 비교

FP32 (float) / TFLOPS
62.546 +28.2%
52.763 +8.1%
40.423 -17.2%