AMD Radeon AI PRO R9700

AMD Radeon AI PRO R9700: 32 GB para IA local e estações de trabalho

A Radeon AI PRO R9700 é a placa gráfica profissional da AMD baseada na arquitetura RDNA 4, feita para inferência local e desenvolvimento de modelos de IA em workstations. Ela combina 32 GB de GDDR6, 64 unidades de computação (4096 processadores de fluxo) e 128 aceleradores de IA de segunda geração, oferece suporte às precisões FP8/FP16/INT8, conecta-se via PCIe 5.0 x16 e adota um design de duas slots com blower, ideal para montagens multi-GPU de alta densidade. O stack ROCm e frameworks populares (PyTorch, ONNX Runtime, TensorFlow) são suportados.

Principais destaques

• Arquitetura: RDNA 4, 64 CUs / 4096 SP, 128 aceleradores de IA (2ª ger.)

• Memória: 32 GB GDDR6, barramento 256-bit — folga para modelos médios e grandes (LLMs, pipelines multimodais, gráficos generativos)

• Desempenho em IA: até ~95,7 TFLOPS em FP16 e até 1531 TOPS em INT4 (para variantes AIB)

• Interface e refrigeração: PCIe 5.0 x16; blower com fluxo de ar frontal-para-traseira, altura de duas slots para configurações com várias placas

• Software e ecossistema: ROCm 6.4.x, suporte a PyTorch/ONNX/TensorFlow; drivers Radeon PRO

Para que foi criada

A R9700 mira a inferência local de LLMs médios e grandes, o fine-tuning e pipelines generativos (texto-para-imagem/vídeo, áudio), além de fluxos de trabalho acelerados por IA em CAD/DCC e computação científica. Nesses cenários, muita VRAM, estabilidade sob carga contínua e escalabilidade multi-GPU são cruciais.

Por que 32 GB de VRAM importam

LLMs e modelos de difusão modernos exigem muita memória. Com 32 GB, é possível manter um modelo inteiro (ou grande parte dele) totalmente residente na VRAM, minimizando trocas para a RAM do sistema ou para o disco. Isso reduz a latência com prompts longos, acelera a decodificação de tokens e melhora a estabilidade do pipeline em inferência em lote.

Plataforma de hardware e fator de forma

O shroud de duas slots com blower expele o ar quente para fora do gabinete, facilitando a montagem de sistemas com 2–4 GPUs. Um alvo de potência em torno de ~300 W se encaixa em gabinetes e fontes profissionais comuns, enquanto o fluxo frontal-para-traseira ajuda a manter temperaturas previsíveis em cargas 24/7.

Ambiente de software: ROCm e frameworks

O suporte ao ROCm integra a placa aos stacks padrão de IA: PyTorch, ONNX Runtime e TensorFlow. Em workstations, os drivers PRO priorizam estabilidade, certificação e reprodutibilidade, junto com ferramentas de profiling e depuração. Isso reduz o atrito ao migrar de outras plataformas e acelera a entrada em produção.

Posicionamento na linha

Pelo die e pelas características gerais, a R9700 se aproxima de contrapartes de consumo, mas é ajustada para workloads profissionais de IA: VRAM ampliada, drivers de classe profissional e design blower. Em tarefas onde capacidade de memória e estabilidade pesam mais que clocks “de jogo”, entrega resultados previsíveis e melhor aproveitamento dos recursos.

Disponibilidade e preço

Fabricantes de workstations já oferecem configurações com a R9700; versões AIB estão disponíveis no varejo. O preço efetivo depende da região, da tributação e do projeto de refrigeração, alinhando-se à faixa típica de adaptadores profissionais com 32 GB de VRAM.

Para quem é indicada

• Desenvolvedores de IA e data scientists que constroem LLMs locais e pipelines multimodais

• Estúdios e integradores que precisam de workstations escaláveis com 2–4 GPUs

• Engenheiros de CAD/DCC e equipes de pesquisa que exigem drivers PRO e execuções longas e estáveis

Especificações (visão geral)

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

• Memória: 32 GB GDDR6, 256-bit

• Interface: PCIe 5.0 x16

• Refrigeração: blower de duas slots (fluxo frontal-para-traseira)

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

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

• Alvo de potência típico: ~300 W (referência/ES)

Conclusão

A Radeon AI PRO R9700 ocupa um nicho essencial de IA local sem compromissos de memória: 32 GB de VRAM, software profissional e um fator de forma adequado a arranjos multi-GPU. É uma escolha pragmática para equipes que buscam uma workstation silenciosa, previsível e escalável para LLMs, modelos generativos e pipelines de mídia acelerados por IA.