AI ワークロードをさらに強力に処理するスケーラブルな性能

AMD Radeon™ AI PRO R9700 および AMD ROCm™ で AI ワークロードをさらに進化させましょう。32 GB の VRAM とマルチ GPU サポートを組み合わせることで、大規模な言語モデルや演算量の多いその他のタスクに対応する強力な基盤が生まれ、クラス最高の価値が実現します。

AMD Radeon AI PRO R9700

AMD ROCm™ で AMD Radeon™ AI PRO の性能を最大限に引き出す

AMD Radeon™ AI PRO R9700 なら、最も要求の厳しい AI ワークロードにも対応します。シームレスに開始できるように、AMD Radeon AI PRO GPU で AMD ROCm™、OpenCL™、および PyTorch® 環境を実行するための手順ガイドをご覧ください。

大規模 AI モデル向けの 32 GB VRAM

高度なローカル AI に最適な VRAM バッファー

32 GB の VRAM を搭載した AMD Radeon™ AI PRO R9700 グラフィックスにより、デスクトップ環境で最新の大規模言語モデル (LLM) やテキストから画像生成モデルが要求するメモリ要件を十分に満たします。

代表的なモデルにおける一般的な VRAM 使用量

LLM
DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Q6
28GB
Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 Q8
27GB
Text to Image
Flux.1 Schnell
24GB
SD 3.5 Medium
17GB

脚注 RPW-496 を参照

大規模モデルに大きなメリットを

32 GB VRAM で最大 5 倍高速化

100%
361%
437%
454%
447%
496%
Phi 3.5 MoE Q4
Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 Q8
DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Q6
Qwen 3 32b Q6
Qwen 3 32b Q6 Large Prompt (3000 トークン以上)

AMD Radeon™ AI PRO R9700 (32 GB)

GeForce RTX 5080 (16 GB)

パフォーマンス (トークン/秒) | 脚注 RPW-495 を参照

AI プロジェクトに、よりスマートな価値を

AMD Radeon™ AI PRO R9700 は、コスト効率に優れた AI アクセラレーションの新たな標準となり、高 VRAM ワークロードで一貫して高い価値を提供します。

DeepSeek R1 Distill Qwen 7B
156%
DeepSeek R1 Distill Qwen 14B FP8-dynamic
148%
Qwen3 14B FP8-dynamic
139%
DeepSeek R1 Distill Llama 8B
177%
Llama-3.1 8B-Instruct
179%
DeepSeek R1 Distill Llama 8B FP8-dynamic
158%
Llama-3.2 1B Instruct
153%
Llama-3.2 3B-Instruct
170%
100%

AMD Radeon™ AI PRO R9700

Nvidia RTX 4500 (Blackwell)

バリュー (パフォーマンス/$) | 平均トークン/秒の値に基づく | 脚注 RPW-502、506 を参照

信頼できるパートナー

業界をリードする AIB パートナーが製造した Radeon™ AI PRO グラフィックス カードをご覧ください。

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モデル仕様

AMD RDNA 4 アーキテクチャを搭載した AMD Radeon AI PRO R9000 シリーズ グラフィックス

リソース

AMD ROCm

オープンなソフトウェア スタックであり、AI ワークロードを最適化する一連の機能を提供し、広範な AI ソフトウェア エコシステムをサポートします。 

Radeon™ PRO W6000/W7000 シリーズおよび Radeon™ AI PRO R9000 シリーズ グラフィックス カード (およびこれ以降のモデル) はデータセンター用に設計されたものではなく、データセンターでの使用は推奨されません。データセンター環境で使用すると、管理性、効率性、信頼性、パフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があります。GD-239a。

脚注

RPW-495: 2025 年 5 月に AMD がテストを実施しました。モデルが暴走し始める (思考トークンが 2,000 以上) エッジ ケースを除外し、応答長を標準化した 3 回の実行の平均トークン処理速度 (トークン/秒)。投機的デコードは実行していません。すべてのテストは LM Studio 0.3.15 (ビルド 11) で実施しています。AMD では Vulkan Llama.cpp 1.28 を使用し、NVIDIA では NVIDIA 推奨の CUDA 12 llama.cpp 1.30 および Flash Attention を使用しています。ショート プロンプト:  「How long would it take for a ball dropped from 10 meter height to hit the ground? (高さ 10 メートルから落としたボールが地面に当たるまでどのくらいかかるか?)」。ロング プロンプト: 「下記をちょうど 5 行で要約してください。[ロミオとジュリエット第 1 幕第 1 場を挿入]」。テストしたモデル: Phi 3.5 MoE Q4 K M、Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 Q8、DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Q6、Qwen 32b Q6。システム仕様: AMD Ryzen™ 9 7900X、32GB DDR5 RAM 6000 MT/秒、Windows 11 PRO 24H2、Adrenalin 25.6.1 RC を使用した AMD Radeon™ AI PRO R9700 32GB 対 AMD Ryzen™ 9 7900X、32GB DDR5 RAM 6000MT/秒、Windows 11 PRO 24H2、NVIDIA GeForce RTX 5080 および GeForce 576.4 ドライバー。パフォーマンスは異なる場合があります。RPW-495。

RPW-496: 2025 年 5 月に AMD がテストを実施しました。使用したモデルは、DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Q6、Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 Q8、Flux.1 Schnell、SD 3.5 Medium です。テスト環境は、AMD Ryzen 9 7900X CPU、Radeon AI PRO R9700 GPU、32 GB DDR5 RAM、1 TB ストレージ、Windows 11 PRO 24H2、Adrenalin 25.6.1 RC ドライバー、ComfyUI - PyTorch 2.4 (Windows 上) です。システム構成によって、異なる結果が生じる場合があります。RPW-496

RPW-502: 2025 年 9 月時点で AMD が実施したテスト結果です。DeepSeek R1 Distill Qwen 7B、DeepSeek R1 Distill Qwen 14B FP8-dynamic、Qwen3 14B FP8-dynamic、DeepSeek R1 Distill Llama 8B、Llama-3.1 8B-Instruct、DeepSeek R1 Distill Llama 8B FP8-dynamic、Llama-3.2 1B Instruct、Llama-3.2 3B-Instruct ベンチマークを使用しました。ASUS WRX90E-SAGE-SE、AMD Ryzen™ Threadripper™ PRO 9985WX、128 GB DDR5-5600、1 TB ストレージ、OS Ubuntu 24.04.3 LTS (カーネル 6.14.0-27-generic)、ROCm 6.4.2、および AMD Radeon AI PRO R9700 を搭載したシステムで実施しました。比較対象は、同一構成で Nvidia RTX 4500 (Blackwell) を使用したシステムです。システム構成によって、異なる結果が生じる場合があります。RPW-502

RPW-506: 2025 年 10 月 1 日時点で、AMD Radeon AI PRO R9700 (希望小売価格 $1299 USD) は、$1500 USD 未満の現行世代ワークステーションおよびコンシューマー向けグラフィクス カードの中で、VRAM 容量が最も大きい 32 GB を搭載しています。出典: https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/50-series/ (コンシューマー) | https://www.cdw.com/ (ワークステーション)。RPW-506