AMD Radeon Pro W7900 - 48 GB nutzbar
Eine überzeugende 48-GB-Alternative für Linux- und ROCm-Nutzer, aber kein direkter CUDA-Ersatz.
Technische Daten
| Marke | AMD |
|---|---|
| Modell | Radeon Pro W7900 |
| Nutzbarer VRAM | 48 GB |
| Architektur | RDNA3 |
| CUDA-Kerne / Stream-Prozessoren | 6.144 |
| Speicherbandbreite | 864 GB/s |
| TDP | 295 W |
| FP32-TFLOPS | 61 |
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| Datum | eBay |
|---|---|
| 25. Sept. 2026 | 3.800,30 € |
| 18. Sept. 2026 | 3.811,60 € |
| 4. Sept. 2026 | 3.811,60 € |
| 1. Sept. 2026 | 3.955,00 € |
| 28. Aug. 2026 | 3.955,00 € |
| 21. Aug. 2026 | 3.955,00 € |
| 14. Aug. 2026 | 3.955,00 € |
| 7. Aug. 2026 | 3.894,60 € |
| 19. Juni 2026 | 3.441,99 € |
| 12. Juni 2026 | 3.447,90 € |
| 5. Juni 2026 | 3.447,90 € |
| 29. Mai 2026 | 3.447,90 € |
| 22. Mai 2026 | 3.447,90 € |
| 15. Mai 2026 | 3.447,90 € |
| 8. Mai 2026 | 3.447,90 € |
Für KI- und LLM-Einsatz
Ideal, um Modelle ab 70B auf einer einzelnen GPU auszuführen. ROCm-Unterstützung für das geplante Framework und Betriebssystem vorab prüfen.
Welche Modelle laufen darauf?
- 70B Q4_K_M, 30B mit voller Präzision
- 30B Q6_K, 70B Q2_K
- 30B Q4_K_M, 14B mit voller Präzision, 70B Q2 (passt knapp)
- 14B Q6_K, 30B Q3_K (passt knapp)
- 14B Q4_K_M, 7B mit voller Präzision
- 7B Q6_K, 14B Q3_K (passt knapp)
- nur 7B Q4_K_M
Geschätzte Leistung
Generierung: ~65 Token/s
Prefill: ~1089 Token/s
Empfohlene Quantisierungen
- Q6_K oder Q8 für beste Qualität
- Q4_K_M für größere Modelle
- Volle Präzision für Modelle bis 30B
Vor- und Nachteile
Vorteile
- 48 GB nutzbarer VRAM: geeignet für große Modelle
- Hohe Speicherbandbreite für schnelle Token-Generierung
- RDNA3-Architektur: von aktuellen ROCm-Stacks unterstützt
- Workstation-Karte mit Displayausgängen und aktiver Kühlung
- 48 GB ECC-fähiger Workstation-Speicher mit hoher Bandbreite
- Displayausgänge und ein gewöhnlicher aktiv gekühlter Formfaktor
Nachteile
- Kompatibilität mit ROCm und CUDA-orientierten Frameworks vor dem Kauf prüfen
- ROCm- und Framework-Kompatibilität erfordern mehr Prüfung als bei CUDA
- Wenig Nutzen, wenn Ihr Workflow auf CUDA-exklusive Erweiterungen angewiesen ist
Community-Fazit
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