AMD Radeon AI PRO R9700 32 GB. Karta graficzna do lokalnego AI

Jeszcze niedawno 32 GB pamięci VRAM w karcie graficznej było wartością zarezerwowaną głównie dla profesjonalnych zastosowań. Dziś sytuacja wygląda zupełnie inaczej. Rozwój lokalnej sztucznej inteligencji, dużych modeli językowych, generowania obrazów i pracy z coraz większymi modelami sprawił, że pojemność pamięci GPU stała się jednym z najważniejszych parametrów karty przeznaczonej do AI. Właśnie w ten trend wpisuje się AMD Radeon AI PRO R9700 32 GB - karta oparta na architekturze RDNA 4, wyposażona w aż 32 GB pamięci GDDR6.

AMD nie pozycjonuje R9700 jako typowej karty gamingowej. Jej najważniejszym zadaniem jest obsługa obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym, lokalnym uruchamianiem modeli oraz profesjonalnymi aplikacjami wykorzystującymi GPU. Karta oferuje 64 jednostki obliczeniowe, 4096 procesorów strumieniowych, 128 akceleratorów AI drugiej generacji i 64 akceleratory ray tracingu. Pamięć to 32 GB GDDR6 na 256-bitowej magistrali, zapewniające przepustowość 640 GB/s. AMD podaje taktowanie Game Clock na poziomie 2350 MHz oraz Boost Clock sięgający 2920 MHz. Całość komunikuje się z komputerem przez PCIe 5.0 x16, a deklarowany pobór mocy TBP wynosi 300 W.

*RPW-502: Testy przeprowadzone we wrześniu 2025 r. przez AMD przy użyciu następujących benchmarków: 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. Test przeprowadzono na systemie z ASUS WRX90E-SAGE-SE, procesorem AMD Ryzen™ Threadripper™ PRO 9985WX, 128 GB pamięci DDR5-5600, 1 TB pamięci masowej, systemem operacyjnym Ubuntu 24.04.3 LTS, jądrem 6.14.0-27-generic, ROCm 6.4.2, kartą graficzną AMD Radeon AI PRO R9700, a następnie na tym samym systemie z kartą Nvidia RTX 4500 (Blackwell). Konfiguracje systemu mogą się różnić, dając różne wyniki. 

*RPW-506: Według stanu na 1 października 2025 r. karta AMD Radeon AI PRO R9700 w sugerowanej cenie detalicznej 1299 USD oferuje najwięcej pamięci VRAM (32 GB) spośród obecnej generacji kart graficznych do stacji roboczych i komputerów osobistych poniżej 1500 USD. Źródła: https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/50-series/ (dla komputerów osobistych) | https://www.cdw.com/ (dla stacji roboczych).

Dlaczego 32 GB VRAM jest tak ważne w AI?

W przypadku sztucznej inteligencji sama moc obliczeniowa GPU nie mówi całej historii. Karta może być bardzo szybka, ale jeśli model nie mieści się w jej pamięci, jej przewaga obliczeniowa niewiele pomoże. Właśnie dlatego 32 GB VRAM w R9700 jest jej największym atutem. Przy lokalnych modelach językowych pamięć GPU zajmują nie tylko same wagi modelu, ale również m.in. cache oraz dane potrzebne podczas generowania odpowiedzi. Im większy model i im dłuższy kontekst, tym większe wymagania pamięciowe. AMD jako przykłady podaje między innymi Mistral Small 3.1 24B Q8 wymagający około 27 GB VRAM oraz DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Q6 zajmujący około 28 GB. Takie modele przekraczają możliwości typowych kart wyposażonych w 16 GB pamięci. To prowadzi do najważniejszego wniosku: R9700 nie musi być najszybszą kartą AI, żeby być lepszym wyborem. Jej przewagą jest możliwość uruchomienia modeli, których karta z 12 albo 16 GB VRAM po prostu nie zmieści.

AMD Radeon AI PRO R9700 vs RTX GeForce

Na rynku znajduje się jednak kilka znacznie bardziej popularnych kart GeForce. Jeśli ktoś ma budżet od około 3200 do 7000 zł, może wybierać między RTX 5060 Ti 16 GB, RTX 5070 12 GB, RTX 5070 Ti 16 GB, RTX 5080 16 GB oraz Radeonem AI PRO R9700 32 GB. Wszystkie te karty mogą być wykorzystywane do AI, ale przeznaczone są trochę do innych scenariuszy.

Czy warto kupić AMD Radeon AI PRO R9700 zamiast RTX 5080?

To zależy przede wszystkim od tego, jakie modele AI chcemy uruchamiać. Jeżeli użytkownik pracuje z modelami, które bez problemu mieszczą się w 16 GB VRAM, RTX 5080 pozostaje bardzo mocną propozycją. Ma znacznie bardziej rozwinięty ekosystem CUDA i wysoką wydajność obliczeniową. Jeżeli jednak celem jest lokalne uruchamianie modeli 24B, 32B i większych, sytuacja się odwraca. Wtedy 32 GB R9700 może być znacznie bardziej użyteczne niż dodatkowa moc RTX 5080, ponieważ pozwala uniknąć sytuacji, w której model po prostu nie mieści się w pamięci GPU. Dlatego porównywanie tych kart wyłącznie przez liczbę TFLOPS czy wyniki benchmarków jest błędem. W AI pojemność VRAM jest często równie ważna jak moc obliczeniowa, a czasami nawet ważniejsza.

*RPW-495: Testy przeprowadzone przez AMD w maju 2025 roku. Średnia liczba tokenów na sekundę w trzech przebiegach, pomijając przypadki brzegowe, w których model zaczyna się spiralnie poruszać (ponad 2 tys. tokenów myślowych), aby ujednolicić długość odpowiedzi. Brak dekodowania spekulatywnego. Wszystkie testy przeprowadzono w LM Studio 0.3.15 (kompilacja 11). Użyto Vulkan Llama.cpp 1.28 dla AMD, użyto zalecanego przez NVIDIA CUDA 12 llama.cpp 1.30 z Flash Attention dla NVIDIA. Krótkie pytanie: „Jak długo piłka spadłaby z wysokości 10 metrów do ziemi?” Długie polecenie: „Podsumuj poniższe w dokładnie pięciu linijkach: [Wstaw scenę 1, akt 1 Romea i Julii]”. Testowane modele: Phi 3.5 MoE Q4 KM, Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 Q8, DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Q6, Qwen 32b Q6. Specyfikacja systemu: AMD Ryzen™ 9 7900X, 32 GB pamięci RAM DDR5 6000 MT/s, Windows 11 PRO 24H2, AMD Radeon™ AI PRO R9700 32 GB z Adrenalin 25.6.1 RC vs. AMD Ryzen™ 9 7900X, 32 GB pamięci RAM DDR5 6000 MT/s, Windows 11 PRO 24H2 ze sterownikami NVIDIA GeForce RTX 5080 i GeForce 576.4. Wydajność może się różnić.

AMD Radeon AI PRO R9700 czy RTX 5060 Ti, 5070, 5070 Ti i 5080?

Przy podanych cenach wybór można sprowadzić do kilku prostych scenariuszy. RTX 5060 Ti 16 GB za 3200 zł to najbardziej sensowna opcja budżetowa, jeżeli chcemy rozpocząć przygodę z lokalnym AI i wiemy, że będziemy korzystać głównie z mniejszych modeli. RTX 5070 12 GB za 3600 zł jest trudniejsza do polecenia pod kątem AI, ponieważ 12 GB VRAM stanowi poważne ograniczenie dla lokalnych modeli. RTX 5070 Ti 16 GB za 5500 zł to prawdopodobnie najlepszy kompromis dla użytkownika, który chce połączyć wysoką wydajność AI z ekosystemem CUDA i pracować na modelach mieszczących się w 16 GB. RTX 5080 16 GB za 7000 zł jest jeszcze szybsza, ale jej przewaga ma sens przede wszystkim wtedy, gdy model rzeczywiście mieści się w 16 GB. Natomiast Radeon AI PRO R9700 32 GB zaczyna błyszczeć tam, gdzie pozostałe karty wpadają na barierę pamięci – przy dużych LLM, długich kontekstach, większych modelach generatywnych oraz zastosowaniach profesjonalnych.

`

NVIDIA nadal ma bardzo mocnego asa w rękawie

R9700 ma ogromną przewagę w pojemności VRAM, ale nie oznacza to, że automatycznie wygrywa z GeForce'ami w każdym zastosowaniu AI. NVIDIA ma bardzo silną przewagę programową. CUDA, TensorRT oraz szerokie wsparcie bibliotek i narzędzi AI sprawiają, że wiele projektów jest po prostu łatwiejszych do uruchomienia na GeForce. Dlatego jeśli użytkownik pracuje przede wszystkim z modelami, które mieszczą się w 16 GB VRAM, RTX 5070 Ti może być rozsądniejszym zakupem niż R9700. Dostajemy wysoką wydajność obliczeniową oraz bardzo dojrzały ekosystem CUDA. RTX 5080 idzie jeszcze dalej pod względem surowej wydajności, ale przy cenie około 7000 zł problem pozostaje ten sam: karta nadal ma tylko 16 GB VRAM. To bardzo istotna różnica w stosunku do klasycznego podejścia do kart graficznych. W grach dodatkowe 50 czy 100 procent mocy obliczeniowej może bezpośrednio przełożyć się na większą liczbę klatek. W AI sytuacja jest bardziej zero-jedynkowa: model mieszczący się w VRAM można uruchomić, a model przekraczający dostępny limit pamięci może wymagać offloadu do RAM-u albo innej konfiguracji, co potrafi mocno zmienić wydajność.

Jak AMD Radeon AI PRO R9700 radzi sobie z dużymi modelami?

To właśnie w lokalnych LLM R9700 zaczyna mieć największy sens. AMD przygotowało kartę między innymi z myślą o uruchamianiu dużych modeli bez konieczności korzystania z chmury. 32 GB VRAM pozwala wejść w klasę modeli, która dla wielu kart konsumenckich jest niedostępna albo wymaga znacznego wykorzystania pamięci systemowej. AMD prezentuje własne testy, w których R9700 osiągała znacznie wyższą wydajność od RTX 5080 16 GB w wybranych zadaniach związanych z lokalnym uruchamianiem dużych modeli. Przykładowo dla Mistral Small 3.1 24B Q8 AMD podawało 23,6 tokena/s dla R9700 wobec 5,4 tokena/s dla RTX 5080, a dla DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Q6 odpowiednio 18,8 i 4,1 tokena/s. Trzeba jednak podkreślić, że są to wyniki testów AMD w konkretnych konfiguracjach, a nie uniwersalny wyznacznik wydajności każdej aplikacji AI. Niezależne testy również pokazują, że 32 GB VRAM jest dla R9700 bardzo istotną przewagą. W jednym z testów karta pozwalała uruchamiać modele z okolic 35B, które nie mieściły się na testowanych kartach z 16 GB pamięci.

Przy generowaniu obrazów R9700 nie ogranicza się oczywiście do modeli językowych. 32 GB VRAM może być wykorzystane również przy generowaniu obrazów, pracy z dużymi pipeline'ami oraz innych zadaniach generatywnej AI. AMD wskazuje między innymi Flux.1 Schnell, dla którego podaje około 24 GB wymaganej pamięci w określonej konfiguracji, oraz Stable Diffusion 3.5 Medium, gdzie wskazywane jest około 17 GB. Tutaj jednak sytuacja jest bardziej skomplikowana niż w przypadku LLM. Kompatybilność konkretnych modeli, bibliotek i frameworków ma ogromne znaczenie, dlatego użytkownik powinien przed zakupem sprawdzić, czy używane przez niego oprogramowanie działa dobrze na ROCm i architekturze AMD. W tym obszarze NVIDIA nadal ma przewagę dzięki ogromnej popularności CUDA.

*RPW-496: Testy przeprowadzone przez AMD w maju 2025 roku z użyciem modeli DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Q6, Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 Q8, Flux.1 Schnell, SD 3.5 Medium. Test przeprowadzono na systemie z procesorem AMD Ryzen 9 7900X, kartą graficzną Radeon AI PRO R9700, 32 GB pamięci RAM DDR5, 1 TB pamięci masowej, systemem Windows 11 PRO 24H2, sterownikami Adrenalin 25.6.1 RC, ComfyUI - PyTorch 2.4 w systemie Windows. Konfiguracje systemu mogą się różnić, dając różne wyniki.

Czy AMD Radeon AI PRO R9700 nadaje się do pracy multi GPU?

Tak i jest to kolejny scenariusz, w którym 32 GB VRAM może być bardzo interesujące. W zastosowaniach AI można wykorzystywać kilka kart jednocześnie, dzieląc model pomiędzy GPU. Dzięki temu R9700 może być podstawą znacznie większej lokalnej maszyny do AI niż sugerowałaby sama cena pojedynczej karty. Testy konfiguracji z dwiema kartami R9700 pokazują, że takie rozwiązania mogą być wykorzystywane do obsługi dużych modeli z użyciem vLLM i tensor parallelism. W praktyce oznacza to możliwość budowania lokalnych zestawów AI, w których łączna dostępna pamięć GPU sięga 64 GB. Oczywiście zakup dwóch R9700 oznacza również bardzo wysoki pobór energii, konieczność odpowiedniego zasilacza, odpowiedniej płyty głównej i zapewnienia właściwego chłodzenia. Nie jest to rozwiązanie dla przeciętnego użytkownika, ale dla entuzjasty lokalnego AI może być bardzo interesujące.

AMD Radeon AI PRO R9700 32 GB - dla kogo?

R9700 nie jest kartą dla każdego. Jeżeli głównym zastosowaniem jest granie, istnieją karty GeForce i Radeon, które mogą być bardziej naturalnym wyborem. Jeżeli natomiast komputer ma być przede wszystkim lokalną stacją AI, sytuacja wygląda zupełnie inaczej. R9700 szczególnie dobrze pasuje do użytkownika, który chce uruchamiać własne modele językowe bez wysyłania danych do chmury, eksperymentować z dużymi LLM, pracować z modelami 24B-32B, wykorzystywać długi kontekst albo budować wielokartową stację AI. 32 GB VRAM daje jej również większy zapas na przyszłość niż 12 czy 16 GB. Największym kompromisem pozostaje ekosystem oprogramowania. CUDA jest nadal bezpieczniejszym wyborem, jeśli zależy nam na maksymalnej kompatybilności z narzędziami AI. Radeon ma jednak coraz mocniejszą pozycję dzięki ROCm i wsparciu dla lokalnych modeli oraz aplikacji wykorzystujących GPU. AMD oficjalnie pozycjonuje R9700 właśnie jako kartę do lokalnego AI i pamięciożernych zastosowań, a nie jako zwykłego następcę gamingowych Radeonów.

Radeon AI PRO R9700 32 GB jest interesująca nie dlatego, że w każdym benchmarku pokonuje GeForce'y, lecz dlatego, że oferuje coś, czego w tej klasie cenowej brakuje wielu kartom NVIDIA - 32 GB VRAM. Dla lokalnego AI może to być różnica fundamentalna. RTX 5060 Ti 16 GB jest najlepszym wyborem przy ograniczonym budżecie, RTX 5070 Ti 16 GB wydaje się najbardziej uniwersalnym rozwiązaniem dla AI opierającego się na CUDA, a RTX 5080 16 GB jest wyborem dla osób, które chcą maksymalnej szybkości modeli mieszczących się w pamięci. R9700 wybiera się natomiast wtedy, gdy najważniejsza jest możliwość uruchamiania większych modeli, dłuższych kontekstów i bardziej wymagających lokalnych zadań AI. Najprościej można więc podsumować to tak: do 16 GB VRAM - GeForce, przede wszystkim RTX 5070 Ti; powyżej 16 GB - Radeon AI PRO R9700 32 GB. I właśnie dlatego R9700 może być jedną z ciekawszych kart dla entuzjastów lokalnej sztucznej inteligencji, mimo że nie jest najbardziej uniwersalną kartą AI na rynku.

FAQ - AMD Radeon AI PRO R9700 32 GB

Do czego przeznaczona jest karta AMD Radeon AI PRO R9700 32 GB?

Radeon AI PRO R9700 została zaprojektowana przede wszystkim z myślą o lokalnej sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym, dużych modelach językowych oraz profesjonalnych zastosowaniach wykorzystujących GPU. Jej najważniejszym atutem jest 32 GB pamięci VRAM, dzięki czemu może obsługiwać modele, które nie mieszczą się na popularnych kartach wyposażonych w 12 lub 16 GB pamięci. Nie jest to typowa karta gamingowa, choć oczywiście może być wykorzystywana również do innych zadań GPU.

Dlaczego 32 GB VRAM jest tak ważne w lokalnym AI?

W przypadku lokalnych modeli AI pamięć GPU jest potrzebna nie tylko na same wagi modelu. Zajmują ją również między innymi cache, dane robocze oraz informacje potrzebne podczas generowania odpowiedzi. Im większy model i dłuższy kontekst, tym większe może być zapotrzebowanie na VRAM. 32 GB pozwala więc uruchamiać modele, które przekraczają możliwości wielu kart z 12 lub 16 GB pamięci.

Czy 32 GB VRAM oznacza, że każdy model AI będzie działał na R9700?

Nie. Sama ilość VRAM nie gwarantuje kompatybilności z każdym modelem, frameworkiem czy biblioteką. Znaczenie ma również obsługa konkretnego oprogramowania przez architekturę AMD i środowisko ROCm. Przed zakupem warto sprawdzić wymagania używanych modeli oraz zgodność z narzędziami, z którymi zamierzamy pracować.

Jak duże modele językowe można uruchamiać na Radeon AI PRO R9700?

32 GB VRAM pozwala wejść w klasę modeli, która jest niedostępna dla wielu kart konsumenckich z 12 lub 16 GB pamięci. W odpowiednich konfiguracjach możliwe jest uruchamianie modeli z rodziny 24B czy 32B, zależnie od kwantyzacji, długości kontekstu i pozostałych wymagań danego rozwiązania.

Czy Radeon AI PRO R9700 poradzi sobie z modelami 32B?

Tak, jest to jeden z głównych scenariuszy, dla których 32 GB VRAM ma znaczenie. W artykule przykładem jest DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Q6, dla którego podawane jest około 28 GB wymaganej pamięci. Taki model przekracza pojemność typowych kart 16 GB, ale mieści się w pamięci R9700 z odpowiednim zapasem.

Czy 32 GB VRAM jest lepsze od większej mocy obliczeniowej GPU?

W AI zależy to od konkretnego zadania. Jeżeli model bez problemu mieści się w pamięci, wyższa wydajność obliczeniowa może przełożyć się na szybsze działanie. Jeżeli jednak model nie mieści się w VRAM, sama większa moc GPU nie rozwiązuje problemu. W takiej sytuacji większa pamięć może być ważniejsza niż dodatkowa wydajność obliczeniowa.

AMD Radeon AI PRO R9700 czy GeForce RTX 5080 do AI?

RTX 5080 oferuje bardzo wysoką wydajność obliczeniową i znacznie bardziej rozwinięty ekosystem CUDA, ale dysponuje 16 GB VRAM. R9700 ma 32 GB pamięci i dlatego może być lepszym wyborem do dużych modeli, które nie mieszczą się na RTX 5080. Jeżeli natomiast wszystkie wykorzystywane modele mieszczą się w 16 GB i zależy nam na szerokiej kompatybilności oprogramowania, GeForce może być bardziej uniwersalnym rozwiązaniem.

Czy RTX 5070 Ti 16 GB jest lepsza od R9700 do AI?

Nie ma jednej odpowiedzi dla wszystkich zastosowań. RTX 5070 Ti oferuje dojrzały ekosystem CUDA i bardzo dobrą wydajność w modelach mieszczących się w 16 GB VRAM. R9700 ma natomiast dwukrotnie większą pojemność pamięci, co daje jej przewagę przy większych LLM i zadaniach wymagających ponad 16 GB VRAM. Wybór powinien więc zależeć przede wszystkim od używanego oprogramowania i wielkości modeli.

Czy warto kupić R9700 zamiast RTX 5060 Ti 16 GB?

Jeżeli dopiero zaczynamy przygodę z lokalnym AI i korzystamy głównie z mniejszych modeli, RTX 5060 Ti 16 GB może być bardziej ekonomicznym wyborem. R9700 ma sens przede wszystkim wtedy, gdy potrzebujemy 32 GB VRAM i planujemy pracę z większymi modelami, długimi kontekstami lub bardziej wymagającymi pipeline'ami AI.

Czy RTX 5070 12 GB ma sens do lokalnego AI?

Może być wykorzystywana do mniejszych modeli, ale 12 GB VRAM jest istotnym ograniczeniem w przypadku większych lokalnych LLM. Jeżeli AI jest głównym zastosowaniem komputera, warto rozważyć kartę z co najmniej 16 GB, a przy planowanej pracy z większymi modelami R9700 oferuje jeszcze większy zapas.

Czy AMD Radeon AI PRO R9700 obsługuje generowanie obrazów AI?

Tak. 32 GB VRAM może być przydatne przy generowaniu obrazów, większych pipeline'ach i modelach wymagających dużej ilości pamięci. Przykładem jest Flux.1 Schnell, dla którego w określonej konfiguracji wskazywane jest około 24 GB pamięci. Trzeba jednak sprawdzić zgodność konkretnego modelu i używanego środowiska z ROCm.

Czy R9700 nadaje się do Stable Diffusion?

Tak, karta może być wykorzystywana do generowania obrazów, ale przed zakupem należy sprawdzić zgodność konkretnego interfejsu, modelu i dodatkowych bibliotek z AMD ROCm. W przypadku rozwiązań AI ekosystem oprogramowania jest równie ważny jak sama specyfikacja sprzętowa.

Co to jest ROCm i dlaczego jest ważny dla R9700?

ROCm to stos oprogramowania AMD przeznaczony do obliczeń na GPU, wykorzystywany między innymi w zastosowaniach związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. To właśnie wsparcie dla ROCm pozwala aplikacjom wykorzystywać możliwości kart AMD w zadaniach AI. Przed wyborem R9700 warto sprawdzić, czy konkretne narzędzia, biblioteki i frameworki, których używamy, mają odpowiednie wsparcie.

Czy CUDA jest lepsza od ROCm do AI?

CUDA ma obecnie przewagę pod względem popularności, liczby dostępnych bibliotek, gotowych projektów i szerokości wsparcia w ekosystemie AI. Nie oznacza to jednak, że AMD nie nadaje się do lokalnej sztucznej inteligencji. R9700 może być bardzo atrakcyjna tam, gdzie najważniejsza jest pojemność VRAM, ale przed zakupem trzeba zweryfikować kompatybilność konkretnego środowiska.

Czy R9700 można wykorzystać do lokalnego ChatGPT?

R9700 może służyć do lokalnego uruchamiania modeli językowych, ale nie uruchamia lokalnie usługi ChatGPT firmy OpenAI. Można natomiast korzystać z wielu otwartych modeli LLM uruchamianych lokalnie, a 32 GB VRAM pozwala obsługiwać znacznie większe modele niż typowe karty konsumenckie z 8, 12 czy 16 GB.

Czy R9700 nadaje się do AI bez korzystania z chmury?

Tak. Jednym z jej głównych zastosowań jest lokalne przetwarzanie modeli AI. Dzięki temu dane, prompty i wyniki mogą pozostać na lokalnym komputerze zamiast być przesyłane do zewnętrznej usługi chmurowej. Jest to szczególnie interesujące w zastosowaniach, w których prywatność danych ma duże znaczenie.

Czy można połączyć dwie karty Radeon AI PRO R9700?

Tak. W odpowiednio przygotowanej stacji roboczej można wykorzystać dwie karty R9700 i podzielić obliczenia pomiędzy GPU. Dwie karty zapewniają łącznie 64 GB pamięci GPU, choć nie oznacza to automatycznego utworzenia jednej, wspólnej puli VRAM dla każdej aplikacji. Wykorzystanie wielu GPU zależy od oprogramowania i zastosowanego sposobu dzielenia modelu.

Czy dwie karty R9700 pozwalają uruchomić większy model niż jedna karta?

Tak, jeżeli wykorzystywane oprogramowanie obsługuje odpowiednie rozłożenie modelu pomiędzy GPU, na przykład tensor parallelism. W takim przypadku model może zostać podzielony pomiędzy kilka kart. Nie każda aplikacja AI potrafi jednak wykorzystać wiele GPU w taki sposób, dlatego przed budową stacji multi-GPU należy sprawdzić wymagania konkretnego środowiska.

Czy R9700 nadaje się do zastosowań profesjonalnych?

Tak. Karta została zaprojektowana z myślą o profesjonalnych zastosowaniach wykorzystujących GPU, szczególnie związanych ze sztuczną inteligencją i przetwarzaniem dużych modeli. 32 GB VRAM może być bardzo przydatne w pracy z dużymi zbiorami danych, modelami AI, generowaniem treści i innymi zadaniami wymagającymi dużej pamięci GPU.

Czy Radeon AI PRO R9700 nadaje się do gier?

Może być wykorzystywana do gier, ale nie jest to jej główne przeznaczenie. Jeżeli komputer ma służyć przede wszystkim do grania, bardziej naturalnym wyborem może być karta Radeon lub GeForce zaprojektowana jako model gamingowy. R9700 ma największy sens wtedy, gdy wykorzystujemy jej 32 GB VRAM i możliwości obliczeniowe w zadaniach AI lub profesjonalnych.

Dla kogo AMD Radeon AI PRO R9700 32 GB będzie najlepszym wyborem?

Przede wszystkim dla użytkownika, który chce uruchamiać lokalnie duże modele językowe, pracować z modelami 24B-32B i większymi, korzystać z długich kontekstów albo budować profesjonalną stację AI. R9700 jest szczególnie interesująca wtedy, gdy ograniczeniem innych kart staje się 16 GB VRAM. Jeżeli najważniejsza jest natomiast maksymalna kompatybilność z aplikacjami AI, CUDA i szerokim ekosystemem bibliotek, przed zakupem warto rozważyć również odpowiednią kartę NVIDIA.