На рынке GPU произошло кое-что необычное. AMD выпустила карту, в названии которой чётко фигурирует приставка «AI». Адаптировавшись под новые веяния рынка, “красная компания” пошла на поводу у тренда и выпустила первый в своей истории ускоритель с прямым упоминанием AI в названии.
И действительно, новоиспеченная видеокарта взаправду заточена под работу с нейросетевыми моделями. По крайней мере на бумаге. А соответствует ли это действительности мы выясним в этой статье, на примере GIGABYTE AI TOP Radeon AI PRO R9700, в названии которой аж дважды фигурирует упоминание «AI», что пока является рекордом по количеству упоминаний маркетинговых приставок на квадратный сантиметр коробки.
Характеристики видеокарты AMD AI PRO R9700
В отличие от своих суперкомпьютерных собратьев, которые в первую очередь и предназначены для эксплуатации с нейросетевыми моделями, R9700 построена на микроархитектуре RDNA 4.0. Напомним, что с 2020 года AMD развивает две отдельные архитектурные линии. В первой: игровые и профессиональные GPU с микроархитектурой RDNA. А во второй на серверные и суперкомьпьютерные ускорители, базированные на микроархитектуре CDNA.
Для AI PRO R9700 это означает уступающую в развитии поддержку ROCm, весь стек которой изначально выстраивался под CDNA. Однако это нисколько не мешает занять её своё место в своей ценовой категории. Ведь окинув рынок потребительских видеокарт взглядом, можно приметить, что только RTX 5090 предлагает сопоставимый объём видеопамяти, стоимость которой на голову выше.
Характеристики AI PRO R9700. Источник: .
32 гигабайта GDDR6 – основной аргумент R9700 в конкурентной борьбе. Именно объём памяти позволяет ей называться “ИИ-ускорителем”. Объём памяти напрямую определяет, что можно запускать локально. Больше VRAM – значит больше параметров модели помещается целиком на карте, без свопа в RAM.
Объём видеопамяти определяет три параметра сразу: какие модели доступны, насколько длинный контекст можно обслуживать и какой размер пакетов тянет карта в многопользовательском инференсе. К примеру, на 16 ГБ модель вроде Llama* 3.1 32B в Q4_K_M уже не влезает без компромиссов, на 32 ГБ – влезают. Больший объём VRAM напрямую влияет на ассортимент доступных LLM.
В остальном AI PRO R9700 – идентична RX 9070 XT. Карта сочетает 32 ГБ GDDR6 с 256‑битной шиной и пропускной способностью памяти 640 ГБ/с, 64 вычислительных блока (CU) и 4096 потоковых процессоров. Дополнительно задействованы 128 специализированных AI‑ускорителей второго поколения и 64 блока трассировки лучей, что позволяет эффективно работать с форматами FP32, FP16 и INT8 в матричных операциях. Отдельно стоит отметить поддержку FP8 и INT4 – именно наличие этих форматов позволяет демонстрировать высокую производительность при работе с современными LLM.
Однако давайте оставим теоретическую производительность в покое и рассмотрим новинку поближе. Начнём – с её компоновки.
Компоновка и охлаждение видеокарты GIGABYTE AI TOP Radeon AI PRO R9700
Radeon AI PRO R9700 построена в компактном двухслотовом форм-факторе. Карта создана специально для конфигураций с несколькими GPU в ограниченном пространстве. Турбинное охлаждение позволяет устанавливать карты плотно друг к другу без перегрева, что критично для рабочих станций с 2–4 GPU для обучения крупных локальных моделей.
На презентации AI PRO R9700 AMD демонстрируют, как турбинное охлаждение позволяет ставить видеокарты практически вплотную друг к другу. Упрощая проектирования схем продува и теплораспределения.
Видеоадаптер обладает единственным разъёмом питания 12V-2x6 вместо традиционных 6 и 8-pin. Энергопотребление составляет 300W. Рекомендованный блок питания: от 750 Ватт.
Переходник с двух 8-pin на 12V-2x6 входит в комплект видеокарты.
Что любопытно: GIGABYTE AI TOP AI PRO R9700 оснащена 3-мя портами DisplayPort 2.1a, и лишь одним HDMI 2.1b. Референсный же дизайн вообще не подразумевает наличие HDMI, все четыре порта – DisplayPort 2.1a.
На этом из выдающегося – всё. В остальном печатная плата полностью совпадает с обычной RX 9070 XT. Теперь давайте взглянем: готовы ли ИИ-движки к появлению такого принципиально нового типа ускорителя?
Готовы ли ИИ-движки к AMD AI PRO R9700: llama.cpp, vLLM, SGLang
llama.cpp работает с R9700 через HIP-бэкенд (ROCm) и через Vulkan. Разница в производительности колоссальная: ROCm во множество раз производительнее Vulkan. Посему ROCm здесь приоритет, а Vulkan – запасной вариант.
vLLM получил официальную поддержку RDNA3/RDNA4 в версии 0.15.0, вышедшей 29 января 2026 года. До этого поддержка исходила только через патчи от комьюнити. Нативная поддержка FP8 для RDNA4 в основную ветку пока не интегрирована и остаётся в стадии отдельного патча.
SGLang – обособленная история. В документации отсутствуют даже упоминания RDNA. Поддерживаются только карты AMD Instinct серии MI300X. Тратить время на SGLang с R9700 на данный момент не стоит.
Почему это так? Потому что AMD традиционно уделяет приоритет Instinct-серии (CDNA-архитектуре) в своём ROCm-стеке. RDNA4 – это новинка, под которую только-только начала выравниваться экосистема. Документация, официальные примеры, ответы комьюнити – всё это скорее заточено под Instinct, нежели под профессиональные Radeon. Но это больше скоротечный недостаток R9700, чем фундаментальный изъян. Пройдёт немного времени: и сама AMD, и комьюнити подтянут оптимизацию экосистемы под новую линейку.
Установка видеокарты AMD AI PRO R9700 AI TOP в систему и запуск на Linux
Как было указано выше, единственным полноценным движком, поддерживающим PRO R9700 в полной мере – является llama.cpp. Именно на него мы и будем делать упор при тестировании.
А в качестве системы будет использоваться самый распространённый дистрибутив Linux – Ubuntu 24.04.4 LTS. В отличии от “инстинктов” AI PRO R9700 умеет работать как на Linux, так и на Windows. Однако именно Linux является основной средой обитания R9700. Поскольку там функционирует полноценный стек: ROCm поддерживается официально, HIP-бэкенд работает, ECC-память активна. Использование Windows – нестандартный сценарий, который заслуживает собственной, отдельной статьи. А на нашем ютуб канале мы протестировали AI PRO R9700 в ComfyUI, Kandinsky и Wan2.2.
Установка и настройка ROCm на R9700 аналогична установке на любой Instinct, в нашем случае будет использоваться версия 7.1.1.
Покончив с настройкой, давайте оценим производительность AI PRO R9700 в популярных LLM.
Тест видеокарты AMD AI PRO R9700 в популярных LLM на Linux
Подборка состоит из нескольких сегментов: популярные, крупные модели, модели для кодинга и недавно появившиеся на свет LLM. Набор тестируемых моделей во многом совпадает со списком из обзоров AMD Instinct MI100 и NVIDIA Tesla V100.
Тестирование LLM на AMD Radeon AI PRO R9700
Модель
Форматы квантизации
Скорость (т/сек)
До первого токена
Длина контекста
Примечания
Базовые популярные модели
Qwen 2.5 7B-Instruct
Q4_K_M
80.80 т/сек
0.07 сек.
4096
Разумная, провереная временем модель.
Llama 3.1 8B-Instruct*
Q4_K_M
67.05 т/сек
0.06 сек.
4096
Немногословна, но дает только верные ответы.
Mistral 7B v0.3
Q4_K_M
73.31 т/сек
0.05 сек.
4096
Самая среднестатистическая из представленных, ничем не выделяется.
gpt-oss-20b
MXFP4
109.68 т/сек Лучшая
0.13 сек.
4096
Одна из лучших нейросетевых моделей, выдаёт подробные и быстрые ответы.
Mistralai/Devstral-small-2-2512 24B
Q4_K_M
72.28 т/сек
0.05 сек.
4096
Типовая Dense модель, пришедшая на замену Mixtral 8x7B. Дает добротные ответы.
Крупные языковые модели
Qwen 2.5 14B-Instruct
Q4_K_M
41.57 т/сек
0.13 сек.
4096
Иногда спотыкается на сложных предложениях, задумываясь на доли секунды.
Qwen3 14B
Q4_K_M
38.19 т/сек
0.12 сек.
4096
Лишена изъянов версии 2.5
Gemma 3 27B-IT-QAT
Q4_O
30.81 т/сек
0.22 сек.
4096
Грамотно и логично строит ответы, никогда не плутает в словах и не допускает ошибок
Qwen3 32B
Q4_K_M
27.61 т/сек Медленно
0.26 сек.
4096
Чрезвычайно подробные ответы, ловко жонглирует грамотными словосочетаниями как на русском, так и на английском языке.
Kimi Linear 48B A3B Instruct
Q4_K_M
16.81 т/сек Медленно
1.40 сек.
4096
Грань возможностей PRO R9700. Модель с трудом помещается в память, но выдаёт приемлимые и развёрнутые ответы.
Кодовые модели
Deepseek Coder 7B
Q4_K_M
66.55 т/сек
0.05 сек.
4096
Легко пишет простенькие программы и скрипты
Code Llama 7B*
Q4_K_M
80.54 т/сек Быстро
0.04 сек.
4096
Самый шустрый из кодеров
Granite Code 8B
Q4_K_M
68.27 т/сек
0.07 сек.
4096
Добротный кодер, но плохо понимает запросы на русском.
Недавние релизы
DeepSeek-R1 Distilled 14B
Q4_K_M
56.37 т/сек
0.16 сек.
4096
Не очень хорошо дружит с русским языком.
DeepSeek-R1 Distilled 32B
Q4_K_M
27.63 т/сек Медленно
0.26 сек.
4096
Немногим лучше версии на 14млрд параметров
Ministral 3 14B-Instruct
Q4_K_M
57.10 т/сек
0.11 сек.
4096
Дает чрезвычайно развернутые и подробные ответы
Ministral 3 14B-Reasoning
Q4_K_M
55.20 т/сек
0.12 сек.
4096
Прекрасная модель, может тягаться с gpt-oss-20b
Qwen3.5 9B
Q4_K_M
51.57 т/сек
0.57 сек.
4096
Самая свежая модель Qwen, вышедшая 2 марта 2026 года. Очень масштабно и подробно мыслит для своих небольших «габаритов»
Qwen3.5 35B A3B
Q4_K_M
60.06 т/сек Быстро
0.32 сек.
4096
Ещё одна свежая модель Qwen, вышедшая 24.02.2026. Даёт лучшие и самые подробные ответы. Прекрасно развита логика и отлично строит причино-следственные связи
Все модели протестированы на AMD Radeon AI PRO R9700 с контекстом 4096 токенов. Скорость генерации измеряется в токенах в секунду (т/сек). «До первого токена» показывает время ответа системы с момента начала запроса.
По завершению тестирования можно приметить одну деталь: помимо значительно более долгой загрузки модели в память, на крупных моделях AI PRO R9700 сильно теряет в производительности – сказывается присутствие GDDR6 памяти а не многослойной HBM, как на многих серверных ускорителях.
Это рисует интересную картину: на некрупных моделях R9700 идёт вровень с той же AMD Instinct MI100, или вовсе опережает её. Но на моделях вес которых превышает отметку 8-10 гигабайт, “прошка” начинает существенно отставать, вплоть до 30% на некоторых моделях.
Но несмотря на это, есть аспект, в котором AI PRO R9700 AI TOP существенно превосходит своего серверного собрата.
Температуры видеокарты AMD AI PRO R9700
AI PRO R9700 получилась достаточно холодной видеокартой, особенно в сопоставлении с серверными чудовищами. Её средние температуры не переступают отметку 70 градусов по Цельсию. А хотспот лишь изредка превышает это значение. Нагрев памяти тоже останавливается вблизи 70 °C – на 71-73 градусах. По крайней мере в реальной нагрузке.
Получасовой прогон в реальной нагрузке на крупных языковых моделях.
Бенчмарк немного корректирует показатели, но не разительно: средняя температура едва превышает 70 °C. Разогревается только память – до ~85 градусов. И хотспот, он прыгает выше прочих: до 90-95 °C.
Часовая нагрузка во встроенном в ROCm бенчмарке.
Итак, в полной мере ознакомившись со всеми положительными и отрицательными гранями нового ускорителя от AMD, можно сформировать итог.
Новый
Deepcool MATREXX 55 MESH (1× Radeon AI PRO R9700 32GB, 1× Ryzen 9 9950X, RAM 64GB)
Платформа Tower с 1 видеокартой GIGABYTE Radeon AI PRO R9700 AI TOP 32GB GDDR6
AMD AI PRO R9700 AI TOP – видеокарта, явно преуспевшая в своей нише. Если вам необходим “ИИ-ускоритель” за относительно некрупные деньги (по меркам конкурентов). И при этом вы не готовы мириться с ограниченностью линейки Instinct, желая сохранить весь функционал и поддержку Windows в одной видеокарте. Она – практически безальтернативный выбор в текущей конъюнктуре рынка.
*LLAMA — проект Meta Platforms Inc.**, деятельность которой в России признана экстремистской и запрещена
**Деятельность Meta Platforms Inc. в России признана экстремистской и запрещена
На моделях вроде Kimi Linear 48B скорость падает до 16.81 т/с при загрузке 1.4 секунды до первого токена. Это говорит о том, что 32 ГБ хватает впритык, и производительность резко проседает на границе объёма памяти.
Serverflow
Верно. Когда модель едва влезает в VRAM, время загрузки растёт, а скорость генерации падает. Для комфортной работы лучше оставлять запас памяти хотя бы 20%.
Sergey
03.06.2026
Турбинное охлаждение в двухслотовом корпусе держит среднюю температуру под 70 °C. Instinct MI100 греется сильнее и требует другой системы обдува. Для компактной рабочей станции с 4 GPU это прямой выигрыш.
Serverflow
Именно так. Низкий тепловой пакет и турбина позволяют ставить карты вплотную без перегрева, что упрощает сборку многокарточных конфигураций.
Вячеслав
06.05.2026
В SGLang нет даже упоминания RDNA, только MI300X. Получается, для инференса в продакшене с этим фреймворком карта бесполезна. Это серьёзно сужает область применения.
Serverflow
SGLang действительно заточен под Instinct. Для R9700 основной движок сейчас llama.cpp с HIP-бэкендом. Другие фреймворки пока не гарантированы.
northbridge
30.04.2026
Карта использует 12V-2x6 на 300 Вт, но в комплекте идёт переходник с двух 8-pin. Разъём 12V-2x6 на RDNA4 кажется избыточным для такого TDP, ведь два 8-pin справляются с 300 Вт без адаптера.
Serverflow
AMD выбрала единый стандарт для всей линейки. Переходник в комплекте решает проблему совместимости, но лишнее соединение увеличивает число точек отказа.
Василий
08.04.2026
Поддержка FP8 для RDNA4 до сих пор в отдельном патче, хотя vLLM версии 0.15.0 вышел 29 января 2026. На практике это значит, что без ручного патча FP8 не ускоряет вывод на этой карте.
Serverflow
Да, нативная поддержка FP8 вне основной ветки. Для пользователя это дополнительный шаг сборки или ожидания стабильного релиза.
Денис
16.03.2026
32 ГБ GDDR6 на карте с 256-битной шиной это 640 ГБ/с пропускной способности. Для сравнения у RTX 5090 память GDDR7 и 512-битная шина. Как сильно узкая шина режет производительность на тяжёлых моделях при длинных контекстах?
Serverflow
На длинных контекстах пропускная способность памяти становится узким местом. В тестах на моделях тяжелее 8-10 ГБ R9700 отстаёт от Instinct с HBM до 30%.
Скидка 1 500 ₽ или бесплатная доставка - уже сейчас 🔥
Мы ценим обратную связь от клиентов. При оформлении заказа вы можете сообщить о своём намерении поделиться впечатлением о работе ServerFlow после получения товара.
* - скидка предоставляется при покупке от 30 000 рублей, в ином случае предусмотрена бесплатная доставка до ПВЗ СДЭК.
Продолжная использовать наш сайт, вы даете согласие на использование файлов Cookie, пользовательских данных (IP-адрес, вид операционной системы, тип браузера, сведения о местоположении, источник, откуда пришел на сайт пользователь, с какого сайта или по какой рекламе, какие страницы
открывает и на какие страницы нажимает пользователь) в целях функционирования сайта, проведения статистических исследований и обзоров. Если вы не хотите, чтобы ваши данные обрабатывались, покиньте сайт.
При оформлении заказа в ServerFlow вы можете сообщить о намерении оставить отзыв о нашей работе после получения товара.
Нам важно ваше честное мнение. Оно помогает развивать сервис и даёт другим клиентам представление о нашей работе.
Вы можете оставить отзыв на удобной для вас платформе:
Google Maps
2GIS
Яндекс Карты
Как работает акция
Применяя промокод, вы подтверждаете намерение поделиться впечатлением о работе ServerFlow после получения заказа. Мы применяем бонус уже к текущему заказу в знак благодарности за обратную связь.
Условия акции:
скидка 1 500 ₽ при заказе от 30 000 ₽
или бесплатная доставка* при заказе до 30 000 ₽
* Бесплатная доставка заказа осуществляется до ПВЗ СДЭК.