AMD Radeon™ AI PRO R9700搭載 ワークステーション

AI技術の進化とローカルAI需要の拡大

開発手法の進歩や用途の特化により、高性能な中小規模言語モデルの実用化が進んでいます。その結果、コスト負担や情報漏洩リスクを懸念し、外部クラウドに依存しないローカルAI開発へのニーズが高まっています。

ローカルAIにオススメの条件

＜大容量VRAM＞
ローカルAI環境では、大容量VRAMの確保が重要です。一般的なグラフィックスカードでは16GBサイズのVRAM容量が主流ですが、Radeon AI PRO R9700は32GBの大容量VRAMを搭載しています。これにより、DeepSeek R1 Distill Qwen 32B Q6 や FLUX.1 Schnell などの中規模AIモデルをVRAM上に直接展開でき、高いスループットと快適な処理性能を実現します。

もしもVRAMから溢れてしまうと、メインメモリやストレージにスワップされて、極端に実行時間がかかることや処理が完了しない場合があります。

※ RPW-496 を参照

AMD ROCm™ に対応

AMD ROCm™ (Radeon Open Compute) はAMD Radeon™ グラフィックスでAIを実行するのに欠かせないソフトウェアです。AIやシミュレーションなどの高負荷計算を実現します。

大規模AIモデル パフォーマンス

他社製 VRAM 16GBゲーミンググラフィックスカードに比べ、最大約5倍の性能（平均トークン/秒）を発揮します。

※ RPW-495 を参照

高い拡張性とコストパフォーマンスを提供

他社製VRAM32GB業務向けグラフィックスカード：～$2,999と比べ、最大約1.4倍のコストパフォーマンスを実現します。

※ RPW-505 を参照

AMD Radeon AI Pro R9700はAI処理用に最適化した32 GBのVRAMを搭載していながら、デュアルスロットで拡張性もあり、コストパフォーマンスの高い環境を構築できます。

さらにスケーリングも可能

最大120の同時インスタンスに対応した、マルチGPU対応のPCIe® 5.0プラットフォームです。

・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-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 を使用しています。短いプロンプト: 「 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?)」。 長いプロンプト:「 Summarize the following in exactly five lines: (次をちょうど 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、32 GB DDR5 RAM 6000 MT/秒、Windows 11 PRO 24H2、Adrenalin 25.6.1 RC を使用。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-505: 2025 年 9 月現在、AMD が DeepSeek R1 蒸留 Qwen 7B、DeepSeek R1 蒸留 Qwen 14B FP8-dynamic、Qwen3 14B FP8-dynamic、DeepSeek R1 蒸留 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てテストしました。ASUS WRX90E-SAGE-SE、AMD Ryzen™ Threadripper™ PRO 9985WX、128GB DDR5-5600、1TBストレージ、OS Ubuntu 24.04.3 LTS、カーネル6.14.0-27-generic、ROCm 6.4.2、2x AMD Radeon AI PRO R9700を搭載したシステムでテストされました。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。