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Moteur local prêt

RX 7900 XT

80 modèles IA tiennent dans 20 GB de VRAM en Q4 natif. 5 autres fonctionnent avec offloading CPU. Benchmarks réels ci-dessous.

80 Modèles compatibles
5 avec offloading
20GB GDDR6
315W TDP
Javier Morales
Javier Morales Spécialiste matériel IA — 8 ans d’expérience
GitHub: github.com/javier-morales-ia

llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · Ubuntu 22.04 · Prices verified on Amazon · méthodologie →

RX 7900 XT

Contexte d’exécution

MARQUE AMD
BANDE PASSANTE 800 GB/s
FP16 TFLOPS 51.5
AI SCORE 60 / 140
FOURCHETTE PRIX Milieu de gamme
PRIX LANCEMENT $799
AI SCORE (RELATIVE)
60 /140
Entrée Valeur Milieu Haut Flagship
Prix de lancement: $799 Le prix actuel varie sur Amazon

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Spécifications complètes

AMD · 2022-12

VRAM 20 GB GDDR6
Bande passante 800 GB/s
FP16 TFLOPS 51.5
AI Score 60 / 140
CUDA Cores 5,376
TDP 315 W
PCIe Gen 4
Slots 2.5
Power Connector 2x 8-pin
Fourchette de prix Milieu de gamme
Sortie 2022-12

Benchmarks IA

Mesures réelles d’inférence — llama.cpp Q4_K_M

Tâche Résultat
Llama 1B Q4 400 tok/s
Llama 3B Q4 168 tok/s
Llama 7B Q4 65 tok/s
Llama 13B Q4 37 tok/s
Llama 30B Q4 19 tok/s
Llama 70B Q4 Offloading ou multi-GPU
Stable Diffusion 512px 4.2s / img
Whisper Large RTF 0.5x

RTF < 1.0 = plus rapide que le temps réel. Pour Stable Diffusion et Whisper, plus bas est meilleur ; pour les tokens/s, plus haut est meilleur.

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Comparaisons rapides : vs RTX 3080 Ti · vs RTX 5070

Modèles IA compatibles — RX 7900 XT

80 modèles fonctionne entièrement en VRAM · 5 avec offloading CPU

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Fonctionne aussi avec offloading CPU (5)

RX 7900 XT · Amazon

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RX 7900 XT pour l’intelligence artificielle locale

RX 7900 XT avec 20GB de GDDR6 est une option solide pour l'IA locale. Cette carte couvre les modèles populaires en quantification Q4 et permet d'aller plus loin selon la VRAM disponible.

En benchmarks réels, RX 7900 XT atteint 65 tokens/seconde sur Llama 7B Q4. Vous pouvez aussi exécuter 80 modèles entièrement en VRAM, avec 5 modèles supplémentaires en offloading CPU.

Pour vérifier précisément la compatibilité de chaque modèle, utilisez le calculateur VRAM. Vous pouvez également consulter les guides de démarrage pour configurer votre environnement local.

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