Серверы с GPU AMD Radeon RX 7900 XTX на базе архитектуры RDNA 3 и AMD R9700 на базе RDNA 4 обеспечивают высокую производительность для искусственного интеллекта, 3D-рендеринга и обработки больших данных. Это мощное и доступное решение идеально подходит для бизнес-задач любой сложности.
Закажите сервер c GPU-картой и предустановленным ПО - получите готовую рабочую среду всего в пару кликов
AMD Radeon RX 7900 сочетает передовые технологии и высокую производительность. Эта карта отличается энергоэффективностью, большим объемом видеопамяти и поддержкой инновационных технологий, таких как Ray Tracing второго поколения и Infinity Cache. Она идеально подходит для таких профессиональных задач, как 3D-рендеринг, работа с искусственным интеллектом (AI) и научные вычисления. Благодаря архитектуре RDNA 3 и 24 ГБ памяти GDDR6 карта легко справляется с тяжелыми нагрузками, например с 4K-геймингом и 3D-графикой.
Видеокарта оснащена 6144 потоковыми процессорами, которые обеспечивают высокую производительность в играх и профессиональных приложениях.
Достаточный объем памяти для обработки сложных вычислений.
Повышенная пропускная способность памяти.
Реалистичная графика и улучшенная визуализация.
Видеокарта отлично подходит для множества профессиональных приложений.
Снижение эксплуатационных расходов.
Идеально для серверов с несколькими GPU.
Высокая производительность по более конкурентной цене, чем аналогичные решения от NVIDIA. В одном сервере можно использовать несколько недорогих карт AMD и он будет значительно выгоднее, чем сервер с картой NVIDIA
AMD Radeon AI PRO R9700 разработана для задач искусственного интеллекта, локального инференса, 3D-рендеринга и работы с большими моделями машинного обучения. Карта построена на архитектуре RDNA 4, оснащена 32 ГБ памяти GDDR6 и поддерживает современные AI-фреймворки через платформу AMD ROCm. Благодаря высокой производительности, поддержке multi-GPU конфигураций и PCIe 5.0 она подходит для профессиональных рабочих станций и AI-серверов с интенсивными вычислительными нагрузками.
Современная архитектура AMD с улучшенной производительностью для AI-нагрузок и профессиональных вычислений.
Большой объем видеопамяти подходит для локального запуска LLM, генеративного AI и обработки крупных наборов данных.
Аппаратные AI-ускорители обеспечивают высокую производительность в задачах инференса и машинного обучения.
Совместимость с популярными AI-фреймворками, включая PyTorch, TensorFlow и ONNX Runtime.
Высокая скорость передачи данных для современных серверных и workstation-платформ.
Снижение задержек при работе с памятью и повышение общей производительности GPU.
Карта подходит для серверов и рабочих станций с несколькими GPU для AI и HPC-нагрузок.
До 1531 TOPS INT4 и до 95.7 TFLOPS FP16 для задач искусственного интеллекта и ускоренных вычислений.
AMD Radeon AI PRO R9700 предлагает большой объем VRAM и высокую AI-производительность по более доступной цене по сравнению с рядом профессиональных решений NVIDIA.
| AMD Radeon RX 7900 XTX | Nvidia RTX 4090 | |
| Llama 3.3 70B (2K контекст, 54 Gb VRAM). Q4 в Ollama | Response: 12 token/s | Response: 17 token/s |
| Gemma 2 27B (2K контекст - 28 Gb VRAM). Q4 в Ollama | Response: 32 token/s | Response: 40 token/s |
| Gemma 2 27B (8K контекст — 41 Gb VRAM). Q4 в Ollama | Response: 33 token/s | Response: 42 token/s |
| Phi4 14B (12 Gb VRAM) 2K context. Q4 в Ollama | Response: 48 token/s | Response: 76 token/s |
| Qwen25-32b-Instruct. Fp16 в vLLM | End-to-End Request Latency (30 workers): 10 s | End-to-End Request Latency (30 workers): 10 s |
| Qwen25-32b-Instruct. Fp16 в vLLM | Combined Token Throughput (30 workers): 710 token/s | Combined Token Throughput (30 workers): 750 token/s |
| Qwen25-32b-Instruct. Fp16 в vLLM | Time to First Token (30 workers): 1.5 s | Time to First Token (30 workers): 2.3 s |
| Qwen25-32b-Instruct. Fp16 в vLLM | Inter-Token Latency (30 workers): 0.037s | Inter-Token Latency (30 workers): 0.037s |
| Qwen25-32b-Instruct. Fp16 в vLLM | Request per Second (30 workers): 2.1 request/s | Request per Second (30 workers): 2.3 request/s |
| Qwen25-32b-Instruct. Fp16 в vLLM | Tokens per Second (30 workers): 27 tokens/s | Tokens per Second (30 workers): 27.5 tokens/s |
Результаты ниже основаны на публично доступных тестах и обзорах с различными конфигурациями оборудования, драйверами и программной средой.
| AMD Radeon AI PRO R9700 | NVIDIA RTX 4090 | |
| DeepSeek-R1 14B | 53.5 token/s | ~60-75 token/s* |
| DeepSeek-R1 32B | 26.3 token/s | ~40-65 token/s* |
| GPT-OSS 20B | 102.4 token/s | ~110-140 token/s* |
| Объем видеопамяти | 32 ГБ | 24 ГБ |
| Энергопотребление (TDP) | 300 Вт | 450 Вт |
| Программная платформа | ROCm | CUDA |
* Результаты могут отличаться в зависимости от CPU, объема RAM, драйверов, batch size, quantization и inference framework.
Панель управления серверами и API
Функциональность
Производительность
Защита от DDoS-атак
Высокоскоростное соединение
Прозрачная тарификация
Быстрая замена сервера
Быстрая замена компонентов
Круглосуточная техническая поддержка
Инновационные экологичные технологииСоберите сервер нестандартной конфигурации онлайн.
Трафик
Бесплатная защита от DDoS-атак
IP-адреса
Маркетплейс приложений
Тестовые серверы предоставляются только компаниям. Рассматриваем заявки, в которых указан корпоративный e-mail
Карта не использует CUDA-ядра, так как это технология NVIDIA. Вместо них используется 6144 потоковых процессора (Stream Processors), которые выполняют аналогичные функции.
Да, карта поддерживает OpenCL и ROCm и vLLM, которые можно использовать для обучения, инференса нейронных сетей, чат-ботов и для распознавания видео. Также поддержка видеокарты есть в популярных библиотеках pyTorch и TensorFlow. Скорость работы с fp16 моделями сопоставима с картой NVIDIA RTX 4090, но fp8 модели на данной видеокарте пока не работают. Для некоторых задач карта RX 7900 XTX — отличный вариант, поскольку стоит меньше и при этом не уступает по скорости картам NVIDIA, особенно в мультиGPU-конфигурациях.
Основное ограничение — отсутствие полной поддержки CUDA, что может потребовать адаптации программного обеспечения или использования эмулятора типа ZLUDA. Однако ROCm предоставляет широкий функционал для задач AI и все больше поддерживается ПО и прикладными библиотеками.
Два варианта: Radeon RX 7900 XTX (24 ГБ GDDR6, RDNA 3) и Radeon AI PRO R9700 (32 ГБ GDDR6, RDNA 4). Обе поддерживают ROCm для GPU-вычислений.
Да. PyTorch официально поддерживает ROCm. Установка - через pip с указанием ROCm-бэкенда. Основные операции обучения и инференса работают аналогично CUDA-версии.
Да. Stable Diffusion, Flux, ComfyUI поддерживают AMD Radeon через ROCm. Производительность на RX 7900 XTX сопоставима с RTX 4090 для стандартных разрешений.
Экосистема ROCm моложе и уже, чем CUDA. Нет аналога тензорных ядер с поддержкой FP8/FP4 (на уровне NVIDIA Tensor Core). Нет TensorRT. Нет NVLink. Для массового продакшн-инференса и обучения крупных моделей NVIDIA остается предпочтительнее. Для инференса моделей до 13B–30B и генерации изображений AMD Radeon - рабочая альтернатива.
На 24 ГБ VRAM помещаются модели до 13B в FP16 или до 30B в 4-bit квантизации (Llama 3 8B, Mistral 7B, Qwen 2.5 14B и другие). Для запуска используются Ollama, vLLM или llama.cpp с ROCm.
HOSTKEY предлагает GPU-серверы с AMD Radeon в России, Нидерландах, Финляндии, Германии, Исландии, Франции, США и Турции.
Подпишитесь на нашу рассылку
и первыми воспользуйтесь скидками и ограниченными специальными предложениями
Не все крутится вокруг NVIDIA. AMD Radeon - альтернатива для тех, кому важна открытая программная экосистема, кто работает с ROCm-совместимыми фреймворками или просто хочет получить больше VRAM за меньшие деньги. HOSTKEY предлагает GPU-серверы с двумя моделями AMD: Radeon RX 7900 XTX (24 ГБ, RDNA 3) и Radeon AI PRO R9700 (32 ГБ, RDNA 4). Аренда в дата-центрах России, Европы и США.
Флагман поколения RDNA 3, выпущенный в конце 2022 года. 24 ГБ GDDR6, шина 384 бит, пропускная способность памяти 960 ГБ/с. 6 144 потоковых процессора, 96 ядер ускорения лучей, TDP 355 Вт. Карта изначально создавалась для игр, но благодаря поддержке ROCm и 24 ГБ видеопамяти стала рабочим инструментом для инференса небольших языковых моделей и генерации изображений через Stable Diffusion.
Новая карта на архитектуре RDNA 4, заточенная под AI-задачи. 32 ГБ GDDR6 - на 8 ГБ больше, чем у RX 7900 XTX, - и аппаратное ускорение FP16/FP8/INT8 через обновленные AI-блоки. Карта позиционируется AMD как мост между потребительскими GPU и серверными Instinct-ускорителями: достаточно мощная для локального инференса и файнтюнинга, при этом вписывается в стандартный серверный корпус по TDP.
|
Параметр |
RX 7900 XTX |
Radeon AI PRO R9700 |
|
Архитектура |
RDNA 3 |
RDNA 4 |
|
Видеопамять |
24 ГБ GDDR6 |
32 ГБ GDDR6 |
|
Шина памяти |
384 бит |
256 бит |
|
Bandwidth |
960 ГБ/с |
~672 ГБ/с |
|
AI-ускорение |
FP16 |
FP16, FP8, INT8 |
|
TDP |
355 Вт |
~250 Вт |
Главный вопрос, который возникает при выборе AMD вместо NVIDIA: а будет ли работать мой софт?
ROCm (Radeon Open Compute) - открытый программный стек AMD для GPU-вычислений. Аналог CUDA, но с полностью открытым исходным кодом. ROCm включает компиляторы, библиотеки для линейной алгебры и deep learning (MIOpen), профайлер и набор инструментов для отладки.
HIP (Heterogeneous-compute Interface for Portability) позволяет портировать CUDA-код на AMD с минимальными изменениями. Многие ключевые фреймворки уже поддерживают ROCm нативно:
ROCm 7.0 (2025) значительно расширил совместимость: добавлена поддержка потребительских карт RX 7000 и RX 9000, улучшена производительность инференса и обучения. По оценкам AMD, ROCm 7 обеспечивает прирост в 3.5 раза по инференсу и в 3 раза по обучению по сравнению с ROCm 6.
При этом нужно понимать ограничения. Экосистема CUDA по-прежнему шире: больше библиотек, больше готовых решений, лучше документация. Если ваш рабочий процесс завязан на CUDA-only инструменты (TensorRT, cuDNN-специфичные оптимизации), AMD не подойдет. Если вы работаете с PyTorch, Stable Diffusion или vLLM - ROCm закрывает задачу.
RX 7900 XTX с 24 ГБ VRAM запускает модели до 13B параметров в FP16 или до 30B в 4-bit квантизации - аналогично RTX 4090. Radeon AI PRO R9700 с 32 ГБ расширяет диапазон до 30B в FP16 и до 70B в агрессивной квантизации. Для запуска подходят Ollama, vLLM и llama.cpp с ROCm-бэкендом.
Stable Diffusion, Flux, ComfyUI - все работает на AMD через ROCm. RX 7900 XTX показывает результаты, сопоставимые с RTX 4090 в Stable Diffusion при генерации в разрешении 512×512 и 1024×1024. При больших разрешениях NVIDIA обычно чуть быстрее за счет более зрелых CUDA-оптимизаций, но разница не критична для большинства задач.
Blender Cycles поддерживает HIP-рендеринг на AMD Radeon. Сцены рендерятся на GPU без CUDA - через интерфейс HIP. Для пользователей Blender, которые не привязаны к OptiX (NVIDIA-only технология), AMD Radeon - полноценная альтернатива.
LoRA/QLoRA файнтюнинг моделей до 7B–13B - рабочий сценарий на RX 7900 XTX. На Radeon AI PRO R9700 с 32 ГБ можно подступиться к моделям 13B–30B. PyTorch с ROCm поддерживает основные методы файнтюнинга.
OpenCL, Vulkan Compute, ROCm - AMD Radeon поддерживает несколько вычислительных API. Для задач, которые не требуют CUDA-специфичных библиотек, Radeon предлагает конкурентную производительность.
Radeon выигрывает в трех ситуациях.
Первая - открытая экосистема. ROCm - open source. Нет vendor lock-in, нет проприетарных лицензий. Для организаций и исследователей, которые принципиально работают с открытым ПО, это аргумент.
Вторая - цена за гигабайт VRAM. RX 7900 XTX с 24 ГБ стоит заметно дешевле RTX 4090 с теми же 24 ГБ. Radeon AI PRO R9700 дает 32 ГБ по цене ниже, чем RTX 5090. Если задача упирается в объем памяти, а не в тензорные ядра, AMD выгоднее.
Третья - диверсификация. Зависимость от единственного вендора (NVIDIA) - риск. Цены на NVIDIA GPU растут (RTX 5090 продается по $3 000+ при MSRP $2 000), поставки нестабильны. AMD Radeon - страховка от монополии.
NVIDIA побеждает, когда нужны тензорные ядра (Tensor Core), NVLink, TensorRT, или когда ваш пайплайн завязан на CUDA-only инструменты. Для задач с mixed precision (FP8/FP4) и массового инференса NVIDIA по-прежнему быстрее благодаря более зрелому софтверному стеку.
HOSTKEY предлагает серверы с AMD Radeon RX 7900 XTX и Radeon AI PRO R9700 в дата-центрах России, Европы и США.
Серверы строятся на базе процессоров AMD EPYC или Intel Xeon, с DDR5 ECC памятью и NVMe SSD хранилищем.
Что входит:
Как заказать:
Арендуйте GPU-сервер с AMD Radeon в HOSTKEY. RX 7900 XTX (24 ГБ) и Radeon AI PRO R9700 (32 ГБ). Открытая экосистема ROCm, PyTorch, Stable Diffusion. Почасовая и помесячная оплата.
Помощь
Документация
Вход 
