Die AMD Instinct MI455X ist eine Enterprise- GPU, basiert auf der CDNA 5-Architektur und verfügt über 432 GB Speicher mit 19.600 GB/s Speicherbandbreite.
Hardware-Spezifikationen
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| Anbieter | Anzahl | vCPU | RAM | Region | Pro GPU/Std. | Gesamt/Std. | Aktion |
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LLMs, die auf die AMD Instinct MI455X passen
Geschätzter VRAM-Bedarf beliebter Open-Weight-LLMs bei 16 Bit (FP16/BF16), 8 Bit (FP8/INT8) und 4 Bit (INT4/MXFP4), bei 432 GB pro GPU. Gezeigt werden die 12 größten passenden Modelle.
| Modell | Parameter | 16 Bit | 8 Bit | 4 Bit |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 DeepSeek | 671 Mrd. 37 Mrd. aktiv | — Nicht veröffentlicht | 826 GB Zu groß | 481 GB Knapp auf 1× · 7 % übrig |
| DeepSeek V4 Flash DeepSeek | 284 Mrd. | — Nicht veröffentlicht | — Nicht veröffentlicht | 192 GB 1× · 240 GB frei |
| Solar Open2 250B Upstage | 250 Mrd. 15 Mrd. aktiv | 601 GB Zu groß | 330 GB 1× · 102 GB frei | 192 GB 1× · 240 GB frei |
| Qwen3 235B-A22B Alibaba | 235 Mrd. 22 Mrd. aktiv | 564 GB Zu groß | 310 GB 1× · 122 GB frei | 181 GB 1× · 251 GB frei |
| Laguna-S 2.1 Poolside | 118 Mrd. 8 Mrd. aktiv | 282 GB 1× · 150 GB frei | 155 GB 1× · 277 GB frei | 90 GB 1× · 342 GB frei |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117 Mrd. 5,1 Mrd. aktiv | — Nicht veröffentlicht | — Nicht veröffentlicht | 78 GB 1× · 354 GB frei |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35 Mrd. 3 Mrd. aktiv | 86 GB 1× · 346 GB frei | 47 GB 1× · 385 GB frei | 28 GB 1× · 404 GB frei |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8 Mrd. | 79 GB 1× · 353 GB frei | 43 GB 1× · 389 GB frei | 25 GB 1× · 407 GB frei |
| Gemma 4 31B Google | 31,3 Mrd. | 75 GB 1× · 357 GB frei | 41 GB 1× · 391 GB frei | 24 GB 1× · 408 GB frei |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2 Mrd. | 75 GB 1× · 357 GB frei | 41 GB 1× · 391 GB frei | 24 GB 1× · 408 GB frei |
| Qwen3.6 27B Alibaba | 27,8 Mrd. | 67 GB 1× · 365 GB frei | 37 GB 1× · 395 GB frei | 21 GB 1× · 411 GB frei |
| Mistral Small 3.2 24B Mistral AI | 24 Mrd. | 58 GB 1× · 374 GB frei | 32 GB 1× · 400 GB frei | 18 GB 1× · 414 GB frei |
Schätzungen: Modellgewichte plus 20 % für KV-Cache und Laufzeit-Overhead, bei kurzen Kontextlängen. Lange Kontexte und große Batches benötigen mehr. Als „knapp“ markierte Zeilen fassen die Gewichte, aber nicht diesen vollen Puffer. Ein ×N-Wert ist der gesamte VRAM über N dieser GPUs und sagt nichts über den Durchsatz der Verbindung aus. Wie wir das schätzen · Stattdessen vom Modell aus starten
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