Carte de classe entreprise, le GPU AMD Instinct MI455X repose sur l'architecture CDNA 5 et dispose de 432 GB de mémoire, avec une bande passante mémoire de 19 600 GB/s.
Caractéristiques matérielles
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| Fournisseur | Nombre | vCPU | RAM | Région | Par heure de GPU | Total/h | Action |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
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LLM qui tiennent sur le GPU AMD Instinct MI455X
VRAM estimée des LLM à poids ouverts populaires en précision 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) et 4 bits (INT4/MXFP4), pour 432 GB par GPU. Affichage des 12 plus grands qui tiennent.
| Modèle | Paramètres | 16 bits | 8 bits | 4 bits |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 DeepSeek | 671B 37B actifs | — Non publié | 826 GB Trop grand | 481 GB Juste sur 1× · 7 % de marge |
| DeepSeek V4 Flash DeepSeek | 284B | — Non publié | — Non publié | 192 GB 1× · 240 GB libres |
| Solar Open2 250B Upstage | 250B 15B actifs | 601 GB Trop grand | 330 GB 1× · 102 GB libres | 192 GB 1× · 240 GB libres |
| Qwen3 235B-A22B Alibaba | 235B 22B actifs | 564 GB Trop grand | 310 GB 1× · 122 GB libres | 181 GB 1× · 251 GB libres |
| Laguna-S 2.1 Poolside | 118B 8B actifs | 282 GB 1× · 150 GB libres | 155 GB 1× · 277 GB libres | 90 GB 1× · 342 GB libres |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117B 5,1B actifs | — Non publié | — Non publié | 78 GB 1× · 354 GB libres |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35B 3B actifs | 86 GB 1× · 346 GB libres | 47 GB 1× · 385 GB libres | 28 GB 1× · 404 GB libres |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8B | 79 GB 1× · 353 GB libres | 43 GB 1× · 389 GB libres | 25 GB 1× · 407 GB libres |
| Gemma 4 31B Google | 31,3B | 75 GB 1× · 357 GB libres | 41 GB 1× · 391 GB libres | 24 GB 1× · 408 GB libres |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2B | 75 GB 1× · 357 GB libres | 41 GB 1× · 391 GB libres | 24 GB 1× · 408 GB libres |
| Qwen3.6 27B Alibaba | 27,8B | 67 GB 1× · 365 GB libres | 37 GB 1× · 395 GB libres | 21 GB 1× · 411 GB libres |
| Mistral Small 3.2 24B Mistral AI | 24B | 58 GB 1× · 374 GB libres | 32 GB 1× · 400 GB libres | 18 GB 1× · 414 GB libres |
Estimations : poids du modèle plus 20 % pour le cache KV et le surcoût du runtime, avec des contextes courts. Les contextes longs et les lots importants demandent davantage. Les lignes marquées « juste » contiennent les poids, mais pas toute cette marge. Une valeur ×N correspond à la VRAM totale de N de ces GPU et ne préjuge en rien du débit de l'interconnexion. Notre méthode d'estimation · Partir plutôt d'un modèle
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