AMD Radeon AI Pro R9700 วางจำหน่ายในท้องตลาดราคา 1,300 ดอลลาร์สหรัฐ พร้อม VRAM 32GB สำหรับงาน AI

การ์ดจอระดับมืออาชีพที่เน้นงาน AI ของ AMD ได้เริ่มวางจำหน่ายให้กับผู้บริโภคทั่วไปแล้ว หลังจากที่มีจำหน่ายอย่างจำกัดผ่านผู้ประกอบระบบมาหลายเดือน Radeon AI Pro R9700 ที่เปิดตัวครั้งแรกในงาน Computex ต้นปีนี้ เป็นตัวแทนของกลยุทธ์ของ AMD ในการเข้าสู่ตลาดเวิร์กสเตชัน AI ด้วยข้อเสนอที่น่าสนใจ ท้าทายการครอบงำของ NVIDIA ในตลาดการ์ดจอระดับมืออาชีพโดยตรง

การ์ดจอ AMD Radeon AI Pro R9700 มาพร้อมดีไซน์ที่ทันสมัย เป็นการเริ่มต้นของ AMD ในตลาดการ์ดจอ AI สำหรับงานระดับมืออาชีพ

การวางจำหน่ายในท้องตลาดหลังจากการเปิดตัวแบบจำกัด

Radeon AI Pro R9700 ได้เปลี่ยนจากผลิตภัณฑ์เฉพาะ OEM มาสู่การวางจำหน่ายในท้องตลาด โดยมีพาร์ทเนอร์บอร์ดหลายรายเสนอรุ่นที่ปรับแต่งของตนเอง ผู้ใช้ Reddit คนหนึ่งเพิ่งได้รับรุ่น Gigabyte AI Top ผ่านช่องทางจำหน่ายที่ถูกต้องตามกฎหมาย โดยจ่าย 1,324 ดอลลาร์สหรัฐ รวมภาษีและค่าจัดส่งสำหรับสิ่งที่ดูเหมือนจะเป็นราคาตามรายการ 1,220 ดอลลาร์สหรัฐ ASRock ยังได้ลิสต์รุ่น Creator edition บน Newegg ในราคา 1,329 ดอลลาร์สหรัฐ ยืนยันการเข้าสู่ตลาด DIY ของการ์ดนี้

ความพร้อมจำหน่ายในปัจจุบัน

• Gigabyte AI Top Edition: USD $1,220 (ราคาตามรายการ), USD $1,324 (รวมภาษีและค่าจัดส่ง)
• ASRock Creator Edition: USD $1,329 (รายการใน Newegg )
• การออกแบบระบบระบายความร้อน: แบบ Blower-style ทุกรุ่น
• พาร์ทเนอร์อื่นๆ: รุ่นจาก ASUS และ Sapphire ได้ประกาศแล้วแต่ยังไม่ได้ลงรายการ

สเปคที่สร้างมาสำหรับ AI และงานที่ใช้หน่วยความจำเข้มข้น

R9700 ใช้สถาปัตยกรรมหลักเดียวกันกับ RX 9070 XT ที่เน้นเกมของ AMD แต่เน้นไปที่ความจุหน่วยความจำสำหรับงานระดับมืออาชีพ สร้างบนสถาปัตยกรรม RDNA 4 โดยใช้กระบวนการผลิต N4P ของ TSMC การ์ดมี GPU Navi 48 พร้อม stream processor 4,096 ตัวใน compute unit 64 หน่วย สเปคที่โดดเด่นคือหน่วยความจำ GDDR6 ขนาด 32GB ที่เชื่อมต่อผ่าน bus 256-bit ซึ่งมากกว่าสองเท่าของ 16GB ที่พบในรุ่นเกม

ข้อมูลจำเพาะหลักของ AMD Radeon AI Pro R9700

• GPU: Navi 48 (สถาปัตยกรรม RDNA 4)
• กระบวนการผลิต: TSMC N4P
• Stream Processors: 4,096 (64 Compute Units)
• หน่วยความจำ: 32GB GDDR6
• Memory Bus: 256-bit
• ความเร็วหน่วยความจำ: 20 Gbps
• จำนวนทรานซิสเตอร์: 53.9 พันล้านตัว
• ขนาดไดย์: 357 mm²
• การออกแบบ: Monolithic (เปลี่ยนจากแนวทาง MCM)
• คุณสมบัติเพิ่มเติม: รองรับหน่วยความจำ ECC บน Linux

การ์ดจอ ASRock Creator เน้นการออกแบบระดับมืออาชีพและข้อมูลจำเพาะที่จำเป็นสำหรับงานที่ใช้หน่วยความจำเข้มข้นใน AI workloads

การเลือกออกแบบระดับมืออาชีพสำหรับสภาพแวดล้อมเซิร์ฟเวอร์

พาร์ทเนอร์บอร์ดกำลังใช้ระบบระบายความร้อนแบบ blower-style ในรุ่น R9700 ของตน ซึ่งเป็นการเลือกออกแบบที่ตั้งใจสำหรับสภาพแวดล้อมระดับมืออาชีพ แตกต่างจากระบบระบายความร้อนแบบเปิดที่หมุนเวียนความร้อนภายในเคสเดสก์ท็อป การออกแบบแบบ blower จะระบายอากาศร้อนออกจากแชสซีเซิร์ฟเวอร์โดยตรง ทำให้เหมาะสำหรับระบบติดตั้งในแร็คและการกำหนดค่า multi-GPU ที่การจัดการความร้อนเป็นสิ่งสำคัญ

ราคาที่แข่งขันได้กับไลน์อัประดับมืออาชีพของ NVIDIA

ในราคาประมาณ 1,200-1,300 ดอลลาร์สหรัฐ R9700 วางตำแหน่งตัวเองเป็นทางเลือกที่เน้นคุณค่าเมื่อเทียบกับผลิตภัณฑ์ระดับมืออาชีพของ NVIDIA แม้ว่า RTX 5090 ของ NVIDIA จะมีความจุหน่วยความจำ 32GB เท่ากัน แต่มีราคาประมาณสองเท่า การเปรียบเทียบยิ่งดูดีขึ้นเมื่อเทียบกับ RTX Pro 4500 ของ NVIDIA ที่มีสเปคคล้ายกันแต่มีราคามากกว่าสองเท่าของที่ AMD ขอ อย่างไรก็ตาม โซลูชันของ NVIDIA คาดว่าจะให้ประสิทธิภาพดิบที่เหนือกว่า ทำให้ความน่าสนใจของ R9700 เน้นไปที่อัตราส่วนความจุหน่วยความจำต่อดอลลาร์เป็นหลัก

ตารางเปรียบเทียบราคา

การแข่งขันในตลาดทวีความรุนแรงด้วยการเข้าร่วมของ Intel

ตลาดการ์ดจอ AI ระดับมืออาชีพกำลังมีการแข่งขันที่รุนแรงขึ้น โดย Intel เตรียมเปิดตัว Arc Pro B60 Dual ที่มีหน่วยความจำรวม 48GB ใน BMG-G21 die สองตัว ซึ่งมีรายงานว่ามีราคาประมาณ 1,200 ดอลลาร์สหรัฐเช่นกัน ผลิตภัณฑ์ของ Intel จะบังคับให้ผู้ซื้อเลือกระหว่างระบบนิเวศซอฟต์แวร์ที่แตกต่างกัน: ROCm ของ AMD, oneAPI ของ Intel หรือแนวทางที่เป็นสากลมากขึ้นเช่น Vulkan สำหรับความเข้ากันได้ข้ามแพลตฟอร์ม

ผลกระทบต่อการพัฒนา AI ในท้องถิ่น

การวางจำหน่าย R9700 ในท้องตลาดตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นจากนักพัฒนาและนักวิจัยที่รันโมเดลภาษาขนาดใหญ่และงาน AI บนฮาร์ดแวร์ในท้องถิ่น การผสมผสานระหว่างความจุหน่วยความจำที่มากและราคาที่แข่งขันได้ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการ VRAM ระดับมืออาชีพโดยไม่ต้องมีงบประมาณระดับองค์กร ซึ่งอาจเร่งการยอมรับการพัฒนา AI ในท้องถิ่นและลดการพึ่งพาโซลูชันบนคลาวด์