百亿参数大模型推理，AMD R9700 够用吗？朴赛实测给你答案

在人工智能加速落地的今天，GPU推理已成为企业构建私有化大模型能力的核心基础设施。然而，面对GPU供应紧张及高昂硬件成本的双重挑战，企业搭建高效、稳定的推理平台举步维艰。为了寻找更具性价比的破局之道，朴赛近期对AMD Radeon AI PRO R9700显卡进行了深度的测试与场景验证，旨在为客户提供一份详实、客观的部署参考。

AMD Radeon AI PRO R9700显卡

AMD Radeon AI PRO R9700 卡是 AMD 在 2025 年推出的首款 RDNA 4 架构专业显卡，配备 32GB 显存，主打 AI 推理和本地大模型运算，且价格更友好，单看参数也不错，但能不能真正扛住企业级推理负载，得测了才知道。带着这些想法，朴赛技术团队通过搭建 双路5975WX+8卡Radeon AI PRO R9700+朴赛4U八卡服务器平台，以突破性的技术架构和实测验证的性能表现，为企业私有化知识库建设提供全新范本。

朴赛PGA443-D08L服务器-配置清单如下：

对于企业来说硬件的稳定性与兼容性是首要考量，我们先对该显卡进行了压力测试，可以发现功耗正常，温度正常，无明显异常。

随后，我们进行了 ImageNet 模型训练，本次测试针对ImageNet数据集，采用ResNet-18模型进行训练，共运行5个epoch。训练过程中显卡调用正常，PyTorch等依赖库兼容良好，总耗时59分55秒。测试结果表明，并行训练任务时，系统功耗保持稳定，显卡间通信正常，GPU占用率表现平稳，验证了并行训练方案在功耗与通信层面的可行性与稳定性。

显卡训练时状态

大模型训练输出

在验证了训练能力后，我们将目光聚焦于更贴近企业实际业务的大模型推理场景。接下来我们针对大模型推理场景进行性能验证。测试选用Qwen3.5-122B-A10B-FP8模型，参数量达122B，通过Open WebUI部署私有化知识库应用。测试结果显示，单并发场景 ，峰值 96tokens/s ，性能良好。模型推理运行稳定，tokens/s输出速率表现良好，算力利用充分，满足实际业务需求。该配置在百亿级参数模型推理场景下展现出可靠的性能与稳定性，可有效支撑企业级私有化AI知识库的部署与日常使用。

为了探究该显卡在企业团队中的真实承载能力，我们针对Qwen3.5-122B-A10B-FP8模型开展了多并发推理压力测试，数据呈现出明显的资源调度特征：单并发：55.56 tokens/s（平均带宽55.56 tokens/s）；10并发：233.95 tokens/s（平均带宽23.40 tokens/s）；50并发：739.45 tokens/s（平均带宽14.79 tokens/s）；100并发：1048.41 tokens/s（平均带宽10.48 tokens/s）；200并发：1193.39 tokens/s（平均带宽降至6 tokens/s）。数据表明，随着并发数的增加，总吞吐量持续上升，但人均带宽不可避免地逐步下降，高并发下资源竞争明显。综合评估，该显卡在并发量处于1~30区间内性能表现最为可观，平均带宽维持在较高水平。基于此，我们认为该配置非常适合约50人规模的团队日常使用，能够完美平衡并发需求与响应体验。此外，在专项的显卡通信带宽测试中，我们也未发现任何瓶颈或异常。

最后，我们再来验证下AMD Radeon AI PRO R9700 显卡在企业级算力集群中的调度能力，我们专门在 Slurm 26.11 版本环境下进行了多卡训练测试。通过执行 srun --gres=gpu:4 python main.py -a resnet18 --dummy 命令，成功向集群申请了 多 张显卡并启动大模型多卡训练任务。测试结果显示，整个运行过程正常且无任何报错，充分证明了 AMD R9700 能够与 Slurm 集群完美兼容。

总结：AMD R9700凭借32GB大显存与高性价比，完美适配50人规模私有化知识库及中大型模型本地推理。它有效解决了企业数据隐私、高昂云端账单及显存瓶颈痛点，且多卡并行稳定，是构建本地AI算力的理想选择。相较于传统方案，朴赛平台在提供同等性能的前提下，显著降低硬件采购与长期运维成本，让高性能推理能力触手可及。高性价比重构TCO，灵活适配多场景：无论是知识库推理、Agent服务还是轻量级训练任务，平台均可提供稳定支持，满足企业多样化AI需求。

写在最后：

在AI算力竞争白热化的今天，朴赛以技术创新为矛，以稳定供应为盾，为企业提供破解GPU推理困局的关键方案。朴赛不是一个简单的硬件提供者，而是一个完整的算力方案交付者。未来，朴赛将持续深耕AI算力基础设施领域，以更多创新产品助力企业把握AI时代机遇，实现智能化转型的跨越式发展。