ASUS ha anunciado su nueva gráfica Turbo Radeon AI PRO R9700, una solución profesional centrada en tareas de visualización avanzada y aceleración de inteligencia artificial en el borde. Esta tarjeta se basa en la Radeon PRO R9700, una variante mejorada de la RX 9070 XT, equipada con 32 GB de memoria GDDR6 y optimizada para sacar partido a las capacidades de cómputo y AI de la arquitectura RDNA 4.
Enfocada a estaciones de trabajo y servidores
Su diseño permite abordar escenarios exigentes como renderizado profesional, entornos multi-GPU, entrenamiento de modelos IA o simulación científica. Gracias a su refrigeración lateral tipo blower, la tarjeta mantiene temperaturas controladas incluso en configuraciones de alto rendimiento. Utiliza una base de cobre con almohadilla térmica de cambio de fase, un disipador de aluminio con canales longitudinales y un ventilador que expulsa el aire caliente de forma eficiente fuera del chasis.
Todo este sistema queda integrado en un perfil de solo 2 slots de grosor, lo que facilita la instalación de hasta cuatro tarjetas en paralelo dentro de un servidor o estación de trabajo, sin generar obstrucción en el flujo de aire. Además, ASUS ha integrado una placa trasera empotrada y tomas de ventilación rebajadas que maximizan la eficiencia térmica en configuraciones densas.
Especificaciones clave y rendimiento de cómputo
La Turbo Radeon AI PRO R9700 se alimenta a través de un conector 12V-2×6 ubicado en la parte trasera, facilitando el cableado en entornos profesionales. Alcanza una frecuencia boost de 2920 MHz, con un reloj medio de 2350 MHz y una velocidad de memoria de 20 Gbps.
En cuanto a dimensiones, mide 26,67 cm de largo, 11,1 cm de alto y exactamente 2 slots de grosor. Todo esto se combina con cifras impresionantes de rendimiento: 47,8 TFLOP/s en FP32, 95,7 TFLOP/s en FP16, 1531 TOPS en INT4 y 766 TOPS en INT8.
Estos datos la convierten en una opción potente para tareas de inferencia, redes neuronales y aprendizaje automático en tiempo real, siendo ideal para empresas que requieren aceleración AI en local sin depender de servicios en la nube.
Vía: TechPowerUp
