Try our cookies Alza.cz a. s., Company identification number 27082440, use cookies and other data to ensure the proper functioning of the website and, with your consent, also, among other things, to personalize advertising and the content of our websites. By clicking on the “I understand“ button, you agree to the use of cookies and the transfer of data regarding the behavior on the website for displaying targeted advertising on social networks and advertising networks on other websites.
I understand Detailed settings Reject everything
Alzak icon
Catalogue
All from SAPPHIRE

SAPPHIRE AMD Radeon AI PRO R9700 32GB

5 3 ratings
SAPPHIRE AMD Radeon AI PRO R9700 32GB - Graphics Card - Main image
DiscountLeasingTypeIcon_Name
Graphics Card - 32GB GDDR6 (20000MHz), AMD Radeon RDNA 4.0 (Navi 48, 1666 MHz), Boost 2920 MHz, PCI Express x16 5.0, 256Bit, DisplayPort 2.1a, width 266,7 mm
Show full description
-5 % off new 36,090,- New 37,990,-
without VAT 29,826,-
Shop faster with pickup at AlzaBox or in-store. Watch Availability
Compare
Add to list
Warranty 36 months Code:  ELr97ap1 Producer's Website:
SAPPHIRE AMD Radeon AI PRO R9700 32GB 36,090,- Unsealed

SAPPHIRE AMD Radeon AI PRO R9700 32GB

cheap
SAPPHIRE AMD Radeon AI PRO R9700 32GB is an almost new item, in perfect condition, and comes with a full warranty. However, someone opened the original packaging before you. Why? It could have been an unwanted gift. For detailed information, click here.
  • .

Specifications

Compare
Chip manufacturer
AMD Radeon
Model designation
AI PRO R9700
Graphics processor
Navi 48
Chip architecture
RDNA 4.0
Number of stream processors
4,096×

Chip

Chip manufacturer
AMD Radeon
Model designation
AI PRO R9700
Graphics processor
Navi 48
Chip architecture
RDNA 4.0
Number of stream processors
4,096×
Production technology
4 nm

Performance & usage

Use
Professional
Card profile
FHFL

Memory

VRAM capacity
32 GB
Memory type
GDDR6
Bus width
256-Bit

Frequency

Core frequency
1,666 MHz
Core clock speed (Boost clock)
2,920 MHz
Memory frequency
20,000 MHz (20 GHz)
Effective memory clock (bandwidth)
20 Gbps

Interface

PC connection
PCI Express x16 5.0
Bus interface
PCIe 5.0 x16
Monitor connection
DisplayPort 2.1a
Number of image outputs
4
Maximum number of connected monitors
4

Technology

DirectX version
12 Ultimate
OpenGL version
4.6

Cooling system

Cooling type
Active
Cooling size
Dual-slot
number of fans
1 ×

Dimensions

Width
266.7 mm
Height
39.17 mm
Depth
111.17 mm

Consumption

TDP
300 W
Auxiliary power supply
1x 16-pin
Recommended power sources
750 W

AI

Total number of TOPS
1,531
INT8 TOPS
766
Supported precision
FP16

Tops

Total number of TOPS
1,531

AI specifications

Primary AI use
LLM Inference
More Specifications

24hour-AR, Van Nelleweg 1 3044 BC Rotterdam, The Netherlands [email protected]

Note:

This product is not an independently functional unit and may require professional installation.

Specifications can be changed without notice. Images are for illustrative purposes only.
There are no posts in this discussion.
More Information

Co odhalil jeden vypnutý model: proč přemýšlet o lokální AI?

Firmy často platí špičkový cloud i za rutinní AI úlohy, kde jeho výkon nevyužijí. Text ukazuje, jak zátěž rozdělit mezi lokální modely a cloud: rutinu držet pod vlastní kontrolou, špičku nechat tam, kde dává smysl. Výsledkem jsou nižší náklady, lepší škálování a menší závislost na cloudu a rizicích.

Akcelerátory pro provoz umělé inteligence

Jak jsme už dříve uvedli, pro moderní modely umělé inteligence je charakteristické, že od sebe navzájem oddělují režim učení a režim provozu neboli inference. Učení vyžaduje extrémně výkonný hardware a má velkou spotřebu energie, zatímco spouštění modelů je podstatně méně náročné. Dostatečně optimalizované modely jsou tak malé a tak nenáročné, že je možné je spouštět na straně klientského zařízení, ať už jde o mobilní telefon, AR brýle, procesor v chytrém autě a nebo v robotech: Takovému zpracování umělé inteligence se říká edge AI, edge AI computing („zpracování na hraně reality“).

Jak vybrat AI akcelerátor

Hledáte grafickou kartu pro umělou inteligenci, ale nejste si jisti, na co se zaměřit a co vlastně heslo „AI akcelerátor" znamená v praxi? Na trhu stojí vedle sebe tři výrobci s odlišnými přístupy – NVIDIA s dominantním ekosystémem CUDA, AMD s výjimečným poměrem paměti k ceně a Intel s nejdostupnějším vstupem do světa AI akcelerace. Tento průvodce vám ukáže, jak se v nabídce zorientovat, co skutečně rozhoduje o výkonu a kolik paměti váš projekt opravdu potřebuje.

Datová suverenita a bezpečnost: proč citlivá data nepatří do veřejného cloudu

Veřejný cloud umožňuje rychle spouštět nové služby, pružně navyšovat výkon a využívat technologie, které by firma ve vlastní infrastruktuře budovala jen obtížně. U nejcitlivějších dat však do rozhodování vstupují také otázky, které se do běžného srovnání ceny a výkonu nevejdou. Organizace potřebuje vědět, pod jakou jurisdikci data spadají, kdo k nim může technicky přistupovat a jak je převezme zpět při ukončení služby.

Jak rozběhnout interního AI asistenta nad firemními daty

Firemní AI asistent může zrychlit práci s interními dokumenty, znalostní bází i obchodními podklady. Dozvíte se, jak funguje RAG, jak vybrat vhodný hardware, kdy řešit lokální model a jak postavit první bezpečný pilot.

TCO kalkulačka: za jak dlouho se vlastní infrastruktura vrátí oproti cloudu

Praktický výpočet návratnosti ukáže, kdy se firmě vyplatí přesunout část AI provozu z cloudu na vlastní infrastrukturu. Článek pracuje s reálnou cenou NVIDIA DGX Spark 4TB, modelem TCO a náklady, které bývají při schvalování často podceněné.

The Lifecycle of AI Hardware: How to Make a Purchase That Won't Become Obsolete

AI hardware pays off based on factors other than its technical lifespan—the decisive factor is the point at which its operation becomes less cost-effective than the available alternative. The article offers advice on how to assess a system’s economic lifespan, what to focus on when comparing new-generation accelerators, which parts of the infrastructure (not just GPUs) typically reach their limits first, and how to factor in purchasing, leasing, and phased upgrades into the decision-making process. It also includes tips on how to continue making meaningful use of older hardware after it has been taken out of primary production.

AI Agents and Automation in Practice: From Pilot to Production

AI agents are currently attracting companies with quick pilot projects, in which it’s relatively easy to verify initial benefits. The true value only becomes apparent when the agent proves itself in day-to-day practice and the company can safely integrate it with its data, systems, and internal policies. This article explains how the demands on performance, monitoring, and infrastructure surrounding the model itself change during the transition from testing to production. It will help clarify when a workstation or a smaller AI server is sufficient for a company and when it needs a more robust solution.
Reviews SAPPHIRE AMD Radeon AI PRO R9700 32GB
Accessories for SAPPHIRE AMD Radeon AI PRO R9700 32GB

Related categories

P-DC1-WEB11