Lokale FLUX.2 klein op Radeon AI PRO R9700: sneller beelden genereren met minder VRAM
Paiton genereert FLUX.2 klein-beelden van 1024 × 1024 in 1,054 seconden op een R9700, met 16,2% minder generatietijd en 33,4% minder piekallocatie in Torch.
PRAKTIJKINZICHTEN OVER COMPUTING, AI EN OPTIMALISATIE.
Nieuws & updates
Blijf op de hoogte van de nieuwste ontwikkelingen in computing, IT-optimalisatie en duurzame technologie. Lees de deskundige inzichten en marktontwikkelingen van ElioVP.
Ornith 1.5 haalt 44,6 tok/s op één Radeon AI PRO R9700
Paiton draait Ornith 1.5 35B A3B op één Radeon AI PRO R9700 met 44,63 outputtokens per seconde, 27% sneller en met 21,3% lagere gemodelleerde kosten.
Paiton: 21% meer Qwen3.8-doorvoer op Radeon AI PRO R9700
Paiton draait AMD's Qwen3.8 27B op één Radeon AI PRO R9700 met 39,77 outputtokens per seconde. Dat levert 21% meer throughput en 17,4% lagere gemodelleerde kosten op.
Stroomvereisten voor AI-datacenters: de GPU-per-MW-illusie
Waarom vermelden offertes voor AI-datacenters verschillende GPU-capaciteiten? Ontdek hoe PUE, piekbelasting, opslag, netwerken en koeling bepalen hoeveel compute werkelijk inzetbaar is.
Paiton keert terug naar zijn diffusiewortels: optimalisatie van Wan2.2-T2V-A14B op AMD MI355X
Toen we begonnen met het bouwen van Paiton, was een van onze eerste aandachtsgebieden het optimaliseren van diffusiemodellen. Stable Diffusion XL was een van de eerste grote modellen waarin we lieten zien dat gefuseerde operators, efficiënte uitvoering en hardwarebewuste kernels een echt verschil konden maken. Nu keren we terug naar die oorsprong. Met de groeiende belangstelling voor het genereren van tekst-naar-video, ...