Instinct MI50 32GB の価格・中古相場：実行できるローカルLLMは？

Instinct MI50 32GB は AMD の 2018 年のデータセンター向けカードで、Qwen3.8 27B の 4-bit が約 44 tokens/s です。ROCm のサポートは終了済みで、llama.cpp の Vulkan 版が手軽です。

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Instinct MI50 32GB の価格推移

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Instinct MI50 32GB の詳細スペック

メモリ32 GB · HBM2
帯域幅1,024 GB/s
FP16 / BF1626.5 TFLOPS
INT853 TOPS

バス幅: 4,096-bit
アーキテクチャ: GCN 5 (Vega 20)
コア: 3,840
エコシステム: ROCm
インターフェース: PCIe 4.0 x16
消費電力: 300 W
補助電源: 2× 8-pin
スロット: 2
長さ: 267 mm
種別: データセンター
発売日: 2018年11月18日

Instinct MI50 32GB 1 枚で動かせるモデルは？

MI50 1 枚で 35B までが丸ごと載り、MoE は 8-bit（Gemma 4 26B A4B で約 99 tokens/s）、Dense は 4-bit（約 40）が目安です。行列演算ユニットがなく長文の読み込みは遅めです。

モデル	サイズ	動作	速度 t/s	最大コンテキスト
Gemma 4 E4B8B	3.8 GB	動く	157.8	128K
Qwen3.5 9B9.7B	4.1 GB	動く	147.3	256K
Gemma 4 12B12B	4.7 GB	動く	130.2	256K
Gemma 4 26B A4B25.2B（有効 3.8B）	10.5 GB	動く	143.8	256K
Qwen3.6 27B27.8B	11.8 GB	動く	59.6	256K
Qwen3.8 27B27.8B	9.8 GB	動く	70.3	256K
GLM 4.7 Flash30B（有効 3B）	11.9 GB	動く	154	198K
Gemma 4 31B30.7B	11.8 GB	動く	57.6	246K
Qwen3.6 35B A3B36B（有効 3B）	12.3 GB	動く	163.6	256K

モデル	サイズ	動作	速度 t/s	最大コンテキスト
Gemma 4 E4B8B	5 GB	動く	127.1	128K
Qwen3.5 9B9.7B	5.7 GB	動く	113.3	256K
Gemma 4 12B12B	7.1 GB	動く	93.1	256K
Gemma 4 26B A4B25.2B（有効 3.8B）	16.9 GB	動く	122.2	256K
Qwen3.6 27B27.8B	16.8 GB	動く	43.2	245K
Qwen3.8 27B27.8B	16.5 GB	動く	43.9	250K
GLM 4.7 Flash30B（有効 3B）	18.3 GB	動く	136.8	198K
Gemma 4 31B30.7B	18.3 GB	動く	39	168K
Qwen3.6 35B A3B36B（有効 3B）	22.1 GB	動く	139.8	256K

モデル	サイズ	動作	速度 t/s	最大コンテキスト
Gemma 4 E4B8B	8.2 GB	動く	83.7	128K
Qwen3.5 9B9.7B	9.5 GB	動く	73.1	256K
Gemma 4 12B12B	12.7 GB	動く	55.9	256K
Gemma 4 26B A4B25.2B（有効 3.8B）	26.9 GB	動く	99	256K
Qwen3.6 27B27.8B	28.6 GB	動く	26.2	69K
Qwen3.8 27B27.8B	29 GB	動く	25.9	63K
GLM 4.7 Flash30B（有効 3B）	31.8 GB	動く	110.8	26K
Gemma 4 31B30.7B	32.6 GB	入らない	—	—
Qwen3.6 35B A3B36B（有効 3B）	36.9 GB	RAM オフロードが必要	35	256K

動く重みも KV キャッシュも VRAM に収まり、速度は VRAM 帯域幅から推定します。

RAM オフロードが必要MoE モデルのみ。エキスパート重みをシステム RAM に置くため、速度は RAM 帯域幅 70 GB/s から推定します。

入らないこの量子化では 1 枚に収まらず、RAM へのオフロードでも動きません。

詳しい計算ルールはデータの作り方ページをご覧ください。

Instinct MI50 32GB を複数枚使うと動かせるモデルは？

MI50 4 枚（128GB）で 4-bit の Qwen3.8 Flash Next が約 100 tokens/s ですが、コミュニティ版 vLLM が必要です。llama.cpp での分割は最も安定する反面、かなり遅くなります。

モデル	サイズ	必要枚数	合計価格	合計 VRAM	速度 t/s	合計消費電力
Qwen3.8 Flash Next176B（有効 6B）	78.9 GB	4 枚	価格なし	128 GB	115.9	1,200 W
DeepSeek V4 Flash284B（有効 13B）	96.8 GB	4 枚	価格なし	128 GB	95.6	1,200 W
Hy3295B（有効 21B）	107.2 GB	4 枚	価格なし	128 GB	47.4	1,200 W
GLM 5.3 Flash320B（有効 18B）	108.7 GB	4 枚	価格なし	128 GB	78.6	1,200 W

モデル	サイズ	必要枚数	合計価格	合計 VRAM	速度 t/s	合計消費電力
Qwen3.8 Flash Next176B（有効 6B）	111.3 GB	4 枚	価格なし	128 GB	99.6	1,200 W
DeepSeek V4 Flash284B（有効 13B）	155.1 GB	8 枚	価格なし	256 GB	72.2	2,400 W
Hy3295B（有効 21B）	182.2 GB	8 枚	価格なし	256 GB	35.8	2,400 W
GLM 5.3 Flash320B（有効 18B）	199.7 GB	8 枚	価格なし	256 GB	52	2,400 W

モデル	サイズ	必要枚数	合計価格	合計 VRAM	速度 t/s	合計消費電力
DeepSeek V4 Flash284B（有効 13B）	161.9 GB	8 枚	価格なし	256 GB	70.2	2,400 W
Qwen3.8 Flash Next176B（有効 6B）	188.2 GB	8 枚	価格なし	256 GB	74.8	2,400 W

詳しい計算ルールはデータの作り方ページをご覧ください。

向いている人・向かない人

向いている

24GB のカードでは無理な長いコンテキストが欲しい
Qwen3.8 27B の 4-bit で 250K まで伸ばせて、約 44 tokens/s です
8-bit を使いたい
Qwen3.8 27B の 8-bit（29 GB）が収まり、約 26 tokens/s です
Linux で手を動かすのをいとわない
llama.cpp の Vulkan バックエンドは ROCm に依存せず、そのまま使えます

向かない

Windows を使いたい
AMD はこのカードに Linux のサポートしか提供していません
公式の vLLM を使いたい、または BF16 の元の重みをそのまま動かしたい
公式の vLLM はこのカードをサポートしておらず、チップも BF16 に対応していません
普通のケースに入れたいが、エアフローには手を加えたくない
パッシブ冷却で、フルロード時は 300W です

購入前のチェックポイント

ROCm のバージョンは自分で選ぶ
AMD は MI50 を ROCm のサポート表から外しており、新しい ROCm を入れるとビルド済みライブラリが実行時エラーを起こします（コミュニティの指摘では、ROCm 7.x の rocBLAS にこのカード用の演算カーネルが入っていません）。コミュニティでの対処法は 3 つあります。少し古い ROCm を入れる、6.4.3 版にあるこのカード用の rocBLAS ファイルを新しい版に補う、あるいは llama.cpp の Vulkan バックエンドで ROCm を完全に避けるという方法で、最後のものがいちばん手軽です。
パッシブ冷却にはダクトが必要
カードにファンはなく、サーバーのエアフローがカードの端から端まで風を通す前提で設計されています。デスクトップ PC に入れるなら、カードの後端にダクトと高静圧ファンを付けないと、すぐにオーバーヒートしてクロックが下がります。コミュニティのガイドでは、電力上限を 150〜180W に下げることも勧めています。生成速度は主に VRAM の帯域幅で決まるので、電力を下げても速度はほとんど落ちず、温度は 15°C 以上下がります。
32GB 版かどうかとプラットフォームを確認
MI50 には 16GB 版と 32GB 版の 2 種類があるので、検品時は rocm-smi か amd-smi で VRAM 容量を確認しましょう。プラットフォームも要チェックです。ROCm は CPU が PCIe atomics に対応していること（AMD の第 1 世代 Zen、Intel Haswell 以降）を求めるため、それより古い Xeon のプラットフォームでは使えない可能性があります。BIOS では Above 4G Decoding と Resizable BAR も有効にしておく必要があります。
行列演算ユニットも BF16 もない
この世代のチップには行列演算ユニットがなく、FP16 の演算性能は 26.5 TFLOPS しかなく、BF16 にも対応していません。llama.cpp で GGUF の量子化版を動かすなら生成速度は影響を受けませんが、長いプロンプトの処理は行列演算コアを持つカードよりはっきり遅くなります。BF16 の元の重みは先に FP16 に変換するか、最初から GGUF を使いましょう。

同クラスの GPU との比較

Instinct MI50 32GB と Tesla V100 32GB、Instinct MI100、GeForce RTX 3090 の価格・VRAM・帯域幅・演算性能・ローカル LLM の速度を比較。

スペック	Instinct MI50 32GB	Tesla V100 32GB	Instinct MI100	GeForce RTX 3090
メモリ	32 GB	32 GB同じ	32 GB同じ	24 GB25% 少ない
帯域幅	1,024 GB/s	900 GB/s12% 低い	1,229 GB/s20% 高い	936 GB/s9% 低い
BF16 / FP16 演算性能	27 TFLOPS	112 TFLOPS323% 高い	92 TFLOPS248% 高い	142 TFLOPS437% 高い
INT8 演算性能	53 TOPS	56 TOPS6% 高い	92 TOPS74% 高い	285 TOPS437% 高い
Qwen3.8 27B の速度（2-bit）	70.3 t/s	62.6 t/s11% 遅い	82.8 t/s18% 速い	64.8 t/s8% 遅い
最大で動かせる密モデル（4-bit）	51B	51B同じ	51B同じ	37B27% 少ない
消費電力	300 W	250 W17% 低い	300 W同じ	350 W17% 高い
GPU 間接続	—	非対応	—	NVLink 112.5 GB/s
インターフェース	PCIe 4.0 x16	PCIe 3.0 x16	PCIe 4.0 x16	PCIe 4.0 x16
発売	2018-11	2018-03	2020-11	2020-09
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