Quelle carte graphique grand public est la mieux adaptée pour les LLM, l’IA et l’apprentissage profond ?

La carte NVIDIA RTX 5090 est actuellement la meilleure pour les LLM et l’IA.

Comment la VRAM affecte-t-elle les performances des modèles de langage ?

Plus de VRAM vous permet d’exécuter des modèles plus volumineux entièrement sur le GPU sans déchargement sur le CPU, ce qui améliore considérablement le nombre de tokens par seconde. Notre hub de performance des LLM couvre les limites de VRAM et les benchmarks.

Où puis-je trouver des benchmarks et des guides de performance pour les LLM ?

Notre centre de performance des LLM aborde le débit par rapport à la latence, les limites de VRAM, les requêtes parallèles et les benchmarks sur différents runtimes et matériels.

16 Go de VRAM sont-ils suffisants pour exécuter des LLM localement ?

Oui pour de nombreux modèles de 7B à 14B. Les modèles plus grands peuvent utiliser le déchargement sur le CPU et s’exécuter plus lentement. La section Performances des LLM présente des benchmarks pour des GPU de 16 Go.

Comparaison de la pertinence des GPU NVidia pour l'IA

L'IA nécessite beaucoup de puissance...

Sommaire

Dans le milieu du chaos du monde moderne ici, je compare les spécifications techniques de différentes cartes adaptées aux tâches IA
(Deep Learning,
Détection d’objets
et LLMs).
Elles sont toutes extrêmement chères toutefois.

Pour en savoir plus sur l’impact du choix du GPU sur le débit des LLM, les limites de VRAM et les benchmarks à travers les environnements d’exécution, consultez Performance des LLM : Benchmarks, Bottlenecks & Optimisation.

Image de cartes graphiques générée par l’IA en cours d’exécution sur le GPU

C’est une image générée par l’IA. Ne la prenez pas au sérieux…

Regardons d’autres options, juste pour explorer

Carte	VRAM	Largeur de bus	Bande passante de mémoire	Cores CUDA	Cores Tensor	Puissance (W)
RTX 4060 Ti 16GB	16 GB	128-bit	288 GB/s	4,352	136	165
RTX 4070 Ti 16GB	16 GB	256-bit	672 GB/s	7,680	240	285
RTX 4080 16GB	16 GB	256-bit	716,8 GB/s	9,728	304	320
RTX 4080 Super 16GB	16 GB	256-bit	736 GB/s	10,240	320	320
RTX 4090 24GB	24 GB	384-bit	1008 GB/s	16,384	512	450
RTX 5060 Ti 16GB	16 GB	128-bit	448 GB/s	4,608	144	180
RTX 5070 Ti 16GB	16 GB	256-bit	896 GB/s	8,960	280	300
RTX 5080 16GB	16 GB	256-bit	896 GB/s	10,752	336	~320
RTX 5090 32GB	32 GB	512-bit	1792 GB/s	21,760	680	~450
RTX 2000 Ada	16 GB	128-bit	224 GB/s	2,816	88	70
RTX 4000 Ada	20 GB	160-bit	280 GB/s	6,144	192	70
RTX 4500 Ada	24 GB	192-bit	432 GB/s	7,680	240	210
RTX 5000 Ada	32 GB	256-bit	576 GB/s	12,800	400	250
RTX 6000 Ada	48 GB	384-bit	960 GB/s	18,176	568	300

Bande passante de mémoire :

RTX 5090 (1792 GB/s), puis RTX 4090 (1008 GB/s), puis RTX 6000 Ada (960 GB/s)

Cores Tensor :

RTX 5090 (680), puis RTX 6000 Ada (568), puis RTX 4090 (512)

Cores CUDA :

RTX 5090 (21 760), puis RTX 6000 Ada (18 176), puis RTX 4090 (16 384)

RAM :

RTX 6000 Ada (48 GB), puis RTX 5090 et RTX 5000 Ada (32 GB), puis RTX 4090 (24 GB)

Prix en Australie

RTX 6000 Ada : 12 000 AUD
RTX 5090 : 6 000 AUD
RTX 5000 Ada : 7 000 AUD
RTX 4090 : épuisé

Meilleur GPU de consommation pour les LLM

Pourtant, je pense que le RTX 5090 serait toujours le meilleur choix pour le machine learning, le deep learning, l’IA et même les LLM :)

Prix réels

Un peu cher…

Page du NVidia RTX 5090

Et les prix réels du RTX 5090 sont 50 % plus élevés que prévu. Regardez cela !

C’est le 15/05/2025

texte alternatif

Pour explorer les benchmarks des LLM, les exigences en VRAM et l’optimisation de la performance sur différentes cartes graphiques et environnements d’exécution, consultez notre Performance des LLM : Benchmarks, Bottlenecks & Optimisation.

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