GPU coverage for AI workloads: VRAM requirements, price-per-token maths, and honest verdicts on which cards are worth buying for training and local inference.
La RX 9070 XT coûte plusieurs centaines de moins que la RTX 5080 et la surpasse dans certains benchmarks bruts d'IA. S'agit-il donc de la révélation du rapport qualité-prix de 2026 — ou est-ce que CUDA et la puissance de calcul l'emportent encore ? Voyons cela de plus près.
Le modèle phare RDNA4 d’AMD est, sur le papier, à la hauteur de la RTX 5070 Ti et proposé à un prix inférieur. Mais en matière d’IA, ce ne sont pas les spécifications techniques qui font la différence, mais les logiciels, et c’est là que les choses deviennent intéressantes.
Même puce Blackwell, même bande passante mémoire — mais 96 Go contre 32 Go, avec en plus la correction ECC. L’une coûte $2 000, l’autre $7 500. Voici exactement en quoi la carte Pro justifie son prix près de quatre fois plus élevé.
La $450 fait la différence entre ces deux modèles : pour l'IA, elle offre à la fois davantage de VRAM et une puissance de calcul presque doublée. Voyons si la RTX 5080 justifie l'écart de prix par rapport à la 5070 pour les tâches d'IA en local.
Le modèle $200 fait la distinction entre ces deux options — mais pour l'IA, c'est en réalité une question de 12 Go contre 16 Go de mémoire vidéo (VRAM), et ce simple chiffre détermine les modèles que vous pouvez exécuter. Voici comment ils se comparent dans des conditions d'utilisation réelles.
C'est l'un des rares cas où la carte la moins chère dispose de plus de mémoire vidéo. La RTX 5070 est plus rapide ; la RTX 5060 Ti 16 Go permet de traiter des modèles plus volumineux. En matière d'IA, ce compromis ne permet pas de désigner clairement un gagnant.
La génération de vidéos d'IA locale est la charge de travail créative la plus gourmande en VRAM qui soit. Ce guide classe les GPU capables de faire tourner des modèles comme Hunyuan et Wan.
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Le réglage fin des LLM à la maison est réaliste en 2026 - si vous disposez de la VRAM nécessaire. Ce guide classe les meilleurs GPU pour le réglage fin à domicile et explique la quantité de mémoire dont vous avez réellement besoin.
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Nvidia DGX Spark, the shipping version of Project DIGITS: GB10 chip, 128 GB unified memory and 273 GB/s bandwidth. What size of model it holds, why memory speed limits it, the launch price and who should buy one.
