{"id":804,"date":"2026-06-06T02:13:47","date_gmt":"2026-06-06T02:13:47","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/rx-9070-xt-vs-rtx-5070-ti-for-ai-2026\/"},"modified":"2026-10-22T01:40:50","modified_gmt":"2026-10-22T01:40:50","slug":"rx-9070-xt-vs-rtx-5070-ti-for-ai-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/fr\/rx-9070-xt-vs-rtx-5070-ti-for-ai-2026\/","title":{"rendered":"AMD RX 9070 XT vs RTX 5070 Ti pour l'IA en 2026 : ROCm comble-t-il l'\u00e9cart ?"},"content":{"rendered":"<p>On raw silicon, AMD&#8217;s RX 9070 XT trades blows with Nvidia&#8217;s RTX 5070 Ti and costs less. Both carry 16GB of memory, both are current-generation, and in some AI microbenchmarks the AMD card even pulls ahead. So why isn&#8217;t this an easy win for AMD? Because AI buying decisions are made on <em>logiciel<\/em>le logiciel, pas uniquement sur le mat\u00e9riel \u2014 c\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment l\u00e0 que cette confrontation devient nuanc\u00e9e.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Points cl\u00e9s<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>RX 9070 XT :<\/strong> 16 Go, RDNA4, environ 599 $. Puissance brute comp\u00e9titive, prix inf\u00e9rieur.<\/li>\n<li><strong>RTX 5070 Ti :<\/strong> 16 Go GDDR7, bande passante de 896 Go\/s, 1 406 TOPS IA, 749 $. Avantage logiciel CUDA.<\/li>\n<li><strong>Jeux vid\u00e9o \/ performances brutes :<\/strong> \u00e0 moins de ~5 % l\u2019une de l\u2019autre ; AMD remporte certains microbenchmarks IA.<\/li>\n<li><strong>L\u2019\u00e9l\u00e9ment limitant :<\/strong> CUDA \u00ab fonctionne simplement \u00bb avec tous les outils IA ; AMD repose sur ROCm, qui est op\u00e9rationnel en production pour l\u2019inf\u00e9rence, mais reste en retard pour les codes les plus r\u00e9cents.<\/li>\n<li><strong>Verdict :<\/strong> Nvidia pour une exp\u00e9rience IA fluide ; AMD si vous privil\u00e9giez surtout l\u2019inf\u00e9rence et souhaitez r\u00e9aliser des \u00e9conomies.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_88 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6ada6f6eeb0c0\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Basculer<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6ada6f6eeb0c0\"  aria-label=\"Basculer\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rx-9070-xt-vs-rtx-5070-ti-for-ai-2026\/#Specs_side_by_side\" >Sp\u00e9cifications compar\u00e9es<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rx-9070-xt-vs-rtx-5070-ti-for-ai-2026\/#Why_software_decides_this_matchup\" >Pourquoi le logiciel d\u00e9termine ce duel<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rx-9070-xt-vs-rtx-5070-ti-for-ai-2026\/#Local_LLM_and_Stable_Diffusion_in_practice\" >Grands mod\u00e8les linguistiques locaux et Stable Diffusion en pratique<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rx-9070-xt-vs-rtx-5070-ti-for-ai-2026\/#Price_and_the_verdict\" >Prix et verdict<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rx-9070-xt-vs-rtx-5070-ti-for-ai-2026\/#How_to_choose_a_decision_framework_for_your_situation\" >Comment choisir : un cadre de d\u00e9cision pour votre situation<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rx-9070-xt-vs-rtx-5070-ti-for-ai-2026\/#FAQ\" >FAQ<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rx-9070-xt-vs-rtx-5070-ti-for-ai-2026\/#Bottom_line\" >Conclusion<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Specs_side_by_side\"><\/span>Sp\u00e9cifications compar\u00e9es<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Sp\u00e9cifications<\/th>\n<th>RX 9070 XT<\/th>\n<th>RTX 5070 Ti<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>VRAM<\/td>\n<td>16GB<\/td>\n<td>16 Go de GDDR7<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Architecture<\/td>\n<td>RDNA 4<\/td>\n<td>Blackwell<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Bus m\u00e9moire<\/td>\n<td>256 bits<\/td>\n<td>256 bits<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Logiciels IA<\/td>\n<td>ROCm<\/td>\n<td>CUDA<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Jeux vid\u00e9o contre les autres usages<\/td>\n<td>Environ 5 % derri\u00e8re en 4K<\/td>\n<td>environ 5 % devant<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>PDSF<\/td>\n<td>~$599<\/td>\n<td>$749<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Les deux cartes sont remarquablement proches sur le plan mat\u00e9riel \u2014 des tests ind\u00e9pendants les placent \u00e0 environ 5 % l'une de l'autre en jeu rasteris\u00e9, et dans les microbenchmarks IA bruts, la RX 9070 XT est v\u00e9ritablement comp\u00e9titive. La diff\u00e9rence ne r\u00e9side pas dans le silicium, mais dans la pile logicielle.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_software_decides_this_matchup\"><\/span>Pourquoi le logiciel d\u00e9termine ce duel<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La v\u00e9ritable barri\u00e8re d\u00e9fensive de NVIDIA en IA n\u2019est pas le nombre d\u2019op\u00e9rations par seconde (TOPS), mais <strong>CUDA<\/strong>. Virtuellement tous les frameworks, mod\u00e8les et outils IA ciblent CUDA en premier lieu. Installez PyTorch, ex\u00e9cutez un mod\u00e8le, ajoutez une extension \u2014 sur du mat\u00e9riel NVIDIA, cela fonctionne g\u00e9n\u00e9ralement \u00ab tout seul \u00bb.<\/p>\n<p>La r\u00e9ponse d\u2019AMD est <strong>ROCm<\/strong>, qui, en 2026, a parcouru un long chemin : PyTorch, vLLM et llama.cpp disposent tous d\u2019un support officiel pour ROCm, et l\u2019inf\u00e9rence est r\u00e9ellement viable en production. Toutefois, l\u2019\u00e9cart n\u2019est pas encore totalement combl\u00e9 \u2014 les codes de recherche les plus avanc\u00e9s sont toujours publi\u00e9s en premier pour CUDA, et certaines biblioth\u00e8ques sp\u00e9cifiques \u00e0 CUDA manquent encore d\u2019\u00e9quivalents complets sous ROCm. Nous abordons ce sujet en profondeur dans notre analyse d\u00e9taill\u00e9e <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/amd-rocm-vs-nvidia-cuda-2026\/\">Comparaison ROCm \/ CUDA<\/a>et c\u2019est l\u2019\u00e9l\u00e9ment le plus important \u00e0 comprendre avant d\u2019acheter une carte AMD pour des applications IA.<\/p>\n<p>Un d\u00e9tail r\u00e9v\u00e9lateur issu de tests ind\u00e9pendants : la RX 9070 XT a devanc\u00e9 la RTX 5080 dans deux des trois tests IA bruts \u2014 mais ces benchmarks ont \u00e9t\u00e9 ex\u00e9cut\u00e9s <em>sans<\/em> \u00e0 l\u2019aide d\u2019API sp\u00e9cifiques aux fabricants, comme CUDA ou ROCm, qui offrent des avantages substantiels dans les sc\u00e9narios r\u00e9els, notamment gr\u00e2ce \u00e0 la maturit\u00e9 sup\u00e9rieure de la pile logicielle NVIDIA. Autrement dit, le silicium d\u2019AMD est solide ; l\u2019exp\u00e9rience logicielle quotidienne penche toutefois encore en faveur de NVIDIA.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Local_LLM_and_Stable_Diffusion_in_practice\"><\/span>Grands mod\u00e8les linguistiques locaux et Stable Diffusion en pratique<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Pour <strong>inf\u00e9rence<\/strong> \u2014 ex\u00e9cution locale de grands mod\u00e8les linguistiques (LLM) et g\u00e9n\u00e9ration d\u2019images \u2014 la RX 9070 XT constitue un choix l\u00e9gitime en 2026. Gr\u00e2ce \u00e0 ROCm et \u00e0 llama.cpp, elle ex\u00e9cute correctement les mod\u00e8les populaires, et ses 16 Go de m\u00e9moire correspondent exactement \u00e0 la capacit\u00e9 de la RTX 5070 Ti, rendant ainsi identiques les limites impos\u00e9es par la taille des mod\u00e8les. Vous devrez consacrer un peu plus de temps \u00e0 la configuration, mais cela fonctionne.<\/p>\n<p>Pour <strong>l\u2019entra\u00eenement, l\u2019ajustement fin ou les codes exp\u00e9rimentaux les plus r\u00e9cents<\/strong>, la RTX 5070 Ti reste le choix le plus s\u00fbr. La maturit\u00e9 de CUDA signifie moins de d\u00e9pendances cass\u00e9es et un acc\u00e8s plus rapide aux nouvelles techniques d\u00e8s leur sortie.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Price_and_the_verdict\"><\/span>Prix et verdict<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>\u00c0 environ 599 $ contre 749 $, la RX 9070 XT vous permet d\u2019\u00e9conomiser environ 150 $ \u2014 une somme r\u00e9elle. La d\u00e9cision d\u00e9pend de la mani\u00e8re dont vous \u00e9valuez cet avantage financier par rapport aux frictions logicielles :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Choisissez la RTX 5070 Ti si<\/strong> vous privil\u00e9giez une exp\u00e9rience IA sans accroc, effectuez des t\u00e2ches d\u2019entra\u00eenement ou de recherche, ou simplement ne souhaitez pas avoir \u00e0 vous soucier de la compatibilit\u00e9. CUDA est alors le chemin de moindre r\u00e9sistance.<\/li>\n<li><strong>Choisissez la RX 9070 XT si<\/strong> vous effectuez principalement de l\u2019inf\u00e9rence, \u00eates \u00e0 l\u2019aise avec une configuration ROCm basique, et pr\u00e9f\u00e9rez investir ces \u00e9conomies dans davantage de m\u00e9moire vive ou de stockage.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Pour une comparaison avec le mod\u00e8le sup\u00e9rieur, consultez <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/rx-9070-xt-vs-rtx-5080-for-ai-2026\/\">RX 9070 XT vs RTX 5080<\/a>, ou l\u2019article complet <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/best-gpus-for-local-llms-2026\/\">meilleurs GPUs pour les LLMs locaux<\/a>.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_to_choose_a_decision_framework_for_your_situation\"><\/span>Comment choisir : un cadre de d\u00e9cision pour votre situation<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Parce que les deux cartes ont 16 Go, aucune ne d\u00e9verrouille une classe de mod\u00e8le que l'autre ne peut pas ex\u00e9cuter. Un mod\u00e8le 14B \u00e0 Q4_K_M est confortable sur l'une ou l'autre, un MoE de classe 20B comme GPT-OSS est viable sur les deux, et les mod\u00e8les denses de 30B et plus sont difficiles sur les deux. La vraie d\u00e9cision n'est pas la capacit\u00e9. C'est le friction que vous \u00eates pr\u00eat \u00e0 absorber dans votre stack logiciel, et combien vous \u00eates pr\u00eat \u00e0 payer pour l'\u00e9viter. Orientez-vous selon la situation qui vous correspond.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Vous d\u00e9pendez d'outils r\u00e9serv\u00e9s \u00e0 CUDA.<\/strong> Si votre flux de travail touche \u00e0 quelque chose qui suppose Nvidia, comme certains frameworks d'entra\u00eenement, TensorRT, des builds bitsandbytes, des pipelines vid\u00e9o ou un repo de recherche de niche, achetez le <strong>RTX 5070 Ti<\/strong> et arr\u00eatez de lire. La prime est le co\u00fbt de ne jamais d\u00e9boguer un mur de compatibilit\u00e9.<\/li>\n<li><strong>Vous ex\u00e9cutez l'inf\u00e9rence sur Linux et aimez bricoler.<\/strong> ROCm d'AMD navigue maintenant nativement PyTorch sur Linux pour RDNA 4, et le support llama.cpp\/Ollama est solide. Sur Linux, la <strong>RX 9070 XT<\/strong> est le choix valeur, lib\u00e9rant environ 300 $ au prix de rue de juin 2026 pour plus de RAM syst\u00e8me ou un SSD.<\/li>\n<li><strong>Vous \u00eates d'abord Windows et voulez que \u00e7a marche.<\/strong> AMD a activ\u00e9 PyTorch nativement sur Windows pour RDNA 4 via ROCm, mais c'est plus r\u00e9cent et moins \u00e9prouv\u00e9 que CUDA. Si vous voulez le chemin de moindre r\u00e9sistance sous Windows, la <strong>5070 Ti<\/strong> reste le choix plus s\u00fbr.<\/li>\n<li><strong>La vitesse de jeton compte plus que l'\u00e9conomie.<\/strong> La m\u00e9moire GDDR7 de la RTX 5070 Ti offre environ 40 % de bande passante m\u00e9moire suppl\u00e9mentaire par rapport \u00e0 la GDDR6 de la RX 9070 XT, et la vitesse d\u2019inf\u00e9rence \u00e9chelle directement avec cette bande passante. Si vous g\u00e9n\u00e9rez de grands volumes de texte, privil\u00e9giez NVIDIA.<\/li>\n<li><strong>Le budget est la contrainte absolue.<\/strong> Si le choix se r\u00e9sume \u00e0 acheter imm\u00e9diatement une RX 9070 XT ou \u00e0 attendre et \u00e9pargner pour une RTX 5070 Ti, optez pour la carte AMD et commencez \u00e0 travailler d\u00e8s maintenant.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Une r\u00e9serve honn\u00eate avant de trancher : 16 Go constituent le seuil minimal, non une zone de confort. Des fen\u00eatres de contexte \u00e9tendues consomment rapidement de la VRAM, et les deux cartes vous obligent \u00e0 faire un compromis entre longueur du contexte et taille du mod\u00e8le d\u00e8s lors que celui-ci d\u00e9passe 14 milliards de param\u00e8tres. Si votre travail n\u00e9cessite r\u00e9ellement des mod\u00e8les denses de plus de 30 milliards de param\u00e8tres ou des contextes tr\u00e8s longs, aucune de ces deux cartes ne convient, et votre argent sera mieux investi dans une carte dot\u00e9e de 24 Go de VRAM. Achetez en fonction de votre r\u00e9alit\u00e9 logicielle, pas uniquement des caract\u00e9ristiques techniques.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>FAQ<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>La RX 9070 XT est-elle adapt\u00e9e \u00e0 l\u2019IA ?<\/h3>\n<p>Oui, pour l'inf\u00e9rence. Avec le support ROCm maintenant mature pour PyTorch, vLLM et llama.cpp, elle ex\u00e9cute bien les LLM locaux et Stable Diffusion, et ses 16 Go correspondent au RTX 5070 Ti. Les mises en garde portent sur l'entra\u00eenement et le code de recherche de pointe, o\u00f9 la maturit\u00e9 de CUDA donne toujours \u00e0 Nvidia l'avantage.<\/p>\n<h3>ROCm fonctionne-t-il aussi bien que CUDA en 2026 ?<\/h3>\n<p>Pour l'inf\u00e9rence courante, c'est proche \u2014 viable en production et officiellement support\u00e9 sur les principaux outils. Pour l'entra\u00eenement et le code de recherche le plus r\u00e9cent, CUDA est toujours plus fluide, car les nouveaux travaux sortent d'abord en CUDA et certaines biblioth\u00e8ques CUDA n'ont pas d'\u00e9quivalents ROCm complets. Voir notre <a href=\"https:\/\/convly.ai\/fr\/amd-rocm-vs-nvidia-cuda-2026\/\">Guide ROCm contre CUDA<\/a> pour les d\u00e9tails.<\/p>\n<h3>Laquelle est plus rapide pour l'IA, la RX 9070 XT ou RTX 5070 Ti ?<\/h3>\n<p>Sur le silicium brut, elles sont tr\u00e8s proches, et AMD gagne certains microbenchmarks sans API. En utilisation r\u00e9elle de l'IA avec CUDA compar\u00e9 \u00e0 ROCm, la RTX 5070 Ti est g\u00e9n\u00e9ralement la plus performante en raison de la maturit\u00e9 du logiciel Nvidia, m\u00eame si l'\u00e9cart mat\u00e9riel est faible.<\/p>\n<h3>La RX 9070 XT vaut-elle le coup pour \u00e9conomiser sur une configuration IA ?<\/h3>\n<p>Si votre travail est surtout de l'inf\u00e9rence et que vous n'\u00eates pas d\u00e9rang\u00e9 par un peu de configuration ROCm, oui \u2014 l'\u00e9conomie de ~150 $ est r\u00e9elle et la carte est capable. Si vous appr\u00e9ciez la compatibilit\u00e9 \u00ab plug-and-play \u00bb ou faites de l'entra\u00eenement, la RTX 5070 Ti vaut la prime.<\/p>\n<h3>Quelle alimentation \u00e9lectrique faut-il pr\u00e9voir pour la RX 9070 XT ou la RTX 5070 Ti ?<\/h3>\n<p>Pr\u00e9voyez une alimentation de qualit\u00e9 de 750 W pour la RTX 5070 Ti et de 850 W pour la RX 9070 XT. La RTX 5070 Ti affiche un TDP de 300 W, et NVIDIA recommande une alimentation de 750 W. La RX 9070 XT est officiellement class\u00e9e \u00e0 environ 304 W, mais sa consommation r\u00e9elle sous charge atteint pr\u00e8s de 350 W, avec des pics transitoires encore plus \u00e9lev\u00e9s ; bien que la r\u00e9f\u00e9rence AMD indique \u00e9galement 750 W, de nombreuses cartes partenaires exigent 800 W ou plus, et 850 W constitue donc le seuil pratique le plus s\u00fbr. La RTX 5070 Ti utilise un connecteur 16 broches : assurez-vous que votre alimentation inclut le c\u00e2ble ou l\u2019adaptateur ad\u00e9quat. L\u2019inf\u00e9rence IA sollicite rarement le GPU aussi intens\u00e9ment que le jeu, mais dimensionnez l\u2019alimentation en fonction de la puissance maximale requise, pas de la moyenne.<\/p>\n<h3>La RX 9070 XT est-elle meilleure sous Linux que sous Windows pour les applications IA ?<\/h3>\n<p>Oui, Linux demeure la voie la plus fluide pour la RX 9070 XT. La pile ROCm d\u2019AMD s\u2019est le plus rapidement mature sous Linux, o\u00f9 le support natif de PyTorch et de llama.cpp est fiable sur l\u2019architecture RDNA 4. AMD a depuis \u00e9galement activ\u00e9 PyTorch natif sous Windows via ROCm, mais cette version est plus r\u00e9cente et vous risquez davantage de rencontrer des difficult\u00e9s. Si vous souhaitez utiliser AMD avec un minimum de configuration, privil\u00e9giez Linux. Si vous \u00eates attach\u00e9 \u00e0 Windows et exigez z\u00e9ro friction, la RTX 5070 Ti reste l\u2019achat le plus s\u00fbr.<\/p>\n<h3>16 Go de VRAM sont-ils suffisants pour l\u2019IA en 2026, ou faut-il plut\u00f4t opter pour une carte de 24 Go ?<\/h3>\n<p>16 Go suffisent pour les usages IA locaux les plus courants : les mod\u00e8les de 7 \u00e0 14 milliards de param\u00e8tres (7B \u00e0 14B), quantifi\u00e9s en Q4, tournent confortablement, et les mod\u00e8les MoE (mixture-of-experts) de classe 20B sont viables. Ces deux cartes se situent pr\u00e9cis\u00e9ment \u00e0 ce seuil de 16 Go. Les limites apparaissent avec des fen\u00eatres de contexte \u00e9tendues et les mod\u00e8les denses d\u00e9passant approximativement 14 milliards de param\u00e8tres, o\u00f9 vous devez imp\u00e9rativement sacrifier la longueur du contexte pour augmenter la taille du mod\u00e8le. Si vous avez r\u00e9guli\u00e8rement besoin de mod\u00e8les denses de plus de 30 milliards de param\u00e8tres ou de contextes tr\u00e8s \u00e9tendus, passez \u00e0 une carte de 24 Go, car aucune optimisation ne peut faire en sorte que 16 Go se comportent comme 24 Go.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusion<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La RX 9070 XT prouve que le mat\u00e9riel AMD n'est plus le probl\u00e8me \u2014 il \u00e9gale le RTX 5070 Ti sur le silicium et le surpasse en prix. L'\u00e9cart restant est logiciel. Si vous voulez l'exp\u00e9rience IA sans friction ou faites un entra\u00eenement quelconque, les RTX 5070 Ti et CUDA gagnent. Si vous allez surtout ex\u00e9cuter de l'inf\u00e9rence et vouloir \u00e9conomiser, la RX 9070 XT est enfin une r\u00e9ponse AMD cr\u00e9dible.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le mod\u00e8le phare RDNA4 d\u2019AMD est, sur le papier, \u00e0 la hauteur de la RTX 5070 Ti et propos\u00e9 \u00e0 un prix inf\u00e9rieur. Mais en mati\u00e8re d\u2019IA, ce ne sont pas les sp\u00e9cifications techniques qui font la diff\u00e9rence, mais les logiciels, et c\u2019est l\u00e0 que les choses deviennent int\u00e9ressantes.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1948,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[248],"tags":[669,659,291,327,667,668],"class_list":["post-804","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-gpus","tag-amd-ai-gpu","tag-local-llm-gpu","tag-rocm","tag-rtx-5070-ti","tag-rx-9070-xt","tag-rx-9070-xt-vs-rtx-5070-ti"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/804","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=804"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/804\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3051,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/804\/revisions\/3051"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1948"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=804"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=804"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=804"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}