Comparaison de l'adéquation des GPU Nvidia pour l'IA

Au milieu de l’agitation du monde moderne, je compare les spécifications techniques de différentes cartes adaptées aux tâches d’IA (Apprentissage profond, Détection d’objets et LLMs). Elles sont toutes incroyablement chères, cependant.

Pour en savoir plus sur la manière dont le choix du GPU affecte le débit des LLM, les limites de la VRAM et les benchmarks entre les différents environnements d’exécution, consultez Performance des LLM : Benchmarks, goulots d’étranglement et optimisation. Pour un guide d’achat plus large pour 2026 incluant les options AMD et Intel, consultez GPU pour l’IA en 2026 : NVIDIA, AMD, Intel comparés.

Cette image est générée par IA. Ne la prenez pas trop au sérieux…

Jetons un coup d’œil aux autres options, simplement pour se faire une idée

Carte	VRAM	Largeur de bus	Bande passoire mémoire	Cœurs CUDA	Cœurs Tensor	Puissance (W)
RTX 4060 Ti 16 Go	16 Go	128-bit	288 Go/s	4 352	136	165
RTX 4070 Ti 16 Go	16 Go	256-bit	672 Go/s	7 680	240	285
RTX 4080 16 Go	16 Go	256-bit	716,8 Go/s	9 728	304	320
RTX 4080 Super 16 Go	16 Go	256-bit	736 Go/s	10 240	320	320
RTX 4090 24 Go	24 Go	384-bit	1 008 Go/s	16 384	512	450
RTX 5060 Ti 16 Go	16 Go	128-bit	448 Go/s	4 608	144	180
RTX 5070 Ti 16 Go	16 Go	256-bit	896 Go/s	8 960	280	300
RTX 5080 16 Go	16 Go	256-bit	896 Go/s	10 752	336	~320
RTX 5090 32 Go	32 Go	512-bit	1 792 Go/s	21 760	680	~450
RTX 2000 Ada	16 Go	128-bit	224 Go/s	2 816	88	70
RTX 4000 Ada	20 Go	160-bit	280 Go/s	6 144	192	70
RTX 4500 Ada	24 Go	192-bit	432 Go/s	7 680	240	210
RTX 5000 Ada	32 Go	256-bit	576 Go/s	12 800	400	250
RTX 6000 Ada	48 Go	384-bit	960 Go/s	18 176	568	300

Vitesse estimée des LLM par GPU (référence Qwen 3.6 27B)

Le tableau ci-dessous estime le débit de génération et de traitement des prompts à partir d’une seule mesure de référence (RTX 4080 16 Go), puis ajuste les résultats en utilisant le nombre de cœurs CUDA et la bande passante mémoire. Cela offre une référence pratique pour la planification lors de la comparaison des cartes NVIDIA pour l’inférence locale.

GPU	Cœurs CUDA	Bande passante	Gén. Est. (t/s)	Prompt Est. (t/s)	Est. MTP max 2 Gén	Est. MTP max 2 Prompt
RTX 4080 16 Go	8 192	912 Go/s	45 (mesuré)	200 (mesuré)	75 (mesuré)	151 (mesuré)
RTX 4090 24 Go	12 000	1 008 Go/s	~50	~260	~82	~220
RTX 5060 Ti 16 Go	4 608	448 Go/s	~22	~100	~38	~76
RTX 5070 12 Go	6 144	672 Go/s	~34	~140	~58	~114
RTX 5070 Ti 16 Go	8 960	896 Go/s	~44	~190	~74	~145
RTX 5080 16 Go	10 752	960 Go/s	~45	~250	~76	~195
RTX 5090 32 Go	21 760	1 792 Go/s	~85	~390	~140	~310
RTX PRO 4000 24 Go	6 144	672 Go/s	~34	~140	~58	~114
RTX PRO 4500 32 Go	7 680	896 Go/s	~44	~175	~74	~138
RTX PRO 5000 48 Go	12 800	1 344 Go/s	~60	~300	~100	~240
RTX PRO 6000 96 Go	21 760	1 792 Go/s	~85	~390	~140	~310

Ces chiffres sont des estimations approximatives, et non des résultats de benchmarks pour chaque carte. La vitesse réelle dépend de la taille du modèle, de la quantification, de la longueur du contexte et de la pile logicielle. Les performances peuvent chuter brusquement si un modèle ne tient pas entièrement dans la VRAM et commence à décharger vers la mémoire CPU.

Pour des résultats mesurés entre plateformes, consultez NVIDIA DGX Spark vs Mac Studio vs RTX-4080. Pour des choix de modèles adaptés à la VRAM, consultez Meilleur LLM sur GPU 16 Go VRAM.

Bande passante mémoire :

• RTX 5090 (1 792 Go/s), puis RTX 4090 (1 008 Go/s), puis RTX 6000 Ada (960 Go/s)

Cœurs Tensor :

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

Cœurs CUDA :

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

RAM :

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

Prix en Australie

• RTX 6000 Ada : 12 000 AUD
• RTX 5090 : 6 000 AUD
• RTX 5000 Ada : 7 000 AUD
• RTX 4090 : rupture de stock

Meilleur GPU grand public pour les LLM

Je pense toujours que la RTX 5090 serait le meilleur choix pour l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond, l’IA et même les LLM :)…

Prix réels

Un peu cher…

Et les prix réels de la RTX 5090 sont 50 % plus élevés que prévu. Regardez ça !

C’était le 15/05/2025

Pour explorer les benchmarks des LLM, les exigences en VRAM et le réglage des performances sur différents GPU et environnements d’exécution, consultez notre hub Performance des LLM : Benchmarks, goulots d’étranglement et optimisation. Pour la planification multi-GPU et des plateformes, consultez Infrastructure IA sur du matériel grand public et Performance des LLM et voies PCIe.

Liens utiles

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