Choisir son GPU pour l'IA

Ce guide pratique vous aide à naviguer dans l’écosystème des cartes graphiques dédiées à l’intelligence artificielle. En détaillant les fondamentaux de l’architecture GPU, la capacité et la bande passante de la VRAM, ainsi que les différents formats de précision (FP16, BF16, INT8, INT4), il vous fournit les connaissances nécessaires pour évaluer les performances réelles de chaque modèle face à vos charges de travail. En s’appuyant sur trois niveaux de budget (entrée de gamme, milieu de gamme et haut de gamme) et sur trois types de charge (inférence LLM, entraînement LLM, génération d’images et traitement audio), le livre propose des configurations argumentées et des recommandations concrètes. Vous apprendrez également à prendre en compte la consommation énergétique, la thermique, le facteur de forme, la compatibilité logicielle et les possibilités de multi‑GPU grâce aux technologies NVLink ou Infinity Fabric. - Comprendre le rôle de la VRAM, de la bande passante et du calcul dans les workloads IA - Maîtriser les différentes précisions et leurs effets sur la vitesse et la qualité - Évaluer les architectures récentes : NVIDIA Ampere, Ada Lovelace, Hopper ; AMD RDNA 2/3 ; Intel Xe‑LP/Xe‑HPG - Sélectionner le GPU adapté selon votre budget et votre usage (LLM, Stable Diffusion, Whisper/TTS, etc.) - Optimiser la consommation, la thermique et l’encombrement de votre configuration - Exploiter les écosystèmes logiciels (CUDA, ROCm, oneAPI) et les outils de benchmarking - Prévoir l’évolution de votre matériel grâce aux technologies émergentes et aux chemins de mise à niveau