Quel GPU faut-il pour exécuter l’IA en local ?

Pour exécuter des modèles IA en local, un GPU avec au moins 8 GB de VRAM est recommandé. La NVIDIA RTX 3060 (12 GB VRAM) est une excellente option d’entrée. Elle exécute Llama 3.1 8B à environ 30 tokens/s en quantification Q4.

De combien de VRAM ai-je besoin pour Llama 3 ?

Llama 3.1 8B nécessite environ 5 GB de VRAM en Q4. Tout GPU gaming avec 8 GB+ le fait tourner confortablement. Pour Llama 3.3 70B, il faut au moins 42 GB de VRAM ou Apple Silicon avec 48 GB de mémoire unifiée.

Puis-je exécuter l’IA sans GPU ?

Oui. Des petits modèles comme Phi-3-mini tournent sur CPU à 10-15 tokens/s sur un i7 moderne. Il faut au moins 16 GB de RAM. Les performances sont plus faibles qu’avec GPU mais restent utilisables pour tests et usages légers.

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Sélection active de modèle

Llama 3.1 8B Phi-4 Stable Diffusion Qwen2.5 Coder

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Profil du modèle

Phi-4

Microsoft · 14B parametres

OPTIMISÉ

Besoin en VRAM

8.4 GB

4GB8GB12GB16GB 24GB+

Nœuds locaux recommandés

Inférence FP16

Latence 24ms

Pourquoi c’est difficile

Exécuter l’IA en local est plus difficile que nécessaire

Les specs ne suffisent pas

TFLOPS, cœurs CUDA, tensor ops… rien de tout ça ne dit quels modèles vous pouvez réellement exécuter. Les performances réelles dépendent de la bande passante mémoire et de l’efficacité de quantification.

Mauvaises décisions matérielles

Choisir le mauvais GPU peut vous limiter pendant des années. La VRAM est le principal goulet d’étranglement des LLM, et beaucoup de cartes grand public sont sous-dimensionnées pour l’inférence locale.

Pas de réponses claires

La plupart des guides sont vagues ou dépassés. Quand un tutoriel est publié, les architectures de modèles et les optimisations runtime ont déjà évolué.

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