Merci Thom ! Bon retour sur les V100 : limiter la puissance en charge sans perdre en token/sec, c’est logique vu qu’en inférence le GPU attend surtout sa mémoire. Je le note pour compléter l’encadré.
Pour le chauffe-eau, la piste est bonne dans l’absolu, mais elle n’explique pas ma courbe : un chauffe-eau consomme de façon constante toute l’année, alors que ma facture décolle pile à la mise en route de la 5070 Ti et retombe pile quand je bascule sur les API. Le motif colle au GPU, pas à un poste fixe.
A bientôt Louis 🐇 🤜 🤛 🐰

Hello ache,
Remarque juste, et je vais y répondre en deux temps, parce que ton cas d’usage (polyvalent jeux + ML) est différent de celui de l’article.
Sur les cartes gamer AMD d’abord. Si tu es joueur avant tout et que tu bidouilles du ML à côté, une 9070 XT se défend, je ne vais pas te dire le contraire. Le support ROCm sur RDNA 4 est réel : Ollama, llama.cpp et ComfyUI tournent, et c’est effectivement mieux que la stack Intel aujourd’hui. Mais je nuance ton parallèle avec le dilemme Intel : le B70 échange de la bande passante contre 32 Go de VRAM à 900 €. Les Radeon gamer, elles, n’offrent même pas ce troc. Une 9070 XT plafonne à 16 Go, exactement comme sa concurrente NVIDIA, avec un écosystème logiciel en retrait. Tu ne gagnes rien côté IA, tu perds CUDA. C’est pour ça qu’elles ne sont pas dans le dossier : elles n’apportent aucun arbitrage nouveau, juste une case en moins.
Deuxième temps, et c’est là que ça devient intéressant : AMD a une vraie réponse IA, mais ce n’est pas dans la gamme gamer. C’est la Radeon AI PRO R9700 : le silicium de la 9070 XT, mais avec 32 Go de GDDR6, 644 Go/s de bande passante, ROCm supporté officiellement et une conception blower pensée pour empiler jusqu’à 4 cartes (128 Go de VRAM dans une tour). Sur le papier, c’est LA carte AMD pour l’IA locale.
Le hic, c’est le prix. Annoncée à 1 299 €, elle se négocie plutôt entre 1 400 et 1 550 € en ce moment. À ce tarif, elle se retrouve face à la 3090 d’occasion : 24 Go, une bande passante supérieure (936 Go/s), CUDA, pour 700 à 1 000 €. Un acheteur LDLC qui a remplacé sa 3090 par une R9700 le résume bien : ça marche avec Ollama, mais ROCm demande beaucoup plus de manipulations que CUDA. Les 8 Go de VRAM supplémentaires ne compensent pas encore l’écart de prix et l’écart d’écosystème.
Bref : la R9700 est la première carte AMD que je surveille sérieusement pour l’IA locale. Si elle passe sous les 1 100 € et que ROCm continue de progresser au rythme actuel, elle gagnera sa ligne dans la prochaine mise à jour du dossier. Aujourd’hui, elle reste un cran trop chère face à l’occasion NVIDIA.
A bientôt Louis 🐇 🤜 🤛 🐰

Hello Bastien,
Bonne question, et la réponse est volontaire : je ne les ai pas mises parce que ce ne sont pas des cartes pensées pour l’IA, et que les acheter pour ça, c’est du gâchis de watts et d’euros.
Je détaille. Une 9060 XT 16 Go tourne autour de 440-510 € en ce moment. Une 9070 XT 16 Go, comptez encore plusieurs centaines d’euros de plus. Pour de l’IA locale, ces cartes cumulent trois handicaps :
16 Go de VRAM maximum. C’est le même plafond que ma 5070 Ti : tu es limité aux modèles 7B-14B confortables, et tu quantifies agressivement au-delà. Aucun avantage sur NVIDIA à ce niveau.
Pas de CUDA. Le support ROCm sur RDNA 4 a progressé, Ollama et llama.cpp tournent, ComfyUI aussi. Mais tout le reste de l’écosystème (une grosse partie des nodes ComfyUI, les outils de fine-tuning, la moitié des projets GitHub que tu voudras tester) est écrit pour CUDA d’abord. Tu passeras ton temps à contourner, quand ça ne bloque pas tout court. C’est le piège que je décris dans l’article avec ROCm : ça marche sur les sentiers battus, ça coince dès que tu en sors.
Le rendement par watt et par euro. À prix équivalent, une RTX 5060 Ti 16 Go fait le même travail avec l’écosystème complet. Et surtout, pour le prix d’une 9070 XT, tu touches une RTX 3090 24 Go d’occasion : 50 % de VRAM en plus, une bande passante mémoire supérieure (936 Go/s contre 645), et CUDA. Pour de l’IA, il n’y a pas match.
Soyons clairs sur la nuance : si tu as déjà une 9060 ou 9070 XT dans ton PC gaming et que tu veux faire tourner un modèle de temps en temps, vas-y, ça passe via ROCm ou Vulkan. Mais monter une config IA autour de ces cartes en 2026, non. Ce sont d’excellentes cartes de jeu, c’est leur métier, et il faut le leur laisser.
A bientôt Louis 🐇 🤜 🤛 🐰

Hello Raphael,
Bonne question. Je n’en ai pas parlé pour deux raisons.
La première : le GTR9 Pro est un clone Strix Halo parmi une douzaine d’autres (GMKtec EVO-X2, Framework Desktop, HP Z2 Mini, Geekom A9 Mega…). Même Ryzen AI Max+ 395, mêmes 128 Go de LPDDR5X-8000, même bande passante d’environ 256 Go/s, mêmes limites ROCm sur l’iGPU. La catégorie « mini-PC à mémoire unifiée » du dossier le couvre déjà. Seuls changent le châssis, le bruit et le SAV.
La seconde, c’est le prix. Au moment où j’écris, il s’affiche à plus de 3 300 € en France. À ce tarif, un ASUS Ascent GX10 se trouve autour de 3 500 € avec la même quantité de mémoire unifiée (128 Go), une bande passante équivalente (273 Go/s), mais surtout CUDA natif : PyTorch, vLLM, TensorRT, ComfyUI, tout tourne sans bricolage, avec les Tensor Cores Blackwell derrière pour le prompt processing et le fine-tuning. Côté Strix Halo, dès que tu sors de l’inférence Ollama, tu retombes dans le piège ROCm décrit dans l’article. Le GTR9 Pro traîne en plus un bug documenté sur ses ports 10 GbE qui plantent sous forte charge GPU.
Bref : à 200 € d’écart, entre un Strix Halo et une machine CUDA, le choix est vite fait. Et si le budget est plus serré, la 3090 d’occasion à 700-1 000 € reste la meilleure porte d’entrée si tes modèles tiennent en 24 Go.
A bientôt Louis 🐇 🤜 🤛 🐰

Serait-il possible d’avoir également une comparaison avec les derniers modèles AMD (9060, 9070 XT) sur le marché ?

Dilem idem que pour la stack Intel (moins de bande passante pour plus de VRAM). Je sais que le support ROCm est meilleur que pour Intel pour les cartes hautes gammes, mais je n’en sais pas plus.

Touché, le B70 manque. Je l’avais écarté parce que la stack Intel n’était pas mûre au moment où j’ai écrit, mais sur le papier c’est le meilleur candidat VRAM/€ côté carte neuve en 2026 : 32 Go pour ~900 €, 608 Go/s, et jusqu’à 4 cartes pour 128 Go. Plus de VRAM qu’une 3090 d’occasion, mais moins de bande passante (608 contre 936 Go/s). Le vrai frein est logiciel : le backend vLLM XPU ne sert que du FP16 aujourd’hui (bfloat16 bloqué, donc Gemma 2 ne passe pas), et le reste demande de bricoler les conteneurs. Exactement le piège que je décris pour ROCm, version Intel. J’ajoute un paragraphe, merci pour le rappel.