192 Go de VRAM : NVIDIA a un ÉNORME PROBLÈME !

192 Go de mémoire pour l'IA : avec son architecture à mémoire unifiée et ses processeurs AMD Ryzen AI Max+ PRO 495 (série Ryzen AI Max PRO 400) ainsi que ses accélérateurs Instinct MI300X, AMD attaque directement le plus gros point faible des cartes graphiques NVIDIA GeForce RTX : la limite de la mémoire vidéo (VRAM) Dans cette vidéo, on analyse techniquement si une configuration AMD dotée de 192 Go de mémoire peut réellement remplacer ou rendre obsolète une carte graphique NVIDIA (RTX 4090, RTX 5090 ou GPU professionnel) pour faire tourner des modèles d'intelligence artificielle en local (LLM) Au programme de cette analyse technique :Le mur de la VRAM chez NVIDIA : pourquoi 24 Go ou 32 Go de VRAM ne suffisent plus pour exécuter les grands modèles de langage (Llama 3 70B / 405B, DeepSeek, Qwen, Mistral) sans perte de précision (quantification FP16 vs Q4/Q8).L'offensive d'AMD à 192 Go : comment fonctionnent la mémoire unifiée (UMA) sur les Mini-PC et stations de travail AMD Ryzen AI Max+ PRO 495, les configurations AM5 en DDR5 (4x 48 Go) et la mémoire HBM3 de l'AMD Instinct MI300X Performances réelles en IA locale : comparatif entre capacité mémoire totale et bande passante…