Question 1

De combien de VRAM ai-je vraiment besoin pour un LLM local en 2026 ?

Accepted Answer

Cela dépend de la taille du modèle et de la quantification. Un modèle 12B en Q4 tient dans environ 7 à 8 Go, ce qui rend une carte 12 Go exploitable. Pour des modèles 26–27B, il vous faut 14–18 Go — une carte 16 Go est le sweet spot. Les modèles 70B+ nécessitent 40 à 80 Go, ce qui demande plusieurs GPU ou des cartes workstation haut de gamme.

Question 2

Qu'est-ce que le déchargement CPU et pourquoi est-ce lent ?

Accepted Answer

Le déchargement CPU déplace les couches qui ne tiennent pas dans la VRAM vers la RAM système. La bande passante de la RAM système est de 40 à 80 Go/s — environ 10 à 20 fois plus lente que la mémoire GPU. Pour une inférence fluide, conservez l'intégralité du modèle quantifié dans la VRAM.

Question 3

Que signifient Q4_K_M ou Q8_0 en quantification ?

Accepted Answer

La quantification réduit chaque poids du modèle de 16 bits à moins de bits pour économiser de la mémoire. Q4_K_M utilise environ 4 bits par poids — environ la moitié de la VRAM du FP16 avec une perte de qualité minime. Q8_0 utilise 8 bits, produisant une qualité quasi sans perte mais nécessitant environ deux fois plus de VRAM.

Question 4

Qu'est-ce qu'un modèle MoE et pourquoi fonctionne-t-il plus vite que sa taille ne le suggère ?

Accepted Answer

Les modèles Mixture-of-Experts (MoE) ont un nombre total de paramètres élevé mais n'en activent qu'un petit sous-ensemble par token. Cela signifie que le calcul d'inférence et le cache KV évoluent avec le nombre de paramètres actifs, pas le total — donc un modèle MoE de 26B peut fonctionner plus vite qu'un modèle dense de 7B sur du matériel capable.

Question 5

Dois-je choisir une carte GeForce grand public ou une carte workstation ?

Accepted Answer

Les cartes grand public offrent le meilleur rapport prix/Go de VRAM pour les quantités de gaming (8–24 Go). Les cartes workstation offrent une capacité VRAM plus élevée (32–96 Go) et de la mémoire ECC, à un coût nettement supérieur. Choisissez une carte grand public si votre modèle tient dans 24 Go ; optez pour une workstation si vous avez besoin de 32 Go ou plus.

Question 6

Puis-je exécuter un LLM local sur un GPU AMD ?

Accepted Answer

Oui. ROCm prend en charge llama.cpp et Ollama sous Linux, et de plus en plus sous Windows. Les Radeon RX 7900 XTX (24 Go) et Radeon PRO W7900 (48 Go) sont d'excellents choix. Les performances sont comparables aux cartes NVIDIA équivalentes pour les charges d'inférence.

Question 7

Puis-je exécuter un LM local sur un GPU Intel Arc ?

Accepted Answer

Oui. Les GPU Intel Arc (comme l'A770 16 Go) peuvent exécuter des LLM locaux en utilisant IPEX (Intel Extension for PyTorch) ou le backend OpenVINO, qui est pris en charge par llama.cpp et Ollama. L'A770 16 Go est l'une des options de VRAM de 16 Go les plus abordables du marché, offrant de solides performances d'inférence pour les petits budgets, bien que la configuration puisse être légèrement plus complexe que celle de CUDA de NVIDIA.

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