Comparaison des GPU

Guide complet de comparaison des GPU pour les charges de travail IA sur Clore.ai

Comparaison complète des GPU disponibles sur CLORE.AI pour les charges de travail IA.

Trouvez le GPU adapté à votre tâche sur la place de marché CLORE.AI.

Recommandation rapide

Votre tâche

Choix économique

Meilleur rapport qualité-prix

Performance maximale

Discuter avec l'IA (7B)

RTX 3060 12 Go

RTX 3090 24 Go

RTX 5090 32 Go

Discuter avec l'IA (70B)

RTX 3090 24 Go

RTX 5090 32 Go

A100 80 Go

Génération d'images (SD 1.5)

RTX 3060 12 Go

RTX 3090 24 Go

RTX 5090 32 Go

Génération d'images (SDXL)

RTX 3090 24 Go

RTX 4090 24 Go

RTX 5090 32 Go

Génération d'images (FLUX)

RTX 3090 24 Go

RTX 5090 32 Go

A100 80 Go

Génération vidéo

RTX 4090 24 Go

RTX 5090 32 Go

A100 80 Go

Entraînement de modèles

A100 40 Go

A100 80 Go

H100 80 Go

GPU grand public

NVIDIA RTX 3060 12 Go

Idéal pour : IA économique, SD 1.5, petits LLM

Spécification

Valeur

VRAM

12 Go GDDR6

Bande passante mémoire

360 Go/s

Performances FP16

12,7 TFLOPS

Cœurs Tensor

112 (3e gen)

TDP

170 W

Prix/heure ~

$0.02-0.04

Capacités :

✅ Ollama avec des modèles 7B (Q4)
✅ Stable Diffusion 1.5 (512x512)
✅ SDXL (768x768, lent)
⚠️ FLUX schnell (avec déchargement CPU)
❌ Grands modèles (>13B)
❌ Génération vidéo

NVIDIA RTX 3070/3070 Ti 8 Go

Idéal pour : SD 1.5, tâches légères

Spécification

Valeur

VRAM

8 Go GDDR6X

Bande passante mémoire

448-608 Go/s

Performances FP16

20,3 TFLOPS

Cœurs Tensor

184 (3e gen)

TDP

220-290 W

Prix/heure ~

$0.02-0.04

Capacités :

✅ Ollama avec des modèles 7B (Q4)
✅ Stable Diffusion 1.5 (512x512)
⚠️ SDXL (résolution faible uniquement)
❌ FLUX (VRAM insuffisante)
❌ Modèles >7B
❌ Génération vidéo

NVIDIA RTX 3080/3080 Ti 10-12 Go

Idéal pour : Tâches IA générales, bon équilibre

Spécification

Valeur

VRAM

10-12 Go GDDR6X

Bande passante mémoire

760-912 Go/s

Performances FP16

29,8-34,1 TFLOPS

Cœurs Tensor

272-320 (3e gen)

TDP

320-350 W

Prix/heure ~

$0.04-0.06

Capacités :

✅ Ollama avec des modèles 13B
✅ Stable Diffusion 1.5/2.1
✅ SDXL (1024x1024)
⚠️ FLUX schnell (avec déchargement)
❌ Grands modèles (>13B)
❌ Génération vidéo

NVIDIA RTX 3090/3090 Ti 24 Go

Idéal pour : SDXL, LLM 13B-30B, ControlNet

Spécification

Valeur

VRAM

24 Go GDDR6X

Bande passante mémoire

936 Go/s

Performances FP16

35,6 TFLOPS

Cœurs Tensor

328 (3e gen)

TDP

350-450 W

Prix/heure ~

$0.05-0.08

Capacités :

✅ Ollama avec des modèles 30B
✅ vLLM avec des modèles 13B
✅ Tous les modèles Stable Diffusion
✅ SDXL + ControlNet
✅ FLUX schnell (1024x1024)
⚠️ FLUX dev (avec déchargement)
⚠️ Vidéo (courts clips)

NVIDIA RTX 4070 Ti 12 Go

Idéal pour : SD 1.5 rapide, inférence efficace

Spécification

Valeur

VRAM

12 Go GDDR6X

Bande passante mémoire

504 Go/s

Performances FP16

40,1 TFLOPS

Cœurs Tensor

184 (4e gen)

TDP

285 W

Prix/heure ~

$0.04-0.06

Capacités :

✅ Ollama avec des modèles 7B (rapide)
✅ Stable Diffusion 1.5 (très rapide)
✅ SDXL (768x768)
⚠️ FLUX schnell (résolution limitée)
❌ Grands modèles (>13B)
❌ Génération vidéo

NVIDIA RTX 4080 16 Go

Idéal pour : SDXL de production, LLM 13B

Spécification

Valeur

VRAM

16 Go GDDR6X

Bande passante mémoire

717 Go/s

Performances FP16

48,7 TFLOPS

Cœurs Tensor

304 (4e gen)

TDP

320 W

Prix/heure ~

$0.06-0.09

Capacités :

✅ Ollama avec des modèles 13B (rapide)
✅ vLLM avec des modèles 7B
✅ Tous les modèles Stable Diffusion
✅ SDXL + ControlNet
✅ FLUX schnell (1024x1024)
⚠️ FLUX dev (limité)
⚠️ Courts clips vidéo

NVIDIA RTX 4090 24 Go

Idéal pour : Performances grand public haut de gamme, FLUX, vidéo

Spécification

Valeur

VRAM

24 Go GDDR6X

Bande passante mémoire

1008 Go/s

Performances FP16

82,6 TFLOPS

Cœurs Tensor

512 (4e gen)

TDP

450 W

Prix/heure ~

$0.08-0.12

Capacités :

✅ Ollama avec des modèles 30B (rapide)
✅ vLLM avec des modèles 13B
✅ Tous les modèles de génération d'images
✅ FLUX dev (1024x1024)
✅ Génération vidéo (courte)
✅ AnimateDiff
⚠️ Modèles 70B (Q4 uniquement)

NVIDIA RTX 5080 16 Go (Nouveau — fév. 2025)

Idéal pour : SDXL/FLUX rapide, LLM 13B-30B, milieu de gamme hautes performances

Spécification

Valeur

VRAM

16 Go GDDR7

Bande passante mémoire

960 Go/s

Performances FP16

~80 TFLOPS

Cœurs Tensor

336 (5e gen)

TDP

360 W

~Prix/heure Clore.ai

$1.50-2.00

Capacités :

✅ Ollama avec des modèles 13B (rapide)
✅ vLLM avec des modèles 13B
✅ Tous les modèles Stable Diffusion
✅ SDXL + ControlNet (très rapide)
✅ FLUX schnell/dev (1024x1024)
✅ Courts clips vidéo
⚠️ Modèles 30B (Q4 uniquement)
❌ Modèles 70B

NVIDIA RTX 5090 32 Go (Produit phare — fév. 2025)

Idéal pour : Performance grand public maximale, modèles 70B, génération vidéo haute résolution

Spécification

Valeur

VRAM

32 Go GDDR7

Bande passante mémoire

1792 Go/s

Performances FP16

~120 TFLOPS

Cœurs Tensor

680 (5e gen)

TDP

575 W

~Prix/heure Clore.ai

$3.00-4.00

Capacités :

✅ Ollama avec des modèles 70B (Q4, rapide)
✅ vLLM avec des modèles 30B
✅ Tous les modèles de génération d'images
✅ FLUX dev (1536x1536)
✅ Génération vidéo (clips plus longs)
✅ AnimateDiff + ControlNet
✅ Entraînement de modèles (LoRA, petits fine-tuning)
✅ DeepSeek-R1 32B distill (FP16)

GPU professionnels/datacenter

Les configurations multi-GPU de classe 80 Go ne sont pas répertoriées sur la place de marché Clore.ai. Les plus grosses machines répertoriées aujourd’hui sont 4× RTX PRO 6000 Blackwell (96 Go chacune, 380 Go au total) et 8–11× RTX 5090 (32 Go chacune). La capacité A100 / H200 / B200 est proposée en bare metal sur demande. Consultez bare metal sur demande. Consultez Tarifs et disponibilité des GPU avant de dimensionner un déploiement.

NVIDIA A100 40 Go

Idéal pour : LLM de production, entraînement, grands modèles

Spécification

Valeur

VRAM

40 Go HBM2e

Bande passante mémoire

1555 Go/s

Performances FP16

77,97 TFLOPS

Cœurs Tensor

432 (3e gen)

TDP

400 W

Prix/heure ~

$0.15-0.20

Capacités :

✅ Ollama avec des modèles 70B (Q4)
✅ Service de production vLLM
✅ Toute génération d'images
✅ FLUX dev (haute qualité)
✅ Génération vidéo
✅ Affinage de modèles
⚠️ 70B FP16 (serré)

NVIDIA A100 80 Go

Idéal pour : Modèles 70B+, vidéo, charges de travail de production

Spécification

Valeur

VRAM

80 Go HBM2e

Bande passante mémoire

2039 Go/s

Performances FP16

77,97 TFLOPS

Cœurs Tensor

432 (3e gen)

TDP

400 W

Prix/heure ~

$0.20-0.30

Capacités :

✅ Tous les LLM jusqu'à 70B (FP16)
✅ Service à haut débit vLLM
✅ Toute génération d'images
✅ Génération vidéo longue
✅ Entraînement de modèles
✅ DeepSeek-V3 (partiel)
⚠️ Modèles 100B+

NVIDIA H100 80 Go

Idéal pour : Performance maximale, plus grands modèles

Spécification

Valeur

VRAM

80 Go HBM3

Bande passante mémoire

3350 Go/s

Performances FP16

267 TFLOPS

Cœurs Tensor

528 (4e gen)

TDP

700 W

Prix/heure ~

$0.40-0.60

Capacités :

✅ Tous les modèles à vitesse maximale
✅ Modèles à plus de 100B de paramètres
✅ Service multi-modèles
✅ Entraînement à grande échelle
✅ Génération vidéo en temps réel
✅ DeepSeek-V3 (671B)

Comparaisons de performances

Inférence LLM (tokens/seconde)

GPU

Llama 3 8B

Llama 3 70B

Mixtral 8x7B

Clore.ai $/hr

RTX 3060 12 Go

$0.02-0.04

RTX 3090 24 Go

20*

$0.15-0.25

RTX 4090 24 Go

15*

35*

$0.35-0.55

RTX 5080 16 Go

40*

$1.50-2.00

RTX 5090 32 Go

150

30*

65*

$3.00-4.00

A100 40 Go

100

$0.80-1.20

A100 80 Go

110

$1.20-1.80

H100 80 Go

180

$2.50-3.50

*Avec quantification (Q4/Q8)

Vitesse de génération d'images

GPU

SD 1.5 (512)

SDXL (1024)

FLUX rapide

Clore.ai $/hr

RTX 3060 12 Go

4 s

15 s

25 s*

$0.02-0.04

RTX 3090 24 Go

2 s

7 s

12 s

$0.15-0.25

RTX 4090 24 Go

1 s

3 s

FLUX dev

$0.35-0.55

RTX 5080 16 Go

0,8 s

2,5 s

4 s

$1.50-2.00

RTX 5090 32 Go

0,6 s

1,8 s

3 s

$3.00-4.00

A100 40 Go

1,5 s

4 s

6 s

$0.80-1.20

A100 80 Go

1,5 s

4 s

FLUX dev

$1.20-1.80

*Avec déchargement CPU, résolution plus faible

Génération vidéo (clip de 5 s)

GPU

SVD

Wan2.1

Hunyuan

RTX 3090 24 Go

3 min

5 min*

RTX 4090 24 Go

1,5 min

3 min

8 min*

RTX 5090 32 Go

1 min

2 min

5 min

A100 40 Go

1 min

2 min

5 min

A100 80 Go

45 s

1,5 min

3 min

*Résolution limitée

Rapport prix/performance

Meilleur rapport qualité/prix par tâche

Chat/LLM (modèles 7B-13B) :

🥇 RTX 3090 24 Go - Meilleur rapport prix/performance
🥈 RTX 3060 12 Go - Coût le plus bas
🥉 RTX 4090 24 Go - La plus rapide

Génération d'images (SDXL/FLUX) :

🥇 RTX 3090 24 Go - Excellent équilibre
🥈 RTX 4090 24 Go - 2x plus rapide
🥉 A100 40 Go - Stabilité de production

Grands modèles (70B+) :

🥇 A100 40 Go - Meilleur rapport qualité/prix pour 70B
🥈 A100 80 Go - Pleine précision
🥉 RTX 4090 24 Go - Option économique (Q4 uniquement)

Génération vidéo :

🥇 A100 40 Go - Bon équilibre
🥈 RTX 4090 24 Go - Option grand public
🥉 A100 80 Go - Clips les plus longs

Entraînement de modèles :

🥇 A100 40 Go - Choix standard
🥈 A100 80 Go - Grands modèles
🥉 RTX 4090 24 Go - Petits modèles/LoRA

Configurations multi-GPU

Certaines tâches bénéficient de plusieurs GPU :

Configuration

Cas d’utilisation

VRAM totale

2x RTX 3090

Inférence 70B

48GB

2x RTX 4090

70B rapide, entraînement

48GB

2x RTX 5090

70B FP16, entraînement rapide

64 Go

4x RTX 5090

Modèles 100B+

128 Go

4x A100 40 Go

Modèles 100B+

160 Go

8x A100 80GB

DeepSeek-V3, Llama 405B

640 Go

Choisir votre GPU

Organigramme de décision

Quelle est votre tâche principale ?
│
├─ Chat/LLM
│  ├─ Taille du modèle ?
│  │  ├─ ≤7B → RTX 3060 ($0.03–0.07/hr)
│  │  ├─ 7B-30B → RTX 3090 ($0.07–0.21/hr)
│  │  ├─ 30B-70B → RTX 5090 32 Go ou 2× RTX 4090
│  │  └─ 70B+ → RTX PRO 6000 96 Go ou 2× RTX 5090
│
├─ Génération d'images
│  ├─ Modèle ?
│  │  ├─ SD 1.5 → RTX 3060 ($0.03–0.07/hr)
│  │  ├─ SDXL → RTX 3090 ($0.07–0.21/hr)
│  │  └─ FLUX → RTX 4090 ($0.14–0.42/hr)
│
├─ Génération vidéo
│  ├─ Durée ?
│  │  ├─ Courte (2-5 s) → RTX 4090 ($0.14–0.42/hr)
│  │  └─ Plus longue → 2× RTX 4090 ou RTX PRO 6000
│
└─ Entraînement
   ├─ LoRA/petit → RTX 4090 ($0.14–0.42/hr)
   └─ Affinage complet → 2× RTX 4090 ou RTX PRO 6000

Conseils pour économiser de l'argent

Utiliser les instances Spot - environ un tiers des serveurs sont moins chers en Spot qu'à la demande, médiane d'environ 13 % de réduction
Commencez petit - Testez d'abord sur des GPU moins chers
Quantifier les modèles - Q4/Q8 permet de faire tenir des modèles plus grands dans moins de VRAM
Traitement par lots - Traitez plusieurs requêtes à la fois
Heures creuses - Meilleure disponibilité et parfois des prix plus bas

📚 Voir aussi : Top 10 des GPU les moins chers pour l'entraînement IA en 2025 | Meilleur GPU pour l'entraînement IA — Guide détaillé

Étapes suivantes

Matrice de compatibilité des modèles - Quels modèles fonctionnent sur quels GPU
Catalogue des images Docker - Images prêtes à l'emploi
Guide de démarrage rapide - Commencez en 5 minutes

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Mis à jour il y a 1 mois

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