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GPU NVIDIA à partir de 400 $ jusqu'à 13 000 $ couvrant les segments professionnel, centre de données et grand public. RTX PRO 6000 Blackwell 96GB GDDR7 ECC en trois éditions : Workstation (600W, sorties display, GPU unique), Server (sans affichage, refroidissement passif, jusqu'à 8 par nœud), et Max-Q (ventilateur 300W, jusqu'à 4 par station de travail). GPUs NVIDIA A100 Tensor Core : 40GB Original avec garantie NVIDIA complète et 80GB Custom à des prix inférieurs au marché, tous deux équipés de HBM2e, pont NVLink, et 7-instance MIG. Flagships grand public : RTX 5090 32GB en variantes Fan Style et Blower, RTX 5090D V2 24GB Blower (tous CUDA cores Blackwell à prix RTX 4090), RTX 4090 24GB Blower, RTX 4090 48GB modification VRAM personnalisée, et RTX 3090 24GB Blower. T1000 8GB à profil bas pour la gestion de serveurs de calcul sans affichage. Variantes Blower stockées spécifiquement pour les rigs multi-GPU de minage et les racks d'inférence IA où l’évacuation arrière empêche la cascade thermique entre cartes adjacentes. La rentabilité du minage GPU en 2026 est marginale sur la plupart des algorithmes avec des tarifs d’électricité standards. La meilleure logique d’achat : priorité à l’IA compute et aux charges de travail professionnelles, minage comme revenu secondaire optionnel. Toutes les GPUs sont neuves avec garantie fabricant sauf indication contraire.
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La révolution de l'AI est alimentée par un ensemble remarquablement réduit de puces en silicium. La gamme de GPU pour centres de données de NVIDIA, allant des H100 et H200 Tensor Core GPUs aux RTX PRO 6000 Blackwell et RTX 5090, constitue la plateforme de calcul sur laquelle s'exécutent de grands modèles de langage, des modèles de diffusion, des simulations scientifiques et des pipelines d'inférence à haute fréquence. Nous proposons toute la gamme professionnelle de NVIDIA — accélérateurs pour centres de données, GPUs pour stations de travail, et cartes de visualisation professionnelle — pour les acheteurs d'entreprise, les laboratoires de recherche, les startups d'AI et les opérateurs d'infrastructure cloud.
H200 Mémoire BW
4.8 TB/s
HBM3e @ 141 GB capacité
H100 Performances d'IA
3.9 PFLOPS
Opérations de tenseur sparse FP8
RTX PRO 6000 VRAM
96 GB
GDDR7 ECC — architecture Blackwell
VRAM RTX 5090
32 GB GDDR7
Blackwell GB202 — 3352 GB/s BW
80 GB HBM2e
Le cheval de bataille de l'entraînement en IA d'entreprise. 3,35 TFLOPS FP64, NVLink 900 GB/s. Variante SXM privilégiée pour les topologies NVSwitch multi-GPU dans les systèmes DGX H100.
141 GB HBM3e
Successeur du H100. Le même die GPU Hopper mais 1,76× plus de mémoire et une bande passante de 4,8 TB/s — crucial pour l'inférence des LLM avec de longues fenêtres de contexte.
40 GB / 80 GB HBM2e
Travailleur de génération précédente toujours en usage intensif. 312 TFLOPS FP16 Tensor Core. Largement disponible en configurations PCIe originales et personnalisées.
96 GB GDDR7 ECC
Le GPU de station de travail le plus puissant jamais construit. Format PCIe complet, prise en charge du pont NVLink, Cœurs Tensor de 4e génération. Idéal pour l'inférence locale des LLM et le rendu.
32 GB GDDR7
Le flagship grand public de NVIDIA sur l'architecture Blackwell. 21 760 cœurs CUDA, 3352 Go/s de bande passante mémoire. La meilleure carte GPU unique pour les charges de travail mixtes et l'inférence.
24 GB GDDR6X
Génération Ada précédente. 16,384 CUDA cores, 1008 GB/s BW. Toujours performant et à un prix plus accessible pour les clusters d'inférence.
8 GB GDDR6
GPU professionnel à profil bas pour l'inférence en périphérie et les charges de travail d'affichage. Consommation électrique minimale, fonctionnement silencieux, déploiement en racks à haute densité.
16 / 24 GB GDDR6
GPUs Ada et Ampere PCIe optimisés pour l'inférence. Conçus pour des emplacements serveur à puissance limitée — TDP de 72 W — avec un débit INT8 élevé pour un déploiement à grande échelle.
NVIDIA a lancé trois principales microarchitectures GPU depuis le début du boom de l'IA. L'architecture Hopper (H100, H200) a introduit le Transformer Engine — un bloc matériel qui change dynamiquement la précision entre FP8 et FP16 au sein d'une seule passe de couche pour maximiser le débit sans perte significative de précision. C'était la avancée de conception qui a rendu la formation de modèles de plus de 70 milliards de paramètres commercialement viable.
Ada Lovelace (RTX 4090, L4, L40S) a introduit le Tensor Core de 4e génération sur le marché professionnel et prosumer, accompagné d'un matériel de ray tracing nettement amélioré. Les cartes Ada occupent une position idéale entre accessibilité grand public et capacité professionnelle, ce qui en fait le choix dominant pour les déploiements d'inférence en boutique et les stations de travail créatives AI.
Blackwell (RTX 5090, RTX PRO 6000, GB200 NVL72) est la génération actuelle. Blackwell a introduit un design GPU à double puce pour les composants phares du centre de données, NVLink 5.0 à 1,8 To/s de bande passante die-to-die, et des Tensor Cores de cinquième génération avec prise en charge du FP4. Le RTX PRO 6000 Blackwell apporte 96 Go de mémoire ECC à la gamme workstation — plus de capacité que le H100 PCIe — permettant à des charges de travail auparavant exclusives au cloud de s'exécuter localement.
Les trois GPUs qui définissent l'infrastructure IA moderne au niveau des stations de travail et des serveurs à nœud unique.
La norme en matière d'entraînement distribué. La variante SXM connectée NVSwitch est obligatoire pour les nœuds de classe DGX à 8-GPU. La variante PCIe convient aux serveurs standard.
Le même Hopper GPU que le H100, mais avec près du double de la capacité mémoire et une bande passante bien plus élevée. Idéal pour servir des modèles de plus de 70 milliards de paramètres à grande échelle avec de longs contextes.
Plus de VRAM qu'un H100 dans un slot PCIe standard. Convient à n'importe quelle station de travail ou à tout serveur tour. Exécute localement des modèles de 70 milliards de paramètres. RTX PRO 6000 Server Edition retire les sorties d'affichage pour un déploiement en rack optimisé.
Le GPU qui entraîne un modèle n'est pas nécessairement le meilleur GPU pour le servir. L'entraînement nécessite un maximum de FLOPS et une grande mémoire pour contenir les paramètres, les gradients et les états de l'optimiseur simultanément — un modèle de 70 milliards de paramètres affiné avec AdamW nécessite plus de 500 Go de VRAM sur l'ensemble d'un cluster. Pour l'entraînement à cette échelle, des nœuds SXM H100 ou H200 connectés via NVSwitch sont la norme de l'industrie, offrant la combinaison du calcul brut et de la bande passante NVLink nécessaire pour maintenir tous les GPUs alimentés.
Les charges de travail d'inférence se préoccupent moins des FLOPS et plus de la capacité mémoire et de la bande passante. Un modèle quantisé de 70 milliards de paramètres à INT4 tient en gros en 40 Go — ce qui signifie qu'un H200 peut le servir avec de la marge, et une paire de cartes RTX PRO 6000 Blackwell connectées via NVLink Bridge peuvent faire de même. Pour les services d'inférence à haut débit, la bande passante de 4,8 TB/s du H200 maintient la latence faible même lors de lots de requêtes simultanés.
Cas d'utilisation du poste de travail local — recherche, IA créative, chat LLM local, génération d'images, synthèse vidéo — sont bien servis par le RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB), le RTX 5090 (32 GB), ou l'A100 (40/80 GB) selon les besoins en taille de modèle. Le RTX 4090 reste l'option la plus compétitive en termes de prix pour les utilisateurs exécutant des modèles quantifiés de moins de 24 GB.
cluster NVSwitch multi-nœuds. Indispensable pour le pré-entraînement à grande échelle et le réglage fin complet.
une mémoire à large bande passante essentielle pour le traitement de longs contextes. Pont NVLink pour les paires de stations de travail.
32–80 GB suffisant pour un service quantifié. Débit INT8 élevé.
La majeure partie de la VRAM se trouve dans une carte PCIe. Exécute des modèles de 34 milliards de paramètres non quantifiés. ECC pour la fiabilité.
Nombre élevé de cœurs CUDA + bande passante GDDR7 rapide, idéal pour l'inférence par diffusion.
TDP inférieur à 75 W. Monoslot ou profil bas. Déploiement en rack dense.
Mémoire ECC, pilotes certifiés, grands tampons d'image pour la 3D/CAD/simulation.
Le GB200 associe deux puces GPU Blackwell sur un seul boîtier relié par NVLink-C2C à 1,8 To/s — éliminant complètement le goulot d'étranglement PCIe entre les unités de traitement.
Le nouveau mode de précision FP4 offre jusqu'à 2× le débit de FP8 pour les charges de travail d'inférence. Maintient la précision grâce au format de microscaling de NVIDIA (MXFP4).
L'augmentation de la bande passante double par rapport à Hopper — 1,8 TB/s bidirectionnel par GPU. Critique pour la configuration de rack NVL72 reliant 72 GPUs Blackwell en une seule unité logique.
Un moteur dédié de fiabilité, disponibilité et maintenabilité pour la détection prédictive des défaillances matérielles — réduit les temps d'arrêt non planifiés dans les clusters d'inférence en production.
Environnement d'exécution fiable (TEE) isolé matériellement pour les charges de travail GPU. Permet d'exécuter en toute sécurité des modèles propriétaires et des inférences sensibles dans une infrastructure cloud partagée.
96 Go GDDR7 ECC au format PCIe standard à double emplacement. Fiabilité de niveau workstation avec une capacité mémoire de classe data-centre. Server Edition supprime les sorties d'affichage.
La GeForce RTX 5090 lance Blackwell sur le marché des consommateurs et des prosumers. Construite sur la puce GB202 avec 21 760 cœurs CUDA et 32 GB de mémoire GDDR7 fonctionnant à une bande passante de 1 792 GB/s, c'est la carte graphique unique la plus puissante qui puisse entrer dans un PC de bureau standard. Pour les chercheurs et développeurs en IA qui ont besoin d'inférence locale et d'expérimentation sans coûts cloud, la RTX 5090 est le choix pragmatique.
La RTX PRO 6000 Blackwell adopte une approche fondamentalement différente : plutôt que de maximiser les performances de jeu pour les consommateurs, NVIDIA a conçu un GPU workstation avec 96 GB de mémoire ECC GDDR7 — plus que tout autre GPU PCIe précédent de n'importe quel fabricant. Les variantes Server Edition et Max-Q Workstation Edition couvrent respectivement le déploiement en rack et mobile. Deux cartes RTX PRO 6000 connectées via NVLink Bridge offrent 192 GB de mémoire partagée — suffisants pour faire tourner des modèles non quantifiés de 70 milliards de paramètres.
Pour les studios, les laboratoires de recherche et les startups en IA qui ne peuvent pas ou ne veulent pas exécuter l’ensemble des charges de travail dans le cloud, la ligne de stations de travail Blackwell change complètement le calcul. Les modèles propriétaires restent sur site. La latence d'inférence diminue. La souveraineté des données est maintenue. Le coût matériel initial est amorti sur les factures d'inférence du cloud qui, autrement, s'accumuleraient indéfiniment.
Parcourez notre gamme complète de NVIDIA GPUs professionnels ci-dessus, allant des cartes de station de travail simples à des configurations serveur multi-GPU. Que vous entraîniez votre premier modèle ou que vous dimensionniez un cluster d'inférence, notre équipe vous aidera à assortir le bon matériel à votre charge de travail et à votre budget.
