Silicon
CUDA vs ROCm en 2026 : l'écart réel en production IA
CUDA vs ROCm en 2026 : le débat n'est plus « est-ce que ROCm marche » mais « quel écart reste-t-il ». Versions, parité framework, vrais verrous, sources.
GPU & Silicium
Silicon : GPU, mémoire et interconnexions
GPU, mémoire HBM, interconnexions NVLink et microarchitecture : ce qui détermine vraiment la performance et le coût du compute IA, du die au datacenter.
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Articles — Silicon
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FP8, FP6, FP4 : ce que la basse précision change vraiment
FP8, FP6, FP4 : les formats numériques basse précision de l'inférence 2026. Formats à blocs MXFP4 et NVFP4, compromis portée/débit, et ce que le matériel supporte.
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AMD MI355X vs NVIDIA B200/B300 : le vrai match en 2026
AMD MI355X face à NVIDIA B200 et B300 : mémoire, bande passante, FP4 et le vrai écart — le scale-up NVLink et le logiciel. Comparatif sourcé, mi-2026.
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RTX 5090 vs H100 : quelle carte pour un LLM en local ?
RTX 5090 vs H100 pour faire tourner un LLM en local : 32 Go GDDR7 face à 80 Go HBM3, ce qui tient vraiment en VRAM, et pourquoi ce ne sont pas les mêmes produits.
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H100 vs B100 : analyse microarchitecturale et performance réelle en inférence LLM
H100 Hopper vs B100 Blackwell : architecture, mémoire et débit mesuré en inférence LLM. Où se situe vraiment le gain, et pour quelles charges il compte.
Silicon
HBM et NVLink : pourquoi les LLM sont limités par la mémoire
Les LLM ne sont presque jamais limités par les FLOPS. Le vrai plafond — bande passante HBM, KV cache, interconnexions NVLink — et ce que ça change au dimensionnement.