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🖥️ PC IA Pro : Quelle configuration pour l’intelligence artificielle en 2024 ?
Dans cette vidéo, je vous dévoile ma configuration idéale pour les professionnels de l’intelligence artificielle. On y parle GPU, CPU, RAM, stockage, refroidissement, boîtier et OS, avec un focus clair : puissance, efficacité et longévité.
Que vous fassiez du LLM, de la vision par ordinateur, du multi-agent, ou simplement du fine-tuning en local… cette vidéo est faite pour vous !
📌 SOMMAIRE DE LA VIDÉO :
00:00 – Introduction
00:17 – Processeurs : AMD ou Intel ? (Ryzen 9, Threadripper Pro)
02:23 – Cartes mères : combien de GPU ? quels slots PCI ?
04:35 – GPU : RTX 4090, 5090, A6000, usages IA & VRAM
06:57 – Mémoire RAM : combien faut-il pour de l’IA avancée ?
08:22 – Refroidissement & boîtier (airflow, stabilité, 17 ventilateurs !)
10:00 – Alimentation : 1000W minimum, qualité obligatoire
10:40 – OS : pourquoi je passe tout sous Linux (Pop OS, AlmaLinux)
12:40 – Accélérateurs IA (cartes Metis d’Accellera, disques PCI M.2)
14:15 – DGX Spark : mini monstre signé NVIDIA 🔥
16:20 – Pourquoi je recommande FlowUp (retour d’expérience)
🔧 CONFIGURATION RECOMMANDÉE :
CPU : AMD Ryzen 9 / Threadripper Pro
GPU : NVIDIA RTX 5090 / A6000 / 4090 (selon budget et usage)
RAM : 64 Go minimum – 128 Go pour VM, agents, bases lourdes
Stockage : SSD M.2 en RAID via carte PCIe
Refroidissement : airflow optimisé (boîtier + ventilos)
Alimentation : 1000W+ Platinium certifiée
OS : Pop OS (GPU Nvidia) ou AlmaLinux (serveur)
💡 TIPS & CONSEILS CLÉS :
Ne négligez jamais la VRAM GPU si vous travaillez avec des LLM.
Le refroidissement est critique pour la stabilité sur les runs longs.
Les cartes pro coûtent cher mais sont plus stables, économes et durables.
Investir dans du local = énorme économie face au cloud.
Un bon fournisseur change tout : je recommande FlowUp (testé & validé).
🧠 MOT DE LA FIN :
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#IA #MachineLearning #LLM #GPU #DeepLearning #ConfigurationPC #Threadripper #RTX5090 #Linux #PopOS #NVIDIA #DGXSpark #Accellera
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