La RTX 4090 peut-elle faire tourner Llama 3.1 70B en local ?

Oui, mais avec compromis. Q4_K_M (42 Go) : offload massif → 6-8 tok/s (inutilisable). Q2_K (26 Go) : 2 Go en RAM → 10-12 tok/s (acceptable). IQ2_XS (21 Go) : tout VRAM → 20 tok/s mais qualité dégradée. Pour du 70B confortable, préférez une 5090 (32 Go).

Combien de tokens/sec pour Mistral 7B sur RTX 4090 ?

100-115 tokens/seconde en Q4_K_M, 75 tok/s en Q8_0, 58 tok/s en FP16. Très largement suffisant pour n'importe quel usage chat.

RTX 4090 occasion ou RTX 5080 neuve ?

4090 occasion (1800 €) : 24 Go VRAM, 10 % plus lente qu'une 5080 sur 7B mais ouvre 70B en offload et 32B en Q6. 5080 neuve (1300 €) : 16 Go, plus rapide sur petits modèles, garantie 3 ans, support FP4. Pour pur LLM, 4090 gagne grâce à la VRAM. Pour perf + garantie, 5080.

La RTX 4090 chauffe et consomme beaucoup en LLM ?

Moins qu'en jeu. Inférence Mistral 7B soutenue : 250-320 W (vs 450 W TDP), GPU à 65-72 °C. Un boîtier airflow correct suffit. Pour usage 24/7, undervolter à 350 W réduit chaleur et bruit sans perte LLM significative.

Peut-on faire du fine-tuning LoRA sur RTX 4090 ?

Oui, excellent. LoRA sur Llama 3.1 8B : 12 Go, confortable avec batch 4, contexte 4096. QLoRA sur Mistral Small 24B : ~18 Go, possible. QLoRA sur 70B : serré, mais faisable avec unsloth + batch 1. Pour du 70B LoRA classique, il faut 2× 4090 ou une 5090.

La RTX 4090 supporte-t-elle FP8 ?

Oui, les Tensor Cores 4ᵉ gen Ada Lovelace supportent FP8 nativement. Exploité par TensorRT-LLM (gain +30-40 % vs FP16), vLLM (0.5+), partiellement par llama.cpp. Pour Ollama grand public, reste Q4-Q8. Pour du serving batch, FP8 vaut le coup.

Quelle alim pour RTX 4090 ?

850 W minimum qualité (ATX 3.0 recommandé mais pas obligatoire). En usage LLM, consommation moyenne 250-320 W. En jeu ou benchmark, 450 W. CPU haut de gamme (9950X, 14900K) : 1000 W plus serein.

Quel LLM sur RTX 4090 (24 Go) ?

RTX 4090 24 Go, la référence IA locale 2023-2025. Llama 3 70B Q4, Mistral, DeepSeek, benchmarks tokens/sec mesurés, optimisations CUDA.

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