GIGABYTE Radeon AI PRO R9700 AI TOP 32G Carte Graphique – 32 Go GDDR6, 256 bits, PCI-E 5.0, 2920 MHz Fréquence du processeur, 3 x DisplayPort, 1 x HDMI, GV-R9700AI TOP-32GD 1.1

D'un point de vue technique, cette carte graphique est très impressionnante : 32 Go de mémoire vidéo pour environ 1 500 € constituent un rapport qualité-prix exceptionnel, et pour l'inférence pure avec des modèles volumineux (Qwen3 35B–42B), elle offre des résultats satisfaisants. Ce qui m’a toutefois poussé à la retourner : **Refroidissement et niveau sonore** Pour un GPU de station de travail de cette gamme de prix, le fait de n’avoir qu’un seul dissipateur thermique est un choix de conception discutable. Sous charge, la carte devient désagréablement bruyante. **ROCm – pas encore au point** La véritable raison réside dans la pile logicielle. Nvidia CUDA est la norme de facto pour les charges de travail d’IA, et cela se voit partout : LM Studio, llama.cpp, Ollama, Unsloth et presque tous les autres outils d’IA sont principalement optimisés pour CUDA. Le ROCm d’AMD existe techniquement, mais dans la pratique, il est encore nettement en retard par rapport à CUDA : il est moins stable, plus difficile à configurer, et de nombreuses optimisations font tout simplement défaut. **Problèmes concrets que j’ai rencontrés :** Les pilotes AMD actuels sous Windows ont rendu le GPU inutilisable après environ 20 secondes sous charge : la VRAM a été automatiquement transférée vers la mémoire système. Ce n’est qu’après être revenu à des pilotes plus anciens que la carte a fonctionné de manière stable – mais avec des fonctionnalités limitées. Sous Linux, l’ensemble de la pile ROCm a dû être configuré manuellement, car les paquets officiels ne reconnaissaient pas le GPU ou provoquaient des plantages. Plusieurs bibliothèques ont dû être compilées et patchées manuellement – un effort tout simplement inacceptable pour les utilisateurs lambda. **Conclusion** Le seul véritable avantage par rapport à Nvidia réside dans la VRAM. Nvidia ne propose pas 32 Go à ce prix-là. Pour tout le reste – stabilité, compatibilité, plug-and-play –, Nvidia est clairement en tête. Ceux qui sont prêts à investir un effort technique considérable obtiendront une carte performante. Pour une utilisation simple de l’IA, elle n’est malheureusement pas recommandée à l’heure actuelle. Concernant le revendeur : aucun problème, l’achat et le service étaient irréprochables. MISE À JOUR : AMD a fourni une mise à jour, tout fonctionne désormais sans problème.