NVIDIA GeForce RTX 5090 128 Go aperçu : mémoire sur mesure, conçu pour l’IA à 13 200 € l’unité
NVIDIA a lancé la production de sa GeForce RTX 5090 avec une mémoire personnalisée allant jusqu’à 128 Go, à un prix conséquent.
128 Go de mémoire pour la GeForce RTX 5090
Des usines en Chine se sont spécialisées dans la création de GPU dédiés à l’IA basés sur les modèles NVIDIA GeForce RTX. Ces installations ont émergé avec le boom de l’IA, développant notamment des cartes comme la RTX 4090, qui est montée à 96 Go de VRAM. Aujourd’hui, la RTX 5090 subit des modifications de mémoire personnalisée.
Ces usines procèdent en récupérant le GPU et la mémoire des cartes graphiques de jeu comme la GeForce RTX 5090, les intégrant sur des cartes mères personnalisées. Ce processus permet des configurations de mémoire en double face, augmentant ainsi la capacité des cartes.
Selon I_Leak_VN, la RTX 5090 est équipée de 32 Go de GDDR7 en version standard, tandis que la déclinaison personnalisée propose un impressionnant cadre de 128 Go. Bien que peu d’informations soient disponibles sur la carte mère, il semble que la carte utilise un mélange de puces GDDR7 de plus grande capacité.
Une question se pose quant aux modules de mémoire utilisés. Actuellement, les puces GDDR7 sont disponibles en densités de 16 et 24 Gb. Tandis qu’un modèle dual-side pourrait atteindre 96 Go, l’absence de modules de 32 Gb soulève des doutes sur la validité de cette modification.
Malgré son prix élevé, la RTX 5090 à 128 Go se positionne habilement sur le marché, se vendant environ 13 200 € contre 1999 € pour la version standard. Cette différence de coût peut s’expliquer par la plus grande capacité de mémoire, comparable à celle de certains modèles professionnels.
Bien que la RTX PRO 6000 soit une déclinaison officielle de NVIDIA, la RTX 5090 à 128 Go est une modification non approuvée, conçue pour des clients AI dont les besoins dépassent les capacités actuelles des jeux.
La demande pour ces conceptions personnalisées est croissante sur les marchés asiatiques, où les utilisateurs recherchent des solutions alternatives face aux prix prohibitifs des GPU traditionnels.
