AMD Radeon AI PRO R9700 : la carte graphique professionnelle qui vise l’IA et le calcul avancé
L’AMD Radeon AI PRO R9700 marque une nouvelle étape pour les cartes graphiques professionnelles dédiées à l’intelligence artificielle et au calcul haute performance. Présentée au Computex 2025, elle cible les usages exigeants de l’IA, de la visualisation professionnelle et du calcul intensif, avec l’ambition de concurrencer les solutions NVIDIA sur le segment pro ServeTheHome.
Spécifications techniques de l’AMD Radeon AI PRO R9700
La Radeon AI PRO R9700 exploite l’architecture RDNA 4 “Navi 48”, gravée en 4 nm, et propose 64 compute units, soit 128 accélérateurs IA. Elle embarque 32 Go de mémoire GDDR6 à 20 Gbps sur un bus 256 bits (bande passante de 640 Go/s) et affiche un TDP de 300 W. AMD annonce des performances pouvant atteindre 96 TFLOPS en FP16 et 1 531 AI TOPS (INT4 sparse). (Source : TechPowerUp Tom’s Hardware)
À approfondir :
- Les performances réelles en environnement de production, via des benchmarks indépendants, restent à confirmer pour valider les chiffres avancés par AMD.
- La compatibilité avec les principaux frameworks IA (PyTorch, TensorFlow…) et l’optimisation pour l’inférence ou le fine-tuning sur ce GPU.
Une mémoire adaptée aux modèles IA volumineux
Avec ses 32 Go de mémoire, la Radeon AI PRO R9700 vise spécifiquement les charges de travail impliquant des modèles IA de grande taille. AMD met en avant la possibilité d’installer jusqu’à quatre cartes par station de travail, soit un pool de 128 Go de mémoire partagée via PCIe Gen 5, suffisant pour manipuler des modèles tels que Mistral Large Instruct (123B, GPTQ4) ou DeepSeek R1 Distill (Llama 70B, FP8), tous deux très gourmands en VRAM.
Afin d’avoir une vision plus claire sur les modalités pratiques du multi-GPU, la gestion du pool mémoire partagé et la stabilité de cette solution, surtout sous Linux/Windows en environnement pro, il faudra attendre des tests indépendants lors de la sortie de la carte.
A noter, des outils comme ComfyUI gère l’utlisation de plusieurs cartes graphiques grâce aux extensions ComfyUI-MultiGPU et ComfyUI_NetDist. Avec cet outil, il est fréquent d’utiliser plusieurs modèles à la fois (LLM pour interprétation du prompt, IA génération d’image, IA spécialisé dans un traitement de l’image …). Chaque modèle est chargé sur une carte graphique spécifique, cela réduit les temps de chargement des modèles. En revanche, le Workflow est toujours exécuté séquentiellement.
Pour des LLM très large, comme Mistral Large Instruct (123B, GPTQ4), la gestion multi-GPU avec une mémoire partagée pourrait permettre à l’execution d’IA en local de franchir un nouveau pas. Toutefois, cela est fortement dépendant de l’implémentation d’AMD mais également de l’adoption par les outils d’IA. Aujourd’hui encore, les différentes solutions pour faire tourner des IA en local ont un meilleur support des cartes Nvidia. Une situation qui pourrait (devrait !) évoluer, afin d’obtenir une compétition plus saine dans ce secteur.
Une version bridée pour la Chine, contexte et concurrence
Face aux restrictions américaines sur l’exportation de puces avancées, AMD a développé une version spécifique pour la Chine : la Radeon AI PRO R9700 “China Edition”. Cette déclinaison conserve les 32 Go de mémoire GDDR6 et le support PCIe Gen 5, mais avec des performances volontairement abaissées afin de respecter les seuils imposés par les régulations US (Source : TechPowerUp). Cette stratégie rappelle celle de NVIDIA, qui propose également des GPU “China Only” à puissance réduite (B20).
L’objectif d’AMD est clair : combler la baisse des parts de marché de NVIDIA en Chine, notamment depuis le blocage des H20 et A800, et proposer une alternative fiable et abordable pour les entreprises locales.
Scalabilité et usage professionnel
Grâce à la connectivité PCIe Gen 5, la Radeon AI PRO R9700 permet d’installer jusqu’à 4 GPU sur une même station, créant une plateforme puissante pour la recherche, l’analyse de données, l’édition d’image / vidéo ou la visualisation avancée AMD. AMD vise ainsi les entreprises, laboratoires et intégrateurs cherchant une alternative aux solutions NVIDIA Blackwell ou Huawei Ascend. Cela pourrait être également un excellente alternative pour les stations de travail avec des besoins conséquents en puissance de calcul.
Disponibilité, prix et roadmap
La Radeon AI PRO R9700 sera disponible dès juillet 2025 en Europe et dans le monde via des partenaires majeurs comme ASRock, ASUS, GIGABYTE, PowerColor, Sapphire, XFX et Yeston (source : AMD Newsroom). La version pour la Chine arrivera au troisième trimestre 2025, avec un positionnement tarifaire qui se veut agressif face à la concurrence, notamment sur le marché local.
Comparatif : AMD Radeon AI PRO R9700 vs Nvidia RTX 5090 pour l’IA
Le choix entre la Radeon AI PRO R9700 et la Nvidia RTX 5090 dépend du contexte d’utilisation, notamment pour les applications d’intelligence artificielle, de deep learning ou de calcul haute performance. Voici un comparatif basé sur les dernières données techniques et les avis du secteur.
Architecture et puissance de calcul
La Radeon AI PRO R9700 s’appuie sur l’architecture RDNA 4.0, alors que la RTX 5090 utilise la dernière génération Blackwell 2.0, ce qui confère à la carte Nvidia une densité de cœurs nettement supérieure : 21 760 CUDA cores contre 4 096 shaders sur la Radeon Technical City (comparatif direct).
Côté AI et calcul, la RTX 5090 dispose également de 680 Tensor Cores (cœurs spécialisés pour l’IA) contre 128 accélérateurs IA pour la Radeon. Cette supériorité se retrouve aussi dans la mémoire : la RTX 5090 devrait embarquer entre 24 et 32 Go de GDDR7, pour une bande passante mémoire record de 1 792 GB/s, contre 32 Go de GDDR6 et 640 GB/s sur la Radeon TopCPU.net.
| Caractéristique | AMD Radeon AI PRO R9700 | Nvidia RTX 5090 |
|---|---|---|
| Architecture | RDNA 4.0 | Blackwell 2.0 |
| Cœurs / Shaders | 4 096 | 21 760 |
| Cœurs IA / Tensor Cores | 128 accélérateurs IA | 680 Tensor Cores |
| Fréquence Boost | 2 920 MHz | 2 407 MHz |
| FP16 (Half-Precision) | 96 TFLOPS | 104,8 TFLOPS |
| FP32 (Single-Precision) | 47,8 TFLOPS | Non spécifié (supérieur attendu) |
| INT4 Sparse AI (TOPS) | 1 531 | Non spécifié |
| Mémoire Vidéo (VRAM) | 32 Go GDDR6 | 32 Go GDDR7 |
| Bande Passante Mémoire | 640 Go/s | 1 792 Go/s |
| TDP | 300 W | 575 W |
| Segment Marché | Workstation / IA | Desktop / IA |
| Écosystème logiciel | ROCm, support IA AMD | CUDA, écosystème IA Nvidia |
| Disponibilité | Juillet 2025 | 2025 |
Performances IA (FP16, TOPS, efficacité)
Sur le papier, la RTX 5090 affiche 104,8 TFLOPS en FP16, dépassant légèrement les 96 TFLOPS FP16 de la Radeon AI PRO R9700. Cependant, la carte AMD se démarque par ses 1 531 TOPS INT4 sparse AI, un point clé pour certaines applications IA (Source : Tom’s Hardware).
En termes d’efficacité énergétique, la Radeon AI PRO R9700 est nettement avantagée avec un TDP de 300 W, contre 575 W pour la RTX 5090. Cela la rend attractive pour des configurations multi-GPU en station de travail ou dans des environnements où la consommation est un critère déterminant.
Scénarios d’utilisation et points forts
- Nvidia RTX 5090 : Idéale pour les tâches nécessitant un très haut débit mémoire, une puissance de calcul brute maximale et bénéficiant du vaste écosystème CUDA/Tensor Core, notamment pour le machine learning avancé ou les rendus 3D temps réel.
- AMD Radeon AI PRO R9700 : Ciblée sur la performance IA en station de travail, la gestion efficace des modèles volumineux grâce à sa VRAM, à l’utilisation Multi GPU, et l’optimisation énergétique. AMD annonce des performances jusqu’à 5x supérieures à la RTX 5080 sur certains modèles IA très consommateurs de mémoire, mais il n’existe pas encore de benchmark indépendant face à la RTX 5090 (Plus d’informations sur Reddit).
Points à approfondir
- Benchmarks réels : À ce jour, aucun test indépendant n’a comparé la Radeon AI PRO R9700 et la RTX 5090 sur des tâches IA concrètes. Les résultats pourraient varier selon le framework logiciel et le type d’algorithme utilisé.
- Écosystème logiciel : L’avantage de Nvidia demeure sur l’intégration de ses GPU dans la majorité des outils d’IA et la maturité de l’écosystème CUDA, un élément à ne pas négliger pour les projets professionnels.
Conclusion
- RTX 5090 : Supérieure en puissance brute, mémoire et écosystème, adaptée aux besoins extrêmes.
- Radeon AI PRO R9700 : Plus efficiente, meilleure pour les usages nécessitant une grande VRAM si le Multi GPU est bien supporté et une faible consommation, concurrente directe sur le segment workstation AI, mais avec une adoption logicielle à surveiller.
Pour aller plus loin : IA local : guide complet pour installer et utiliser un modèle sur votre ordinateur
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