À la une
À prix quasi égal, le DGX Spark et la RTX 5090 répondent à deux questions opposées : loger un très gros modèle, ou servir vite un modèle moyen. Le duel chiffré, mesures et mécanismes à l'appui.
LeCompute décortique l'infrastructure de l'IA : GPU et silicium, mémoire HBM et interconnexions, runtimes d'inférence comme vLLM ou llama.cpp, quantification et edge AI. Des analyses techniques et des benchmarks reproductibles, du silicium au code, sans hype.
Runtimes
Le 8 juillet 2026, OpenAI a désavoué SWE-Bench Pro : ~30 % de tâches cassées. C'est le troisième instrument de référence déclaré mort en trois générations. Anatomie d'une crise de métrologie : plafond de bruit, contamination, et un effet harnais qui vaut une génération de modèle.
Coûts
Le 8 juillet 2026, OpenAI désavoue le benchmark de référence du codage agentique. Le 9, il fusionne Codex dans l'app ChatGPT et lance GPT-5.6. Derrière la séquence, une remontada qui se joue moins sur l'intelligence que sur les prix, les forfaits et le harnais.
Silicon
Choisir un GPU pour un LLM se joue sur trois questions : combien de mémoire, combien de bande passante, acheter ou louer. La méthode, les verdicts par profil et les prix réels du marché 2026.
Coûts
Ce que coûte un serveur GPU pour LLM en 2026 : de la workstation RTX 5090 au nœud 8 GPU, électricité et hébergement compris, et le point où l'achat bat la location.
Silicon
IBM annonce la première puce « sous 1 nanomètre ». Le chiffre est un nom de nœud, pas une dimension. Le vrai saut est ailleurs : empiler les transistors en 3D, et débloquer le SRAM que l'IA réclame.
Runtimes
Quantification, GQA, MLA, fenêtre glissante, MoE, attention sparse, SSM : le zoo des techniques pour alléger un LLM est vaste. Plutôt qu'une liste, une carte rangée par la ressource qu'on attaque : les poids, le KV cache, le calcul par token, le matériel.
