Pourquoi le moment est mal choisi pour mettre à jour votre GPU
Si vous envisagez de mettre à jour votre GPU, réfléchissez-y à deux fois. La fin de la génération actuelle de GPU se profile à l’horizon, les cartes graphiques Nvidia de la série 4000 arrivant en bout de course. C’est donc le pire moment pour mettre à niveau votre GPU, et ce pour plusieurs raisons.
Nvidia retire les GPU de la série RTX 4000
En commençant par sa RTX 4090, extrêmement puissante et haut de gamme, Nvidia commence à retirer progressivement ses GPU pour préparer le lancement de ses nouvelles cartes de la série 5000.
Comme cela a été repéré pour la première fois sur Gazlog par des sources chinoises, Nvidia devrait mettre fin à la production de RTX 4090 à la fin du mois d’octobre 2024 – c’est-à-dire dans environ un mois au moment où nous écrivons ces lignes.
Comme on pouvait s’y attendre, cette fuite soudaine a entraîné une ruée sur les GPU RTX 4090, avec VideoCardz a fait état d’une augmentation des stocks de RTX 4090 et d’une hausse constante des prix. Certains détaillants allemands demandent déjà des prix compris entre 2 304 € (2 561 $) et 2 668 € (2 965 $), soit plus de 1 000 $ de plus que le prix de vente conseillé.
À terme, Nvidia commencera à retirer progressivement ses autres GPU, ce qui aura le même effet : augmenter les prix et la demande avant le lancement de ses nouvelles cartes graphiques.
Les GPU de la série RTX 5000 seront bientôt lancés
Le revers de la médaille du retrait progressif de la RTX 4090 est que Nvidia se prépare clairement à lancer une nouvelle génération de GPU.
Les rumeurs autour de la RTX 5000-Series vont bon train, et aucune information spécifique n’a été révélée, mais la RTX 5090 sera probablement la première unité de la nouvelle ligne. XDA-Developers rapporte que la RTX 4090 présentera des améliorations dans des domaines clés :
- Interface PCIe 5.0
- Potentiellement jusqu’à 36 Go de GDDR7, bien que 24 Go soit plus probable.
- Augmentation considérable du nombre de cœurs CUDA (24 576)
- Cache L2 de 128 Mo
- Bloc d’accélération de 2,9 GHz
- Bus mémoire substantiel de 512 bits
Encore une fois, XDA a rassemblé ces informations à partir d’une série de fuites. En cela, les informations doivent être prises avec une pincée de sel, mais les fuites ont une bonne réputation pour l’exactitude précédente.
Ainsi, si vous êtes à la recherche d’un nouveau GPU, attendez encore un peu et découvrez comment obtenir un nouveau GPU au lancement pendant que vous attendez. AMD devrait également lancer de nouveaux GPU Radeon RX 8000 en 2025, bien qu’il y ait très peu d’informations à ce sujet.
Il est temps de commencer à attendre patiemment le lancement des GPU de la série RTX 5000, alors gardez votre argent dans votre poche pour le moment.
Est-ce que c’est le bon moment pour mettre à jour le GPU ?
Quelle est la fréquence de mise à niveau de votre carte graphique ? Les GPU sont remplacés tous les 3 à 5 ans, certains pouvant durer jusqu’à 6 à 8 ans. Bien qu’il ne soit pas obligatoire de mettre à jour votre carte, le gain de performance entre ces années de sortie suit la tendance actuelle dans les jeux.
Faut-il toujours mettre à jour son GPU ?
Mettez toujours à jour vos pilotes. C’est particulièrement essentiel pour votre carte graphique, car ils reçoivent constamment des mises à jour itératives et des mises à niveau majeures pour suivre les technologies émergentes du fabricant et des développeurs de logiciels.
Quelle est la durée de vie d’un GPU Nvidia ?
Les cartes graphiques peuvent durer 5 à 10 ans si vous en prenez soin (dépoussiérage, bonne circulation de l’air). Cependant, elles deviennent obsolètes plus rapidement (3-4 ans) pour les jeux, car les nouveaux jeux sont plus exigeants. Il est donc préférable de les mettre à niveau pour améliorer les performances avant qu’elles ne meurent.
Pourquoi mon GPU n’est-il pas utilisé à 100 % ?
Voici quelques raisons courantes : Goulot d’étranglement du CPU : Le CPU peut ne pas être en mesure de fournir des données assez rapidement au GPU, ce qui fait que le GPU reste inactif pendant qu’il attend les données. C’est l’une des causes les plus courantes d’une faible utilisation du GPU. L’optimisation du code CPU et l’utilisation de transferts de données asynchrones peuvent contribuer à atténuer ce problème.
