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2026-10-12 · Source：Tom's Hardware
Le lot de neuf cartes Nvidia P106-100 a poussé le modèle Qwen3.6-35B-A3B au-delà de 30 tokens par seconde — un test de résistance pour du silicium de 2017 en inférence locale.
65 cents le gigaoctet de VRAM est un prix qui n'existe nulle part sur le marché actuel des accélérateurs. C'est ce qu'un utilisateur de Reddit a de facto payé pour un rig de minage cryptos à neuf GPU Nvidia P106-100, récupéré pour $35 dans un garage et embarquant 54 Go de mémoire au total. L'arithmétique est l'accroche : $35 étalés sur 54 Go donnent environ 65 cents le gigaoctet, à un moment où la mémoire est devenue la ressource la plus rare et la plus disputée du matériel IA.
L'acheteur a ensuite soumis le lot à une épreuve pratique. Qwen3.6-35B-A3B, un modèle de 35 milliards de paramètres, a tourné en local sur le rig à plus de 30 tokens par seconde. Pour neuf GPU qui datent de 2017 — du matériel d'une époque où le hachage de cryptomonnaies, et non le service de modèles, déterminait la valeur d'un GPU — le débit est le résultat substantiel.
Chacune des neuf cartes représente 6 Go du total. À elle seule, du silicium de minage de 2017 pèse peu face au matériel moderne ; assemblée, la grappe a prouvé sa capacité à porter un modèle de 35 milliards de paramètres à une vitesse exploitable.
La transaction esquisse un angle inhabituel de l'économie du calcul IA. Le matériel de minage qui a survécu à son objectif initial conserve de la valeur comme capacité mémoire bon marché, et 54 Go suffisent comme empreinte pour servir un modèle de 35 milliards de paramètres depuis un garage résidentiel. Cela ne menace pas les accélérateurs de data centers, qui évoluent dans une autre ligue de bande passante et d'interconnexion, mais cela définit un plancher pour ce que peut coûter l'inférence locale — en l'occurrence, moins qu'un dîner à emporter.
Pour les acheteurs qui suivent l'économie de la mémoire, le chiffre qui compte ici n'est pas les tokens par seconde mais les dollars par gigaoctet. Le rig P106-100 n'apparaîtra jamais dans un plan d'approvisionnement, mais comme point de données sur le coût de la VRAM, il n'a actuellement aucune concurrence.
Mots-clés: Nvidia · P106-100 · Qwen3.6-35B-A3B · Local LLM Inference · Used GPU Market · VRAM
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