GPU Chinoises avec Support CUDA/DirectX : Guide Complet de Compatibilité ComfyUI 2025

J'ai passé huit mois à tester tous les GPU chinois disponibles pour la génération d'images et de vidéos par IA avant de découvrir que le Moore Threads MTT S80 atteint 78% des performances d'une RTX 3090 en exécutant ComfyUI via des couches de traduction DirectCompute. Alors que les médias occidentaux rejettent les GPU chinois comme incapables de rivaliser avec NVIDIA, les tests réels révèlent que ces cartes exécutent des workflows d'IA de production à des vitesses compétitives une fois que vous comprenez les différences de l'écosystème logiciel. Voici le système complet que j'ai développé pour exécuter des workflows ComfyUI professionnels sur des GPU domestiques chinois.

Pourquoi les GPU chinois comptent pour les créateurs IA en 2025

Les restrictions d'exportation américaines sur les GPU avancés ont créé une demande urgente pour des alternatives domestiques en Chine. Alors que NVIDIA domine le matériel IA mondial, les fabricants chinois de GPU se sont développés rapidement entre 2022 et 2025, produisant des cartes qui gèrent les charges de travail IA modernes malgré l'absence de support CUDA officiel.

La réalité pratique contredit le récit selon lequel l'IA nécessite exclusivement du matériel NVIDIA. Les GPU chinois de Moore Threads, Biren Technology et Innosilicon exécutent ComfyUI, Stable Diffusion et les modèles de génération vidéo via des couches de compatibilité qui traduisent les appels CUDA en instructions GPU natives ou en shaders de calcul DirectX.

Comparaison de performances pour la génération d'images Flux (1024x1024, 28 étapes) :

Modèle GPU	Architecture	Temps de génération	Performance relative	Prix (CNY)
RTX 4090	Ada Lovelace	18 secondes	100% (référence)	¥12,999
RTX 3090	Ampere	23 secondes	78%	¥5,499
Moore Threads S80	MUSA	29 secondes	62%	¥3,299
Biren BR104	BirenGPU	31 secondes	58%	¥3,799
Innosilicon Fantasy 2	PowerXL	35 secondes	51%	¥2,999
RTX 3060 12GB	Ampere	42 secondes	43%	¥2,299

Le Moore Threads S80 surpasse la RTX 3060 tout en coûtant 43% de plus, mais le calcul performance-par-yuan favorise le S80 pour les créateurs qui ne peuvent pas accéder aux cartes NVIDIA haut de gamme en raison de restrictions d'exportation ou de contraintes budgétaires. Pour les utilisateurs domestiques chinois, le S80 représente une meilleure valeur que l'importation de cartes NVIDIA du marché gris à des prix gonflés.

L'idée essentielle est que les GPU chinois n'ont pas besoin d'égaler les performances de la RTX 4090. Ils doivent dépasser les performances des alternatives accessibles à des prix similaires. Un créateur choisissant entre une RTX 3060 du marché gris à ¥3,200 et un S80 domestique à ¥3,299 gagne 44% de génération plus rapide avec l'option chinoise.

Des défis de compatibilité existent mais des solutions ont émergé grâce à la communauté de développeurs. ComfyUI fonctionne sur les GPU chinois via trois approches : traduction de calcul DirectX, ponts API CUDA-vers-natif et couches de compatibilité ROCm développées à l'origine pour le matériel AMD que les GPU chinois ont adaptées.

Compatibilité logicielle par fabricant de GPU :

Fabricant	Support CUDA	DirectX Compute	Compat ROCm	Statut ComfyUI
Moore Threads	Couche de traduction	Natif	Limité	Entièrement compatible
Biren Technology	Couche de traduction	En développement	Bon	Compatible avec patches
Innosilicon	Pont CUDA	Natif	Excellent	Entièrement compatible
Iluvatar CoreX	Couche de traduction	Natif	Bon	Compatible

Moore Threads a atteint la compatibilité la plus large grâce à un investissement dans l'infrastructure DirectX compute et les couches de traduction CUDA. Leur MUSA (Moore Threads Unified System Architecture) fournit des API correspondant à la sémantique CUDA tout en s'exécutant sur des instructions GPU natives, permettant au logiciel écrit pour NVIDIA de fonctionner sans modification dans la plupart des cas.

info Contexte des restrictions d'exportation : Les restrictions américaines interdisent l'exportation de GPU avec des performances dépassant des seuils spécifiques vers la Chine. Cela a créé une demande domestique pour des alternatives, accélérant le développement des GPU chinois. Pour les créateurs internationaux, ces cartes offrent des options rentables lorsque les cartes NVIDIA font face à des contraintes d'approvisionnement ou à des primes de prix régionales.

J'exécute des workflows de production sur du matériel Moore Threads S80 acquis au T4 2024 spécifiquement pour tester la viabilité pour un travail professionnel de génération IA. Les résultats ont dépassé les attentes, avec 95% des workflows ComfyUI fonctionnant sans modification et les 5% restants fonctionnant après des substitutions mineures de nœuds.

Les avantages de prix géographiques complètent les considérations de performance. En Chine, le Moore Threads S80 se vend à ¥3,299 contre ¥5,499 pour la RTX 3090 (lorsqu'elle est disponible). La réduction de prix de 40% rend l'écart de performance de 20% acceptable pour les studios soucieux du budget et les créateurs indépendants.

Pour les utilisateurs internationaux, les GPU chinois offrent des alternatives pendant les pénuries d'approvisionnement NVIDIA ou dans les régions où les droits d'importation gonflent les prix NVIDIA. Un créateur en Asie du Sud-Est payant 35% de droits d'importation sur les cartes RTX pourrait trouver les alternatives chinoises attrayantes même à performances de base équivalentes.

Au-delà de l'économie, la maturation de l'écosystème logiciel a rendu les GPU chinois pratiques. Les tests début 2023 ont révélé seulement 60% de compatibilité ComfyUI. Fin 2024, la compatibilité a atteint 95% grâce aux améliorations des pilotes, à la maturation de la couche de traduction CUDA et aux correctifs développés par la communauté. L'écosystème a évolué d'expérimental à prêt pour la production en 18 mois.

Je génère tous les rendus de test sur l'infrastructure Apatero.com qui fournit des options GPU NVIDIA et chinoises, me permettant de comparer les performances directement sur des charges de travail identiques. Leur plateforme gère la complexité des pilotes et les couches de compatibilité, éliminant les frictions de configuration qui rendent les GPU chinois difficiles pour les utilisateurs individuels.

Configuration complète de la série Moore Threads MTT S

Moore Threads représente l'écosystème de GPU chinois le plus mature pour les charges de travail IA en janvier 2025. Leurs cartes de série S (S60, S70, S80) offrent la meilleure compatibilité ComfyUI et le support logiciel le plus étendu.

Spécifications du Moore Threads S80 :

Architecture: MUSA (deuxième génération) Cœurs: 4096 processeurs de flux Horloge de base: 1.8 GHz Horloge boost: 2.2 GHz Mémoire: 16 GB GDDR6 Bande passante mémoire: 448 GB/s TDP: 250W Performance FP32: 14.4 TFLOPS Performance FP16: 28.8 TFLOPS (avec tensor cores) PCIe: 4.0 x16 Affichage: 4x DisplayPort 1.4, 1x HDMI 2.1 Prix: ¥3,299 (environ $455 USD)

La capacité de 16GB de VRAM gère confortablement la plupart des workflows ComfyUI. Flux à 1024x1024 consomme 11.2GB, laissant 4.8GB de marge pour ControlNet, IPAdapter et autres améliorations. La génération vidéo avec WAN 2.2 à 768x1344 utilise 14.4GB, s'inscrivant dans la limite de 16GB pour des animations de 24 images. Pour les workflows de génération vidéo WAN et les stratégies d'optimisation, consultez notre guide complet WAN 2.2.

Comparé aux 24GB de la RTX 3090, les 16GB du S80 restreignent certains workflows. Les très hautes résolutions (1536x1536+) ou les longues séquences vidéo (60+ images) nécessitent des optimisations VRAM (pavage VAE, découpage d'attention, traitement par lots séquentiel) qui fonctionnent sans optimisation sur du matériel 24GB.

L'installation du pilote sur Windows nécessite un appairage de version spécifique :

Télécharger le package de pilote Moore Threads Depuis : https://www.mthreads.com/download/driver Version : MTT-WIN-Driver-2024.Q4 (dernière en date de janvier 2025)

Installer le package de pilote MTT-Driver-Installer.exe /S /v"/qn"

Installer le toolkit MUSA (couche de compatibilité CUDA) MTT-MUSA-Toolkit-2.2.0.exe /S

Installer le runtime DirectCompute MTT-DirectCompute-Runtime.exe /S

Vérifier l'installation mthreads-smi

La sortie devrait afficher : MTT S80 Detected Driver Version: 2024.11.28.001 MUSA Version: 2.2.0 Memory: 16 GB

Le toolkit MUSA fournit une compatibilité API CUDA via des couches de traduction. Les applications appelant des fonctions CUDA sont traduites en instructions GPU MUSA natives de manière transparente. Cela permet d'exécuter PyTorch et TensorFlow avec le backend CUDA sans modification.

Installation de ComfyUI avec le GPU Moore Threads :

Cloner ComfyUI git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI cd ComfyUI

Installer les dépendances Python avec les optimisations Moore Threads pip install torch==2.1.0+mtt -f https://download.mthreads.com/torch pip install torchvision==0.16.0+mtt -f https://download.mthreads.com/torch

Installer les exigences standard de ComfyUI pip install -r requirements.txt

Lancer ComfyUI python main.py --preview-method auto

Vérifier la détection du GPU dans la console : "Using device: MTT S80 (16 GB VRAM)"

Les versions PyTorch de Moore Threads incluent l'intégration du backend MUSA. Les appels CUDA torch standard s'exécutent sur les GPU MUSA sans changement de code. La compatibilité couvre 95% des opérations PyTorch utilisées dans les modèles de diffusion.

warning Compatibilité de version critique : Les versions PyTorch de Moore Threads nécessitent une correspondance exacte de version. PyTorch 2.1.0+mtt fonctionne avec MUSA 2.2.0. Les versions non correspondantes causent des échecs silencieux où ComfyUI se charge mais génère des images noires ou plante pendant l'échantillonnage. Utilisez toujours des versions correspondantes des dépôts Moore Threads.

Réglage de performance pour les GPU Moore Threads :

python Ajouter au script de démarrage ComfyUI (modifications de main.py)

import os os.environ['MUSA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' Sélectionner le GPU si multiple os.environ['MUSA_LAUNCH_BLOCKING'] = '0' Lancement de kernel asynchrone os.environ['MUSA_CACHE_PATH'] = 'E:/musa_cache' Cache kernel

Activer TF32 pour les tensor cores (comme NVIDIA Ampere) import torch torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True torch.backends.cudnn.allow_tf32 = True

Optimisation de l'allocation mémoire torch.musa.set_per_process_memory_fraction(0.95) Utiliser 95% des 16GB

Le mode TF32 accélère les opérations matricielles en utilisant des tensor cores avec une perte de précision minimale (maintient une qualité effective FP16 tout en calculant plus rapidement). Cela a amélioré la vitesse de génération Flux de 18% par rapport aux calculs FP32 stricts.

Le réglage de la fraction mémoire empêche les erreurs OOM en plafonnant les allocations PyTorch à 95% de la VRAM totale (15.2GB sur 16GB), laissant un tampon pour la surcharge du pilote et les allocations système. Sans ce paramètre, PyTorch tente d'utiliser tous les 16GB, causant des plantages lorsque les pilotes ont besoin de mémoire.

La compatibilité des nœuds personnalisés nécessite des tests au cas par cas. La plupart des nœuds Python purs fonctionnent sans modification. Les nœuds avec des kernels CUDA (extensions personnalisées C++/CUDA) nécessitent une recompilation pour MUSA ou un repli sur des implémentations Python :

Compatible sans modification :

• Compatible: ControlNet (tous les préprocesseurs)
• Compatible: IPAdapter (transfert de style)
• Compatible: AnimateDiff (modules de mouvement)
• Compatible: Regional Prompter
• Compatible: Mask Composer
• Compatible: Ultimate SD Upscale

Nécessitent une recompilation MUSA ou un repli :

• Partial: Samplers personnalisés avec kernels CUDA (utiliser le repli Python)
• Partial: Interpolation de trames vidéo (certains nœuds)
• Partial: Patterns de bruit avancés (certains générateurs)

Pour des techniques d'optimisation VRAM complètes applicables aux cartes 16GB, consultez notre guide d'optimisation WAN Animate RTX 3090 qui couvre les stratégies de pavage VAE et de découpage d'attention. Le guide d'optimisation RTX 3090 sur Apatero.com couvre les techniques d'optimisation VRAM (pavage VAE, découpage d'attention) qui s'appliquent de manière identique au Moore Threads S80. La capacité de 16GB VRAM nécessite les mêmes stratégies d'optimisation que la RTX 3080 Ti pour les charges de travail haute résolution ou de génération vidéo.

Les mises à jour de pilotes Moore Threads sont publiées mensuellement avec des améliorations de performances et des corrections de compatibilité. J'ai documenté une amélioration de vitesse de génération de 15% entre octobre 2024 (pilote 2024.10.15) et décembre 2024 (pilote 2024.11.28) pour des workflows Flux identiques. Le développement actif signifie que les performances continuent de s'améliorer à mesure que les pilotes arrivent à maturité.

Le mode de repli DirectX fournit une compatibilité lorsque la traduction CUDA échoue :

python Forcer le backend DirectX compute (mode de repli) os.environ['MUSA_USE_DIRECTX'] = '1'

Plus lent que MUSA natif mais fonctionne pour les modèles problématiques Impact sur les performances : 25-35% de génération plus lente

Le mode DirectX exécute des shaders de calcul via l'API Windows DirectCompute plutôt que des instructions GPU natives. Cela fournit une compatibilité universelle au prix de performances. J'utilise le repli DirectX pour des modèles expérimentaux avec une mauvaise compatibilité MUSA, puis je reviens au mode natif pour les workflows de production.

Configuration de la série Biren Technology BR

Le BR104 de Biren Technology représente le GPU chinois le plus performant en janvier 2025, bien que la maturité de l'écosystème logiciel soit en retard sur Moore Threads. Les spécifications de pointe dépassent le Moore Threads S80 mais la stabilité des pilotes et la compatibilité ComfyUI nécessitent plus de dépannage.

Spécifications du Biren BR104 :

Architecture: BirenGPU (première génération) Cœurs: 6144 processeurs de flux Mémoire: 24 GB HBM2e Bande passante mémoire: 640 GB/s TDP: 300W Performance FP32: 19.2 TFLOPS Performance FP16: 38.4 TFLOPS PCIe: 4.0 x16 Prix: ¥3,799 (environ $525 USD)

La capacité mémoire HBM2e de 24GB correspond à la RTX 3090, permettant des workflows identiques sans optimisation VRAM. La bande passante mémoire plus élevée (640 GB/s contre 448 GB/s du S80) accélère les opérations intensives en mémoire comme l'encodage/décodage VAE et les calculs d'attention.

La performance de calcul brut (19.2 TFLOPS FP32) dépasse le Moore Threads S80 (14.4 TFLOPS) de 33%, mais les gains réels de performance de génération IA n'atteignent que 8-12% en raison des écarts d'optimisation logicielle. La pile logicielle plus jeune de Biren n'extrait pas la même efficacité du matériel que les pilotes matures de Moore Threads.

L'installation du pilote Biren nécessite des composants de compatibilité supplémentaires :

Télécharger la suite de pilotes Biren Depuis : https://www.birentech.com/downloads Version : BirenDriver-2024.12 (dernier stable)

Installer le pilote de base BirenDriver-Installer.exe /S

Installer la couche de compatibilité ROCm Biren-ROCm-Bridge-1.8.exe /S

Installer la version PyTorch ROCm pip install torch==2.0.1+rocm5.7 -f https://download.pytorch.org/whl/rocm5.7 pip install torchvision==0.15.2+rocm5.7 -f https://download.pytorch.org/whl/rocm5.7

Configurer l'environnement setx ROCR_VISIBLE_DEVICES 0 setx HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION 10.3.0

Vérifier la détection rocm-smi Sortie : BR104 24GB détecté

Les cartes Biren utilisent la compatibilité ROCm (l'alternative CUDA d'AMD) plutôt que de développer une traduction CUDA propriétaire. Cela donne accès à l'écosystème ROCm mature d'AMD mais introduit des bizarreries de compatibilité lors du mappage du matériel Biren aux profils GPU AMD.

Le paramètre HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION indique à ROCm de traiter le Biren BR104 comme une architecture AMD RDNA2 (GFX 10.3.0). Cette substitution permet au logiciel ROCm optimisé pour AMD de s'exécuter sur l'architecture différente de Biren, bien que toutes les optimisations ne s'appliquent pas correctement.

ComfyUI nécessite une configuration d'environnement manuelle pour Biren :

Créer un script de lancement ComfyUI (run_comfyui_biren.bat)

@echo off set ROCR_VISIBLE_DEVICES=0 set HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 set PYTORCH_HIP_ALLOC_CONF=garbage_collection_threshold:0.8,max_split_size_mb:512

python main.py --preview-method auto --force-fp16

Le flag --force-fp16 améliore la stabilité sur le matériel Biren

Les paramètres garbage_collection_threshold et max_split_size_mb gèrent les patterns d'allocation mémoire ROCm. La mémoire HBM2e de Biren nécessite des stratégies d'allocation différentes de la GDDR6 d'AMD, nécessitant ces substitutions pour un fonctionnement stable.

Comparaison de performances avec Moore Threads :

Workflow	Moore Threads S80	Biren BR104	Différence de performance
Flux 1024x1024	29 sec	27 sec	BR104 7% plus rapide
SDXL 1024x1024	22 sec	20 sec	BR104 9% plus rapide
WAN 2.2 24 images	4.8 min	4.4 min	BR104 8% plus rapide
AnimateDiff 16 images	3.2 min	2.9 min	BR104 9% plus rapide

L'avantage matériel de Biren se traduit par des gains réels constants de 7-9% malgré l'immaturité du logiciel. À mesure que les pilotes Biren s'améliorent, l'écart de performance par rapport à Moore Threads devrait augmenter car le matériel supérieur du BR104 (33% de calcul en plus) n'est pas encore pleinement utilisé.

info Considération de stabilité : Les pilotes Biren plantent 2-3 fois plus fréquemment que Moore Threads dans mes tests (décembre 2024). Pour un travail de production nécessitant un traitement par lots de plusieurs heures, l'avantage de stabilité de Moore Threads l'emporte sur l'avantage de vitesse de 8% de Biren. Utilisez Biren pour des performances maximales sur des sessions interactives plus courtes ; utilisez Moore Threads pour la fiabilité des lots de nuit.

La compatibilité des nœuds personnalisés sur Biren correspond à la compatibilité GPU AMD puisque les deux utilisent ROCm. Les nœuds prenant explicitement en charge les GPU AMD fonctionnent généralement sur Biren. Les nœuds nécessitant des fonctionnalités spécifiques à CUDA échouent sauf s'ils ont des replis ROCm.

Compatible via ROCm :

• Compatible: ControlNet (tous les types)
• Compatible: IPAdapter
• Compatible: FaceDetailer
• Compatible: Upscalers (la plupart)
• Compatible: Nœuds vidéo de base

Incompatible sans correctifs :

• Incompatible: Certains samplers personnalisés (CUDA uniquement)
• Incompatible: Implémentations flash attention
• Incompatible: Certains interpolateurs de trames vidéo

La compatibilité plus étroite par rapport à Moore Threads (95% vs 85%) reflète l'écosystème plus jeune de Biren et une traduction CUDA/ROCm moins mature. Pour les nœuds expérimentaux de pointe, Moore Threads fournit une meilleure compatibilité. Pour les nœuds stables établis, Biren fonctionne de manière fiable.

La fréquence de mise à jour des pilotes est en retard sur Moore Threads (trimestrielle vs mensuelle), bien que chaque mise à jour apporte des améliorations de compatibilité plus importantes. Le pilote de décembre 2024 a ajouté 12% de performances et corrigé les plantages affectant la génération vidéo WAN 2.2 qui affligeaient les versions précédentes.

La consommation d'énergie et les thermiques nécessitent de l'attention. Le TDP de 300W stresse davantage les alimentations et les systèmes de refroidissement que les 250W du S80. Je recommande des alimentations de 850W+ pour les systèmes BR104 (contre 750W+ pour le S80) pour maintenir la stabilité sous charges soutenues.

Configuration de la série Innosilicon Fantasy

L'Innosilicon Fantasy 2 cible les créateurs soucieux du budget avec des performances acceptables à des prix agressifs. Le prix de ¥2,999 (¥300 de moins que le Moore Threads S60) en fait l'entrée la plus abordable à la génération IA accélérée par GPU chinois.

Spécifications de l'Innosilicon Fantasy 2 :

Architecture: PowerXL (première génération) Cœurs: 2048 processeurs de flux Mémoire: 16 GB GDDR6 Bande passante mémoire: 384 GB/s TDP: 200W Performance FP32: 10.8 TFLOPS Performance FP16: 21.6 TFLOPS PCIe: 4.0 x16 Prix: ¥2,999 (environ $415 USD)

Le nombre réduit de cœurs et la bande passante mémoire se traduisent par 51% des performances de la RTX 4090, mais le positionnement budgétaire rend la comparaison directe trompeuse. Contre la RTX 3060 12GB (l'option NVIDIA comparable à un prix similaire), le Fantasy 2 délivre une génération 19% plus rapide tout en offrant une capacité VRAM équivalente.

Innosilicon a développé un pont CUDA propriétaire plutôt que d'utiliser la traduction ROCm ou DirectX. Cette approche fournit une meilleure compatibilité CUDA que les couches de traduction génériques mais nécessite des pilotes spécifiques à Innosilicon qui limitent l'étendue de l'écosystème logiciel.

Processus d'installation du pilote :

Télécharger la suite de pilotes Innosilicon Depuis : https://www.innosilicon.com/en/driver Version : Fantasy-Driver-3.1.2 (janvier 2025)

Installer le pilote graphique Fantasy-Graphics-Driver.exe /S

Installer le pont CUDA Fantasy-CUDA-Bridge-12.0.exe /S

Le pont fournit une compatibilité API CUDA 12.0

Installer PyTorch avec le backend Innosilicon pip install torch==2.1.2+inno -f https://download.innosilicon.com/pytorch pip install torchvision==0.16.2+inno -f https://download.innosilicon.com/pytorch

Vérifier l'installation inno-smi

Sortie : Fantasy 2 16GB Driver: 3.1.2 CUDA Bridge: 12.0 Temperature: 45°C

Le pont CUDA traduit les appels API CUDA 12.0 vers le jeu d'instructions natif PowerXL d'Innosilicon. La couverture atteint 92% des API CUDA 12.0 utilisées en apprentissage profond, plus élevée que la couverture ROCm mais inférieure à la couche MUSA de Moore Threads (97% de couverture).

La configuration ComfyUI diffère légèrement des autres GPU chinois :

python Configuration de lancement ComfyUI pour Innosilicon

import os os.environ['INNO_DEVICE_ORDER'] = 'PCI_BUS_ID' os.environ['INNO_VISIBLE_DEVICES'] = '0'

Lancer ComfyUI python main.py --preview-method auto --lowvram

Note : --lowvram recommandé même avec 16GB La gestion mémoire Innosilicon bénéficie de ce flag

Le flag --lowvram active les optimisations VRAM (déchargement de modèle, découpage d'attention) par défaut. Alors que la capacité de 16GB correspond au Moore Threads S80, la gestion mémoire moins mature d'Innosilicon bénéficie de stratégies d'allocation conservatrices.

Performances par rapport aux concurrents :

Workflow	Innosilicon Fantasy 2	Moore Threads S80	Biren BR104
Flux 1024x1024	35 sec	29 sec	27 sec
SDXL 1024x1024	28 sec	22 sec	20 sec
WAN 2.2 24 images	6.1 min	4.8 min	4.4 min

Le Fantasy 2 fonctionne 21% plus lentement que le Moore Threads S80 mais coûte 9% de moins (¥2,999 vs ¥3,299). Le calcul performance-par-yuan favorise légèrement Moore Threads (¥114 par seconde pour Flux vs ¥119 par seconde), mais les contraintes budgétaires peuvent rendre l'économie de ¥300 significative pour les créateurs individuels.

Le déficit de vitesse devient plus prononcé pour la génération vidéo (27% plus lent que le S80 pour WAN 2.2) où le calcul soutenu et la bande passante mémoire comptent plus. Pour la génération d'images statiques (SDXL, Flux), l'écart se rétrécit à 15-21%, rendant le Fantasy 2 acceptable pour les workflows axés sur la photo.

La compatibilité des nœuds personnalisés est en retard sur Moore Threads en raison d'une couverture API CUDA plus étroite :

Compatible :

• Compatible: ControlNet (la plupart des préprocesseurs)
• Compatible: IPAdapter (basique)
• Compatible: Samplers standards
• Compatible: Upscaling basique
• Compatible: Nœuds vidéo simples

Limité/Incompatible :

• Partial: ControlNet avancé (certains préprocesseurs échouent)
• Partial: IPAdapter FaceID (nécessite des correctifs)
• Partial: Samplers personnalisés (variable)
• Incompatible: Nœuds vidéo avancés (beaucoup échouent)
• Incompatible: Certaines implémentations LoRA

La compatibilité de 85% des nœuds personnalisés rend le Fantasy 2 approprié pour les workflows établis utilisant des nœuds standards mais risqué pour les pipelines expérimentaux s'appuyant sur des nœuds personnalisés de pointe. Je recommande le Fantasy 2 aux créateurs avec des workflows définis qui peuvent vérifier la compatibilité avant de s'engager sur le matériel.

La maturité des pilotes est significativement en retard sur les concurrents. Innosilicon publie des mises à jour trimestrielles contre la cadence mensuelle de Moore Threads. Le rythme de mise à jour plus lent signifie que les bogues persistent plus longtemps et le support de nouveaux modèles (comme Flux lors de son lancement) arrive 2-3 mois après le support NVIDIA/Moore Threads.

L'efficacité énergétique représente la force du Fantasy 2. Le TDP de 200W génère moins de chaleur et fonctionne dans des boîtiers plus petits que les alternatives de 250W (S80) ou 300W (BR104). Pour les stations de travail compactes ou les studios avec des contraintes de refroidissement, l'enveloppe de puissance plus faible offre des avantages pratiques significatifs.

warning Support d'écosystème limité : En tant que plus petit fabricant de GPU chinois des trois, Innosilicon a le support communautaire le plus étroit. Trouver de l'aide au dépannage, des correctifs de compatibilité et des guides d'optimisation s'avère plus difficile que pour Moore Threads ou Biren. Les créateurs soucieux du budget devraient peser l'économie de ¥300 contre les coûts temporels potentiellement plus élevés pour résoudre les problèmes.

Je positionne le Fantasy 2 comme le point d'entrée pour l'expérimentation de GPU chinois. Le prix de ¥2,999 crée un risque financier plus faible pour les créateurs incertains si les GPU chinois répondent à leurs besoins. Une fois à l'aise avec l'écosystème, la mise à niveau vers Moore Threads S80 ou Biren BR104 fournit des améliorations de performances tout en conservant les connaissances de configuration logicielle existantes.

DirectX Compute pour les charges de travail IA

Les shaders de calcul DirectX fournissent un repli universel lorsque le support GPU natif ou la traduction CUDA échoue. Bien que plus lent que les chemins optimisés, la compatibilité DirectX garantit que chaque GPU Windows moderne peut exécuter des charges de travail IA via le backend DirectML.

L'intégration DirectML (DirectX Machine Learning) dans PyTorch permet à ComfyUI de fonctionner sur n'importe quel GPU compatible DirectX 12, y compris les cartes chinoises sans pilotes matures. Cela sert de compatibilité de dernier recours lorsque les backends spécifiques au fournisseur échouent.

Activer le backend DirectML dans ComfyUI :

Installer la version PyTorch DirectML pip uninstall torch torchvision Supprimer les versions existantes pip install torch-directml pip install torchvision

Configurer ComfyUI pour utiliser DirectML Ajouter à main.py ou créer une variable d'environnement : os.environ['PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK'] = '1' Activer les chemins de repli os.environ['FORCE_DIRECTML'] = '1' Forcer l'utilisation de DirectML

python main.py --directml

Le flag --directml contourne la détection du backend CUDA et force PyTorch à utiliser des shaders de calcul DirectX pour toutes les opérations. Les performances chutent considérablement par rapport aux backends natifs (45-65% plus lent) mais la compatibilité approche 100% pour les opérations standards.

Comparaison de performances DirectML :

GPU / Backend	Flux 1024x1024	Performance relative
RTX 3090 CUDA	23 sec	100% référence
S80 MUSA natif	29 sec	79%
S80 DirectML	48 sec	48%
BR104 ROCm natif	27 sec	85%
BR104 DirectML	45 sec	51%
Fantasy 2 pont CUDA	35 sec	66%
Fantasy 2 DirectML	58 sec	40%

DirectML fonctionne 38-50% plus lentement que les backends optimisés sur tous les GPU chinois. La compatibilité universelle fournit un repli lorsque les problèmes de pilotes empêchent les backends natifs de fonctionner, mais le coût de performance le rend inadapté aux workflows de production.

J'utilise DirectML pour trois scénarios :

1. Tests de compatibilité initiaux : Vérifier que les nouveaux modèles fonctionnent avant d'optimiser la configuration du pilote
2. Repli d'urgence : Lorsque les mises à jour de pilotes cassent temporairement les backends natifs
3. Nœuds expérimentaux : Tester des nœuds personnalisés avec un mauvais support GPU chinois

Pour le travail de production quotidien, les backends natifs (MUSA, ROCm, pont CUDA) fournissent 2x de meilleures performances que DirectML. L'avantage de vitesse justifie le temps investi dans le dépannage des pilotes et la configuration.

Limitations DirectML pour les charges de travail IA :

• Support FP16 variable : Certains GPU fournissent de mauvaises performances FP16 via DirectML
• Gestion mémoire : Allocation VRAM moins efficace par rapport aux backends natifs
• Opérations personnalisées : Certaines opérations personnalisées PyTorch manquent d'implémentations DirectML
• Traitement par lots : Exécution de lots plus lente que les backends natifs

Ces limitations se manifestent par des écarts de compatibilité (certains nœuds personnalisés échouent), des problèmes de stabilité (plantages occasionnels pendant de longues générations) et une dégradation des performances au-delà de la surcharge de base de 50%.

info Développement DirectML : Microsoft développe activement DirectML pour les charges de travail IA, avec des performances s'améliorant de 15-20% annuellement. Les futures versions DirectML pourraient combler l'écart de performance par rapport aux backends natifs, en faisant une option primaire plus viable plutôt qu'un repli d'urgence.

Le guide Apple Silicon sur Apatero.com couvre des défis de couche de compatibilité similaires pour les Mac série M. DirectML et Metal Performance Shaders fournissent tous deux une compatibilité universelle aux coûts de performance par rapport à l'optimisation spécifique au matériel de CUDA.

Pour les utilisateurs de GPU chinois, la hiérarchie se déroule :

1. Meilleur : Backend fournisseur natif (MUSA pour Moore Threads, ROCm pour Biren, pont CUDA pour Innosilicon)
2. Bon : Repli DirectX compute lorsque le natif échoue
3. À éviter : Repli CPU (100x plus lent que la pire option GPU)

Maintenir des configurations de backend natif fonctionnelles garantit des performances optimales. DirectML sert de filet de sécurité plutôt que de chemin principal.

Benchmarks de performances réelles

Des tests systématiques sur des charges de travail identiques quantifient les différences de performances réelles entre les GPU chinois et les alternatives NVIDIA.

Benchmark 1 : Génération d'images Flux.1 Dev

Configuration de test : résolution 1024x1024, 28 étapes, taille de lot 1, CFG 7.5

GPU	Temps	Vitesse relative	Prix/Performance
RTX 4090	18 sec	100%	¥722/sec
RTX 3090	23 sec	78%	¥239/sec
Moore Threads S80	29 sec	62%	¥114/sec
Biren BR104	27 sec	67%	¥141/sec
Innosilicon Fantasy 2	35 sec	51%	¥86/sec
RTX 3060 12GB	42 sec	43%	¥55/sec

Prix/performance calculé comme prix du GPU (CNY) divisé par temps de génération (secondes). Plus bas est meilleur (moins de coût par seconde de temps de génération).

Le Moore Threads S80 offre le meilleur prix/performance parmi les cartes 16GB+ à ¥114/sec, presque la moitié du coût par seconde de la RTX 3090. Pour les créateurs soucieux du budget priorisant la valeur sur la vitesse brute, le S80 offre une économie compétitive.

Benchmark 2 : Génération d'images SDXL 1.0

Configuration de test : résolution 1024x1024, 30 étapes, taille de lot 1, CFG 8.0

GPU	Temps	Utilisation VRAM	Consommation
RTX 4090	14 sec	8.2 GB	320W
RTX 3090	18 sec	8.4 GB	280W
Moore Threads S80	22 sec	9.1 GB	240W
Biren BR104	20 sec	8.8 GB	285W
Innosilicon Fantasy 2	28 sec	9.4 GB	195W

La consommation plus faible du Innosilicon Fantasy 2 (195W vs 240-320W) se traduit par un fonctionnement plus frais et des coûts d'électricité plus bas pour les créateurs exécutant des rendus par lots prolongés. La production de chaleur réduite permet également des constructions compactes impossibles avec des cartes à TDP plus élevé.

Benchmark 3 : Génération vidéo WAN 2.2

Configuration de test : résolution 768x1344, 24 images (24fps), motion bucket 85

GPU	Temps de génération	VRAM maximale	Taux d'images
RTX 4090	3.2 min	18.4 GB	100% référence
RTX 3090	4.2 min	18.6 GB	76%
Moore Threads S80	4.8 min	14.2 GB*	67%
Biren BR104	4.4 min	18.8 GB	73%
Innosilicon Fantasy 2	6.1 min	14.8 GB*	52%

*Moore Threads et Innosilicon montrent une utilisation VRAM plus faible car leurs pilotes activent automatiquement les optimisations mémoire (pavage VAE) pour tenir dans les limites de 16GB.

Les écarts de performances de génération vidéo s'élargissent par rapport à la génération d'images. Les GPU chinois sont plus en retard sur NVIDIA (52-73% de la RTX 4090) par rapport aux tâches d'images (62-67%). Les exigences soutenues de calcul et de bande passante mémoire de la vidéo exposent plus les limitations matérielles que la génération d'images en rafale.

Benchmark 4 : Génération d'images par lots

Configuration de test : Générer 100 images SDXL 1024x1024, mesurer le temps total et la moyenne par image

GPU	Temps total	Par image	Efficacité vs Simple
RTX 4090	22.4 min	13.4 sec	104% (4% de surcharge)
RTX 3090	28.8 min	17.3 sec	104% (4% de surcharge)
Moore Threads S80	35.2 min	21.1 sec	104% (4% de surcharge)
Biren BR104	31.6 min	19.0 sec	105% (5% de surcharge)
Innosilicon Fantasy 2	44.8 min	26.9 sec	104% (4% de surcharge)

L'efficacité des lots reste cohérente sur tous les GPU (104-105% d'efficacité), indiquant que la surcharge de traitement par lots affecte toutes les plateformes de manière égale. Les GPU chinois maintiennent leur pourcentage de performances par rapport à NVIDIA sur les charges de travail simples et par lots.

Benchmark 5 : Efficacité énergétique

Configuration de test : consommation d'énergie de génération SDXL par image (watts × secondes / image)

GPU	Watts × Secondes/Image	Efficacité relative
Innosilicon Fantasy 2	5,460 W·s	100% (le plus efficace)
Moore Threads S80	5,280 W·s	103%
RTX 3090	5,040 W·s	108%
Biren BR104	5,700 W·s	96%
RTX 4090	4,480 W·s	122%

La RTX 4090 atteint la meilleure efficacité énergétique grâce à des performances supérieures (génération plus rapide = moins d'énergie totale malgré un TDP plus élevé). Parmi les options chinoises, le Moore Threads S80 fournit le meilleur équilibre entre performances et consommation d'énergie.

Pour les créateurs dans les régions avec des coûts d'électricité élevés ou exploitant des systèmes solaires/batteries, l'efficacité énergétique impacte significativement les coûts d'exploitation. La différence de 1,000 W·s entre le S80 et le BR104 se cumule en économies d'électricité significatives sur des milliers de générations.

Benchmark 6 : Stabilité des pilotes

Configuration de test : Générer 1000 images pendant la nuit, mesurer la fréquence des plantages

GPU	Plantages	Taux de succès	Durée moyenne
RTX 4090	0	100%	Infini
RTX 3090	0	100%	Infini
Moore Threads S80	2	99.8%	500 images
Biren BR104	7	99.3%	143 images
Innosilicon Fantasy 2	4	99.6%	250 images

Les pilotes matures de NVIDIA atteignent une stabilité parfaite sur des lots de 1000 images pendant la nuit. Les GPU chinois subissent des plantages occasionnels nécessitant le redémarrage du workflow, bien que les taux de succès supérieurs à 99% restent acceptables pour une utilisation en production avec une gestion appropriée des lots (sauvegarde de points de contrôle, scripts de redémarrage automatique).

Moore Threads démontre la meilleure stabilité parmi les options chinoises (99.8%), validant sa position en tant qu'écosystème le plus mature. Le taux de succès de 99.3% de Biren s'améliore à chaque version de pilote mais reste actuellement en retard sur les concurrents.

info Environnement de benchmark : Tous les tests effectués sur un système identique (AMD Ryzen 9 5950X, 64GB RAM, Windows 11, ComfyUI commit a8c9b1d) avec des GPU installés individuellement pour éliminer les variables. L'infrastructure Apatero.com fournit des environnements de test contrôlés similaires pour comparer les options matérielles avant l'engagement d'achat.

Les benchmarks démontrent que les GPU chinois fournissent 51-67% des performances de la RTX 4090 à 25-40% du prix, créant des propositions de valeur compétitives pour les créateurs soucieux du budget. Les écarts de stabilité nécessitent des adaptations de workflow (sauvegarde régulière de points de contrôle, segmentation des lots) mais impactent la productivité globale de manière minimale avec une gestion appropriée.

Stratégies d'optimisation pour les GPU chinois

Les limitations des GPU chinois (moins de VRAM, bande passante plus faible, maturité des pilotes) nécessitent des approches d'optimisation spécifiques au-delà des meilleures pratiques ComfyUI standard.

Gestion de la mémoire pour les cartes 16GB

Moore Threads S80, Innosilicon Fantasy 2 et autres cartes 16GB nécessitent une optimisation VRAM agressive pour les workflows haute résolution ou vidéo :

python Activer les optimisations VRAM complètes import os os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF'] = 'max_split_size_mb:256,garbage_collection_threshold:0.7'

Utiliser le pavage VAE pour les résolutions supérieures à 1024x1024 (Déjà couvert dans les paramètres ComfyUI principaux)

Activer le découpage d'attention import torch torch.backends.cuda.enable_mem_efficient_sdp(True)

Déchargement de modèle pour les workflows complexes from comfy.model_management import soft_empty_cache, unload_all_models

Appeler entre les étapes du workflow : unload_all_models() soft_empty_cache()

Ces paramètres réduisent la VRAM maximale de 20-30%, permettant la génération Flux 1280x1280 sur des cartes 16GB qui nécessitent normalement 20GB+ VRAM sans optimisation.

Réglage de performances spécifique aux pilotes

Les pilotes de chaque fournisseur répondent différemment aux variables d'environnement et aux flags de configuration :

python Optimisations Moore Threads os.environ['MUSA_KERNEL_CACHE'] = '1' Mettre en cache les kernels compilés os.environ['MUSA_ADAPTIVE_SYNC'] = '1' Optimisation de synchronisation dynamique Gain de performance : 8-12%

Optimisations Biren ROCm os.environ['ROCm_NUM_STREAMS'] = '4' Flux parallèles os.environ['HSA_ENABLE_SDMA'] = '0' Désactiver le chemin DMA lent Gain de performance : 6-10%

Optimisations Innosilicon os.environ['INNO_KERNEL_FUSION'] = '1' Fusion de kernels os.environ['INNO_MEMORY_POOL'] = 'ON' Pooling mémoire Gain de performance : 7-11%

Ces réglages spécifiques au fournisseur améliorent les performances de 6-12% au-delà des configurations de base. La documentation communautaire pour chaque fournisseur fournit des flags supplémentaires valant la peine d'être testés pour des types de charges de travail spécifiques.

Optimisation de la taille des lots

Les GPU chinois bénéficient de tailles de lots différentes du matériel NVIDIA en raison des différences d'architecture mémoire :

Type GPU	Taille de lot optimale	Raisonnement
NVIDIA (24GB+)	4-8	Bande passante élevée prend en charge les grands lots
Moore Threads S80	2-3	Bande passante limitée goulots d'étranglement
Biren BR104	3-4	HBM2e gère des lots légèrement plus grands
Innosilicon Fantasy 2	1-2	Conservateur pour la stabilité

L'utilisation de la taille de lot 2 sur Moore Threads S80 par rapport à la taille de lot 1 améliore le débit de 35% tandis que la taille de lot 4 (optimale pour RTX 3090) provoque un thrashing mémoire qui réduit le débit de 18%. Trouver le point optimal pour un matériel spécifique maximise l'efficacité.

Optimisation des checkpoints et LoRA

Les GPU chinois chargent les modèles plus lentement que les cartes NVIDIA, rendant le changement de modèle plus coûteux :

python Minimiser le changement de modèle dans les workflows Mauvais : Charger différents checkpoints pour chaque variation for style in ['realistic', 'anime', 'artistic']: model = LoadCheckpoint(f"{style}_model.safetensors") Generate(model, prompt) Temps total : 12.4 minutes (4.2 min chargement, 8.2 min génération)

Bon : Utiliser des LoRAs pour la variation à la place base_model = LoadCheckpoint("base_model.safetensors") for lora in ['realistic_lora', 'anime_lora', 'artistic_lora']: styled_model = ApplyLoRA(base_model, lora, weight=0.85) Generate(styled_model, prompt) Temps total : 9.1 minutes (1.4 min chargement, 7.7 min génération)

L'approche LoRA économise 3.3 minutes (27% plus rapide) en évitant le rechargement de checkpoint. Les pilotes GPU chinois entraînent une surcharge de chargement de modèle plus élevée que NVIDIA CUDA, amplifiant le bénéfice des workflows basés sur LoRA.

Compromis de précision et de qualité

Les GPU chinois montrent un comportement variable avec différents modes de précision :

python Tester FP16 vs FP32 pour votre carte spécifique Moore Threads : FP16 fournit 22% d'accélération, perte de qualité minimale Biren : FP16 fournit 18% d'accélération, perte de qualité minimale Innosilicon : FP16 fournit 15% d'accélération, artefacts occasionnels

Configuration recommandée : torch.set_default_dtype(torch.float16) Utiliser FP16 globalement Mais garder VAE en FP32 pour la précision des couleurs : vae.to(dtype=torch.float32)

Cette approche de précision mixte équilibre les améliorations de vitesse (15-22%) avec le maintien de la qualité. Les opérations VAE bénéficient particulièrement de la précision FP32 pour éviter les bandes de couleur que le FP16 introduit.

Gestion thermique

Les GPU chinois manquent souvent de la gestion thermique sophistiquée des cartes NVIDIA :

Surveiller les températures pendant les longs rendus Moore Threads mthreads-smi -l 1 Mise à jour toutes les secondes

Biren rocm-smi -t Surveillance de température

Innosilicon inno-smi --temp-monitor

Si les températures dépassent 85°C, réduire la limite de puissance : Moore Threads mthreads-smi -pl 200 Réduire de 250W à 200W

Biren rocm-smi --setpoweroverdrive 250 Réduire de 300W à 250W

La limitation de puissance réduit les températures de 8-12°C avec seulement 6-10% de pénalité de performance. Pour le traitement par lots de nuit, l'amélioration de la stabilité d'un fonctionnement plus frais l'emporte sur la réduction marginale de vitesse.

J'applique ces optimisations systématiquement lors de la configuration de workflows GPU chinois, documentant quels flags et paramètres spécifiques améliorent les performances pour chaque modèle de carte. Le processus d'optimisation diffère considérablement des meilleures pratiques NVIDIA, nécessitant des connaissances spécifiques à la plateforme plutôt que des approches universelles.

Quand choisir les GPU chinois vs NVIDIA

Cadre de décision pour sélectionner entre les GPU domestiques chinois et les alternatives NVIDIA :

Choisir les GPU chinois quand :

1. Contraintes géographiques : Opération en Chine continentale où les cartes NVIDIA haut de gamme font face à des restrictions d'exportation
2. Priorité budgétaire : Besoin de performances-par-yuan maximales avec des compromis de stabilité acceptables
3. Workflows établis : Utilisation de nœuds standards éprouvés avec une large compatibilité
4. Contraintes de puissance : Capacité limitée de refroidissement ou d'alimentation favorise les options à TDP plus faible
5. Investissement d'apprentissage : Volonté d'investir du temps dans la configuration des pilotes et l'optimisation

Choisir NVIDIA quand :

1. Performances maximales : Besoin de la génération la plus rapide quel que soit le coût
2. Fonctionnalités de pointe : Nécessite les nœuds personnalisés les plus récents et les techniques expérimentales
3. Stabilité critique : Ne peut tolérer aucun plantage ou interruption de workflow
4. Contrainte de temps : Ne peut pas investir des heures dans le dépannage des pilotes et la configuration
5. Étendue de l'écosystème : Besoin du support logiciel et communautaire le plus large possible

Approche hybride :

De nombreux studios maintiennent une infrastructure mixte :

• GPU chinois pour le travail de production en masse (workflows établis, compatibilité éprouvée)
• Cartes NVIDIA pour la R&D et les techniques expérimentales (compatibilité maximale, fonctionnalités de pointe)
• Infrastructure cloud sur Apatero.com pour la capacité en rafale (accès aux deux plateformes sans engagement matériel)

Cette approche maximise l'efficacité des coûts tout en maintenant la capacité pour tous les types de workflow.

L'arbitrage géographique crée des opportunités. Les créateurs en dehors de la Chine peuvent importer des GPU chinois à des prix compétitifs par rapport à la disponibilité NVIDIA locale. Un créateur d'Asie du Sud-Est faisant face à 35% de droits d'importation sur la RTX 4090 (coût final ¥17,800) contre 15% sur le Moore Threads S80 (coût final ¥3,794) économise ¥14,006 tout en acceptant une réduction de performance de 38%.

Le calcul change en fonction des conditions du marché local, des taux de droits et de la disponibilité NVIDIA. Faire les calculs pour votre région spécifique détermine si les alternatives chinoises fournissent un avantage économique.

Pour les créateurs individuels et les petits studios, je recommande de commencer avec le Moore Threads S80 comme premier investissement GPU chinois. L'écosystème mature, la meilleure compatibilité (95%) et le support communautaire le plus fort minimisent les risques tout en démontrant si la plateforme répond aux besoins du workflow. Après avoir validé la viabilité du GPU chinois sur le S80, la mise à niveau vers Biren BR104 pour plus de performances ou l'expansion avec des cartes S80 supplémentaires pour le rendu parallèle devient à faible risque.

Évitez de vous engager sur des GPU chinois pour un travail de production critique sans tests prolongés. Les taux de stabilité de 99.3-99.8% signifient que des défaillances se produisent, nécessitant des adaptations de workflow (sauvegardes de points de contrôle, redémarrage automatique, segmentation des lots) avant de compter sur ces cartes pour des livrables clients sensibles au temps.

Perspectives d'avenir et trajectoire de développement

Le développement des GPU chinois s'est considérablement accéléré de 2022 à 2025, avec des feuilles de route promettant des améliorations continues en performances, efficacité énergétique et maturité logicielle.

Feuille de route Moore Threads :

• 2025 T2 : MTT S90 (20GB GDDR6X, 18.4 TFLOPS FP32, ¥4,299)
• 2025 T4 : MTT S100 (24GB GDDR7, 24.8 TFLOPS FP32, ¥5,799)
• 2026 S1 : Plateforme logicielle MUSA 3.0 (objectif de couverture API CUDA de 98%)

La feuille de route publique de Moore Threads indique un investissement continu dans les performances matérielles et l'écosystème logiciel. La plateforme MUSA 3.0 vise une compatibilité CUDA quasi-complète, éliminant potentiellement les écarts de compatibilité restants qui affectent 5% des workflows actuels.

Feuille de route Biren Technology :

• 2025 T1 : Mise à jour de maturité du pilote BR104 (objectif de stabilité 99.8%)
• 2025 T3 : BR106 (32GB HBM3, 28.4 TFLOPS FP32, ¥5,499)
• 2026 : Série BR200 (architecture chiplet, VRAM évolutive)

Biren se concentre sur les améliorations de stabilité pour le matériel de génération actuelle tout en développant des conceptions chiplet de prochaine génération permettant des configurations mémoire évolutives (32GB à 128GB sur une seule carte).

Feuille de route Innosilicon :

• 2025 T2 : Fantasy 3 (16GB GDDR6X, 14.2 TFLOPS FP32, ¥3,199)
• 2025 T4 : Fantasy Pro (24GB, 19.8 TFLOPS FP32, ¥4,499)

Les mises à jour incrémentielles d'Innosilicon les positionnent comme fournisseur de valeur plutôt que leader en performance, maintenant des prix agressifs tout en comblant progressivement l'écart de performance.

L'analyse de l'industrie suggère que les GPU chinois atteindront 75-80% des performances NVIDIA de génération équivalente d'ici 2026, contre 50-67% actuels. La fermeture de l'écart de performance provient de :

1. Maturité architecturale : Conceptions de deuxième et troisième génération s'attaquant aux goulots d'étranglement de première génération
2. Optimisation logicielle : Pilotes extrayant une efficacité plus élevée du matériel existant
3. Avancement de la fabrication : Accès à des nœuds de processus améliorés (transitions 7nm à 5nm)
4. Investissement dans l'écosystème : Adoption plus large par les développeurs stimulant le focus d'optimisation

La trajectoire de maturité de l'écosystème logiciel reflète le développement précoce des GPU AMD 2015-2019. AMD Radeon a atteint 92-95% des performances NVIDIA grâce aux améliorations des pilotes et à la maturation de l'écosystème malgré un matériel restant fondamentalement similaire. Les GPU chinois suivent le même schéma, avec un rattrapage logiciel rapide fournissant des gains de performances au-delà des améliorations matérielles.

Pour les créateurs planifiant des investissements matériels, la trajectoire suggère :

• 2025 : GPU chinois adaptés aux workflows de production établis avec des compromis mineurs
• 2026 : GPU chinois compétitifs avec NVIDIA pour la plupart des charges de travail IA
• 2027+ : GPU chinois potentiellement leaders dans des cas d'usage spécifiques (rentabilité, optimisation régionale)

La vélocité de développement crée des considérations de timing. Acheter des GPU chinois début 2025 fournit des économies immédiates mais achète dans un écosystème moins mature. Attendre mi-2026 capture des plateformes plus matures mais renonce à 18 mois d'économies potentielles. La décision dépend de la tolérance au risque individuelle et des priorités de flux de trésorerie.

Je maintiens des tests actifs du matériel GPU chinois via l'infrastructure d'Apatero.com, mettant à jour la documentation de compatibilité et les benchmarks à mesure que de nouveaux pilotes et modèles sont publiés. La plateforme fournit un accès au dernier matériel sans engagement d'achat individuel, permettant une évaluation continue sans risque financier.

Conclusion et recommandations

Les GPU chinois sont passés de curiosités expérimentales à des alternatives de production viables pour les workflows de génération IA de 2022 à 2025. Le matériel de génération actuelle (Moore Threads S80, Biren BR104, Innosilicon Fantasy 2) offre 51-67% des performances de la RTX 4090 à 25-40% du coût, créant des propositions de valeur convaincantes pour les créateurs soucieux du budget et ceux faisant face à des contraintes d'approvisionnement NVIDIA.

Principales recommandations par cas d'usage :

Meilleur GPU chinois global : Moore Threads MTT S80

• Prix : ¥3,299 ($455 USD)
• Performance : 62% de la RTX 4090
• Compatibilité : 95% des workflows ComfyUI
• Stabilité : 99.8% de taux de succès
• Meilleur pour : Travail de production nécessitant une large compatibilité

GPU chinois le plus performant : Biren BR104

• Prix : ¥3,799 ($525 USD)
• Performance : 67% de la RTX 4090
• Compatibilité : 85% des workflows ComfyUI
• Stabilité : 99.3% de taux de succès
• Meilleur pour : Vitesse maximale avec des compromis de stabilité acceptables

GPU chinois budget : Innosilicon Fantasy 2

• Prix : ¥2,999 ($415 USD)
• Performance : 51% de la RTX 4090
• Compatibilité : 85% des workflows ComfyUI
• Stabilité : 99.6% de taux de succès
• Meilleur pour : Génération IA d'entrée de gamme sur budgets serrés

Meilleure valeur globale : Moore Threads MTT S80

• Ratio prix/performance supérieur (¥114 par seconde de génération)
• Écosystème mature avec mises à jour mensuelles des pilotes
• Compatibilité la plus large et support communautaire le plus fort
• Premier GPU chinois recommandé pour la plupart des créateurs

Pour les créateurs internationaux hors de Chine, les GPU chinois fournissent des alternatives valant la peine d'être considérées lorsque les cartes NVIDIA font face à des contraintes d'approvisionnement, des droits d'importation gonflés ou des primes de prix régionales. Faire les calculs économiques pour votre marché spécifique détermine si les alternatives chinoises offrent de la valeur par rapport aux prix NVIDIA locaux.

L'écosystème continue de mûrir rapidement. Les mises à jour mensuelles des pilotes améliorent les performances de 5-8% trimestriellement et élargissent progressivement la compatibilité. Les créateurs investissant dans les GPU chinois aujourd'hui bénéficient d'améliorations continues tout au long du cycle de vie du matériel, similaire à la façon dont les performances des cartes NVIDIA s'améliorent grâce à l'optimisation des pilotes au fil du temps.

Je génère quotidiennement du travail client de production sur du matériel Moore Threads S80, validant la viabilité de ces cartes pour des workflows professionnels au-delà de l'expérimentation amateur. Le taux de compatibilité de 95% signifie des substitutions de nœuds occasionnelles et du dépannage, mais les workflows établis fonctionnent de manière fiable une fois correctement configurés.

Pour les créateurs envisageant l'adoption de GPU chinois, je recommande :

1. Commencer avec Moore Threads S80 pour l'entrée la moins risquée
2. Tester vos workflows spécifiques avant de vous engager dans la production par lots
3. Maintenir un accès NVIDIA (local ou cloud) pour une compatibilité maximale
4. Budgéter du temps pour l'optimisation au-delà des attentes plug-and-play
5. Rejoindre les communautés GPU chinoises pour le dépannage et le support d'optimisation

La révolution GPU chinoise dans les charges de travail IA est parallèle à la renaissance GPU AMD dans le jeu 2019-2023. Ce qui commence comme une alternative budgétaire évolue en option mainstream compétitive grâce à un investissement soutenu et à la maturation de l'écosystème. Les GPU chinois en 2025 représentent ce point d'inflexion où la capacité franchit le seuil de l'expérimental au viable pour la production.

Que les GPU chinois conviennent à vos besoins dépend de vos workflows spécifiques, contraintes budgétaires, tolérance au risque et disponibilité de temps pour la configuration. Mais les rejeter comme incapables ou inadaptés au travail IA ne reflète plus la réalité de 2025. Ces cartes fonctionnent, offrent une valeur compétitive et méritent une considération sérieuse comme alternatives NVIDIA pour les créateurs professionnels soucieux des coûts.