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En 2025, l'intelligence artificielle redéfinit les entreprises B2B, et les GPUs sont le cœur battant de cette évolution. Que vous soyez une startup française en pleine expansion ou une grande société avec des data centers, sélectionner la bonne carte graphique pour l'IA peut transformer vos projets de machine learning et d'inférence. Face aux options comme le NVIDIA H100, l'AMD MI300X ou l'Intel Gaudi3, il faut bien peser les choix pour répondre à vos besoins en deep learning scalable.

Les SSD SAS et NVMe occupent aujourd’hui des rôles distincts dans les infrastructures professionnelles, où la maîtrise de la latence, de l’endurance et de la disponibilité conditionne directement les performances applicatives. Les environnements virtualisés, les bases de données transactionnelles, les pipelines IA et les services critiques ne réagissent pas de la même manière selon la technologie de stockage utilisée. Le SAS reste privilégié pour sa stabilité, sa compatibilité étendue et sa fiabilité éprouvée dans les architectures SAN et les serveurs à haute densité. Le NVMe, conçu pour exploiter pleinement le bus PCIe, apporte une réduction drastique de la latence et un parallélisme extrêmement élevé, indispensable aux workloads intensifs. Comprendre les différences structurelles entre ces deux approches permet d’optimiser les ressources, de limiter les goulets d’étranglement et d’adopter une stratégie de stockage cohérente et durable.