Intel Arc B580
L’Intel Arc B580 est une carte graphique d’entrée de gamme destinée à l’inférence de LLM, de grands modèles de langage, en local. Commercialisée à 249 USD depuis le 13 décembre 2024, elle associe 12 Go de GDDR6, une mémoire graphique à haut débit, à une bande passante de 456 Go/s.
L’Intel Arc B580 est une carte graphique d’entrée de gamme destinée à l’inférence de LLM, de grands modèles de langage, en local. Commercialisée à 249 USD depuis le 13 décembre 2024, elle associe 12 Go de GDDR6, une mémoire graphique à haut débit, à une bande passante de 456 Go/s.
Son GPU Battlemage BMG-G21, la puce graphique d’Intel fondée sur 20 cœurs Xe2, vise surtout les modèles compacts face aux solutions dotées de davantage de mémoire. Cette carte PCIe occupant deux slots affiche un TDP de 190 W, soit l’enveloppe thermique utilisée comme référence de consommation. Son positionnement repose sur une capacité suffisante pour débuter, au prix de contraintes logicielles spécifiques.
Carte d'identité
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Constructeur | Intel |
| Catégorie | Cartes graphiques |
| Statut | Disponible |
| Date de sortie | 13 décembre 2024 |
| Mémoire | 12 Go (GDDR6) |
| Bande passante mémoire | 456 Go/s |
| Consommation (TDP) | 190 W |
| GPU | Battlemage BMG-G21, 20 cœurs Xe2 |
| Format | Carte PCIe (2 slots) |
| Extensible | Non |
| Prix officiel | 249 $ (Intel, 13 décembre 2024) |
| Fiche constructeur | specs officielles |
Quels modèles peut-elle faire tourner ?
| Modèle étalon | Verdict |
|---|---|
| 8 B (Llama 3.1 8B, Q4) | ✅ À l'aise |
| 14 B (Qwen3 14B, Q4) | ✅ À l'aise |
| 32 B (Qwen3 32B, Q4) | ❌ Trop grand |
| 70 B (Llama 3.3 70B, Q4) | ❌ Trop grand |
| 120 B MoE (gpt-oss-120B, MXFP4) | ❌ Trop grand |
Estimation mémoire : environ 0,6 Go par milliard de paramètres en Q4, plus le contexte. « Juste » : le modèle se charge mais le contexte utilisable est réduit.
Performances mesurées
| Modèle | Quantisat° | Lecture | Génération | Runtime | Source |
|---|---|---|---|---|---|
| Llama 3.1 8B | Q4_K_M | n.d. | 35 tok/s | llama.cpp (Vulkan) | communauté r/LocalLLaMA (10 juillet 2026) |
« Lecture » (prompt processing) : vitesse d'ingestion du contexte. « Génération » : vitesse d'écriture de la réponse, celle que l'on perçoit à l'usage. Deux mesures ne sont comparables qu'à modèle, quantisation et runtime identiques.
Efficience
| Métrique | Valeur |
|---|---|
| Génération par tranche de 1 000 $ investis | 140,6 tok/s |
| Génération par watt (TDP) | 0,18 tok/s/W |
Calculée sur la meilleure mesure de génération Llama 3.1 8B de cette fiche, au prix de référence 249 $ (Intel, 13 décembre 2024). Indicative : le prix varie et la consommation réelle en inférence est inférieure au TDP.
Notre analyse
Les 12 Go permettent d’exécuter confortablement Llama 3.1 8B et Qwen3 14B en Q4, une quantification qui réduit les poids à environ 4 bits afin d’économiser la mémoire. En revanche, Qwen3 32B et Llama 3.3 70B en Q4 dépassent cette capacité, tout comme gpt-oss-120B en MXFP4, un format numérique compact sur 4 bits, malgré son architecture MoE, ou mixture of experts, qui n’active qu’une partie du modèle à chaque étape. Avec Llama 3.1 8B en Q4_K_M, un format de quantification optimisé, llama.cpp atteint 35 tokens par seconde via Vulkan, une interface de calcul graphique multiplateforme. Un token correspond à une petite unité de texte, ce débit autorise donc une génération réactive. À 249 USD, la carte propose un rapport capacité-prix adapté à l’initiation, tandis que son efficience mesurée atteint 0,18 token par seconde et par watt sur la base du TDP de 190 W. La contrepartie réside dans l’écosystème logiciel : IPEX-LLM, une couche d’optimisation pour processeurs Intel, ou Vulkan peuvent être nécessaires, avec Resizable BAR, une fonction permettant au processeur d’accéder plus largement à la mémoire graphique. La carte est disponible, mais les faits fournis ne documentent pas son niveau sonore. Elle convient surtout aux modèles de 8B à 14B et aux expérimentations locales à budget contenu.
Sources : specs Intel, communauté r/LocalLLaMA.