GeForce RTX 2080 Ti : un atelier japonais la passe à 22 Go pour défier les GPU IA à 1000 $

Un atelier japonais propose de doubler la mémoire d’une RTX 2080 Ti, passant de 11 à 22 Go pour 282 $. Une solution low-cost pour l’IA, alors que les GPU récents dédiés à cette tâche coûtent trois fois plus cher.

22 Go de VRAM pour 282 $, mais pas pour les jeux

Dans la préfecture de Saitama, un atelier modifie des GeForce RTX 2080 Ti en remplaçant leurs 11 puces GDDR6 de 1 Go par des modules Samsung de 2 Go. L’opération, facturée 45 000 yens (282 $ ou 244 €), nécessite de dessouder les composants, d’ajuster des résistances sur le circuit imprimé et de flasher un VBIOS adapté. Tous les modèles de PCB ne sont pas compatibles.

Le gain est nul pour le gaming : le bus mémoire reste à 352 bits, la bande passante à 616 Go/s, et la puissance du GPU Turing (2018) ne change pas. En revanche, pour l’intelligence artificielle, la quantité de VRAM est souvent le facteur limitant. Passer à 22 Go permet de charger des modèles de langage quantifiés qui dépassaient la capacité initiale, et d’éviter les ralentissements liés au débordement sur la RAM système.

Un rapport qualité-prix imbattable… pour l’IA

L’atelier vend aussi des cartes déjà modifiées à partir de 430 $. Avec une RTX 2080 Ti d’occasion à 250 $, l’ensemble revient à environ 500 $, contre plus de 1 000 $ pour un GPU récent doté de 20 Go ou plus de VRAM. Le 15 août 2026, l’atelier annonce avoir reçu 200 puces Samsung, de quoi transformer une trentaine de cartes avant réapprovisionnement.

Le coût par Go s’élève à 25 $, un tarif attractif en pleine pénurie de mémoire. Pourtant, l’architecture Turing, vieillissante, ne bénéficie pas des optimisations des générations récentes (Ampere, Ada Lovelace). La modification reste donc une solution de niche : utile pour l’IA, mais sans miracle.

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Une seconde vie pour une carte mythique

La RTX 2080 Ti, sortie en 2018 avec une configuration mémoire atypique (11 Go), se prête particulièrement bien à ce type de modification. Son PCB accepte souvent le doublement de la VRAM, contrairement à d’autres modèles. Pour les développeurs ou les passionnés d’IA, c’est une alternative économique aux GPU professionnels comme la RTX A4000, moins endurante en mémoire mais plus chère.

Ce hack japonais montre que l’innovation ne vient pas toujours des nouveaux produits. En exploitant les limites d’une carte vieillissante, il offre une solution pragmatique à un problème actuel : le coût de l’IA locale. Reste à voir si d’autres ateliers s’empareront de la technique, ou si NVIDIA réagira.