GPUs NVIDIA, prêts pour l'IA en production.
Isolation GPU complète par VM. Stack CUDA pré-configuré, NVLink pour l'entraînement multi-GPU, support MIG sur A100. Vos modèles s'entraînent sur du matériel dédié — pas de ressources partagées, pas de variance de performance.
De l'inférence à l'entraînement large-scale.
4 modèles GPU sur 3 architectures NVIDIA. Choisissez la carte adaptée à votre workload.
Pré-installé. Entraînez immédiatement.
Chaque instance inclut le stack NVIDIA + ML complet. Pas de setup, pas de galère de drivers.
Instances GPU pour chaque échelle.
Clusters GPU à travers l'Europe.
3 datacenters avec racks GPU dédiés. Chaque région offre une isolation GPU NVIDIA complète, des nœuds NVLink et une résidence des données conforme RGPD. Vos données d'entraînement restent en UE.
Chaque métrique GPU, en direct.
Utilisation GPU, VRAM, température, débit TFLOPS et consommation — tout est streamé dans votre console. Compatible Prometheus, Grafana et exporters custom.
Infra GPU as code.
Provisionnez des clusters GPU avec Terraform, automatisez vos pipelines d'entraînement avec nos SDKs. Votre infra ML vit dans Git.
Vos données d'entraînement restent en Europe.
Conçu pour les workloads intensifs.
De l'entraînement de modèles à l'inférence temps réel — nos instances GPU offrent du matériel NVIDIA dédié avec des performances prévisibles et une tarification transparente.
Fine-tuning & entraînement LLM
Setups multi-GPU A100 avec NVLink pour la synchronisation rapide des gradients. Entraînez LLaMA, Mistral ou vos modèles custom avec la mémoire HBM2e complète.
Serving de modèles à l'échelle
Instances Tesla T4 optimisées pour l'inférence avec TensorRT. Basse latence, haut débit, coût optimisé pour les APIs de production.
Blender, V-Ray, Unreal Engine
RTX 4090 avec cœurs ray tracing Ada Lovelace. Scalez vos fermes de rendu à la demande, payez à l'heure.
Simulation moléculaire & HPC
Clusters A100 avec NVSwitch et InfiniBand pour les workloads massivement parallèles. Optimisé CUDA pour un débit maximal.
Questions fréquentes.
Besoin d'aide pour choisir le bon GPU ? Nos ingénieurs ML peuvent vous conseiller.
Oui. Chaque GPU est exclusivement alloué à votre VM. Pas de partage, pas de time-slicing. Les GPU A100 supportent aussi le MIG (Multi-Instance GPU) si vous souhaitez partitionner un GPU en sous-instances isolées.
Toutes les instances incluent CUDA 12.x, cuDNN 8.9, TensorRT 8.6, PyTorch 2.x, TensorFlow 2.x et Jupyter Lab avec extensions ML. Les images custom avec votre propre stack sont aussi supportées.
GPU-QUANTUM (2× A100) et au-dessus incluent NVLink pour la communication GPU-to-GPU rapide à 600 Go/s bidirectionnel. GPU-CLUSTER et GPU-SUPERCOMPUTE utilisent NVSwitch pour une communication any-to-any pleine bande passante.
Les instances GPU sont provisionnées en moins de 2 minutes. Cela inclut l'allocation GPU, l'initialisation des drivers, la vérification du stack CUDA et le warming NVMe. L'image est pré-cachée pour une disponibilité instantanée.
Oui. Toutes les offres GPU supportent la facturation horaire. Une caution remboursable est requise : 50% du prix mensuel équivalent (toutes les offres GPU dépassent le seuil de 50€). Vous ne payez que votre consommation réelle en fin de mois.