GPU NVIDIA — prêt pour CUDA

Une infrastructure conçue pour les charges de travail IA

NVIDIA A100 et H100 avec CUDA prêt à l’emploi, PyTorch et TensorFlow préinstallés, et NVLink entre les GPU — commencez à entraîner vos modèles en quelques minutes, pas en plusieurs jours. Votre GPU, totalement isolé.

Choisir votre serveur GPU Parler à notre équipe IA

CUDA prêt dès le premier démarrage

1 979 TFLOPS FP16 par H100

0 Go VRAM HBM par GPU

0 Go/s Interconnexion GPU NVLink

24h/24 Support expert spécialisé IA

Choisissez la puissance GPU adaptée à votre charge de travail

De l’inférence légère à l’entraînement massif de LLM — des GPU dédiés, jamais partagés, jamais fractionnés dans le temps.

AI A100

Affinage et inférence

^$1,199.00/mois facturé mensuellement — annulation à tout moment

NVIDIA A100
80 Go de VRAM HBM
16 cœurs vCPU
120 Go de RAM
1 To NVMe Gen4

CUDA + cuDNN préinstallés
PyTorch et TensorFlow prêts
Isolation GPU complète

Déployer ce GPU Prêt pour CUDA en quelques minutes

Idéal pour l’entraînement

AI H100

Entraînement de modèles sérieux

^$2,499.00/mois facturé mensuellement — annulation à tout moment

NVIDIA H100 SXM
80 Go de VRAM HBM
26 cœurs vCPU
200 Go de RAM
2 To NVMe Gen4
Interconnexion NVLink

Tout ce qui est inclus dans AI A100
HBM3 — bande passante 3,35 To/s
Prêt pour NVLink et la montée en charge

Déployer ce GPU Prêt pour CUDA en quelques minutes

AI Cluster

Tissu NVLink multi-GPU

Tarif sur demande Clusters sur mesure, dimensionnés avec nos ingénieurs

4× NVIDIA H100 SXM
320 Go de VRAM HBM
96 cœurs vCPU
768 Go de RAM
8 To NVMe Gen4
Interconnexion NVLink

4× H100 sur NVLink à 600 Go/s
Optimisé pour l’entraînement distribué
Ingénieur solutions dédié

Nous contacter pour le tarif Clusters sur mesure, dimensionnés avec nos ingénieurs

Chaque serveur IA inclut

CUDA Toolkit + cuDNN préinstallés
PyTorch + TensorFlow prêts
Isolation GPU complète
NVMe haute vitesse pour vos jeux de données
Accès root complet
Instantanés pour vos points de contrôle
Points de terminaison protégés contre les DDoS
Support spécialisé 24h/24 et 7j/7

Comparaison des forfaits

Même socle logiciel partout — choisissez selon la VRAM, les TFLOPS et l’interconnexion.

Fonctionnalité	AI A100	AI H100	AI Cluster
GPU
Modèle de GPU	A100 80 Go	H100 80 Go SXM	4× H100 SXM
VRAM	80 Go HBM2e	80 Go HBM3	320 Go HBM3
Calcul FP16	312 TFLOPS	1 979 TFLOPS	7 916 TFLOPS
Interconnexion NVLink		✓	✓
Calcul
Cœurs vCPU	16	26	96
RAM système	120 Go	200 Go	768 Go
Stockage et réseau
Stockage NVMe Gen4	1 To	2 To	8 To
Réseau	10 Gbps	10 Gbps	25 Gbps
Logiciel
CUDA + cuDNN préinstallés	✓	✓	✓
PyTorch et TensorFlow prêts	✓	✓	✓
Docker + kit NVIDIA	✓	✓	✓
Gestion
Accès root complet	✓	✓	✓
Instantanés	✓	✓	✓
Panneau arabe et anglais	✓	✓	✓
Ingénieur dédié			✓

Le matériel — NVIDIA A100 et H100

Les GPU devenus la référence de l’industrie de l’IA — dédiés à vous, jamais fractionnés, jamais partagés dans le temps.

NVIDIA A100 80 Go Le cheval de bataille

80 Go de VRAM HBM2e
312 TFLOPS (FP16)
2 To/s de bande passante mémoire

Idéal pour : l’affinage, l’inférence en production, l’entraînement à échelle moyenne

NVIDIA H100 80 Go SXM L’état de l’art

80 Go de VRAM HBM3
1 979 TFLOPS (FP16)
3,35 To/s de bande passante mémoire

Idéal pour : l’entraînement de grands LLM, les clusters multi-GPU, la recherche

Que pouvez-vous construire ?

Cinq charges de travail que notre parc GPU exécute chaque jour — avec le socle déjà en place.

Entraînement de LLM

Entraînez des modèles de langage depuis zéro, ou repartez de poids ouverts comme Llama ou Mistral.

Inférence à haut débit

Servez vos modèles avec une latence de production, grâce à un batching et une quantification optimisés pour la HBM.

Affinage

Spécialisez un modèle existant sur vos données métier — affinage complet ou économe en paramètres.

Pipelines RAG

Embeddings, recherche vectorielle et génération sur une seule machine — sans latence entre plusieurs clouds.

Vision par ordinateur

Détection, classification et segmentation — de YOLO aux modèles de diffusion.

Des performances mesurées sur chaque indicateur

Les chiffres qui déterminent votre temps d’entraînement — mesurés, pas promis.

0 TFLOPS FP16 — H100

0 Go de VRAM par GPU

3,35 To/s Bande passante mémoire — H100

0 Go/s d’interconnexion NVLink

0 Mo/s de lecture NVMe des jeux de données

Votre socle logiciel est déjà installé

Pas de chasse aux pilotes, pas d’enfer des versions CUDA — démarrez, activez l’environnement, lancez l’entraînement.

CUDA + cuDNN La base de tous les frameworks GPU — version alignée avec le pilote. Préinstallé

PyTorch Préinstallé avec le support CUDA complet — torch.cuda.is_available() renvoie déjà true. Préinstallé

TensorFlow Support GPU activé d’origine, XLA prêt à l’emploi. Préinstallé

Hugging Face Transformers + Diffusers — récupérez un modèle et lancez-le en quelques minutes. Préinstallé

JupyterLab Recherchez et expérimentez dans le navigateur, directement sur le vrai GPU. À une commande près

Docker + NVIDIA Container Toolkit pour des environnements d’entraînement isolés et reproductibles. À une commande près

Stockage et réseau à la vitesse du GPU

Un GPU affamé est un GPU gaspillé — le chemin de données suit le rythme.

NVMe haute vitesse 7 000 Mo/s La lecture des données ne ralentit jamais le temps de vos epochs.

Réseau 10 Gbps+ 10–25 Gbps Déplacez points de contrôle et jeux de données en quelques minutes, pas en plusieurs heures.

Interconnexion NVLink 600 Go/s Une bande passante GPU-à-GPU qui permet à l’entraînement multi-GPU de monter en charge.

Vos modèles restent les vôtres

Les données d’entraînement et les poids sont des secrets d’affaires — la plateforme les traite comme tels.

Isolation GPU complète

Votre GPU n’est jamais partagé, fractionné ou découpé dans le temps — vos données d’entraînement restent à l’intérieur de votre serveur.

Protection DDoS

Les points de terminaison d’inférence exposés sont protégés par un filtrage réseau de plus de 10 Tbps.

Accès par clé SSH uniquement

Accès par clé dès le premier démarrage — la connexion par mot de passe n’est même jamais activée.

Règles de pare-feu

Contrôlez précisément qui accède à vos ports d’inférence — géré depuis le panneau.

Capacité GPU dans les régions européennes

Les serveurs IA se déploient actuellement à Francfort et Helsinki — d’autres régions suivront au fur et à mesure des capacités disponibles.

FRA-1 Francfort, Allemagne Europe de l’Ouest En direct HEL-1 Helsinki, Finlande Europe du Nord En direct

Voir tous les centres de données

Des équipes qui déploient leurs modèles sur Hostrena

Affiné Llama 3 70B sur A100 en moins de 8 heures — la configuration NVLink a rendu l’entraînement multi-GPU vraiment fluide.

Sarah Chen Ingénieure ML — Toronto

Inférence en production à 10 000 requêtes/min — la latence n’a jamais dépassé 180 ms, même aux pics.

Lukas Brandt Responsable plateforme IA — Berlin

Nous avons quitté un géant du cloud — 35 % d’économies mensuelles sur nos entraînements, à TFLOPS identiques.

Priya Raman Chercheuse — Singapour

Questions fréquentes

CUDA est-il préinstallé ?

Oui — CUDA Toolkit et cuDNN sont préinstallés, avec une version alignée sur le pilote. PyTorch et TensorFlow détectent le GPU dès le premier démarrage.

Quelle est la différence entre A100 et H100 ?

H100 est la génération la plus récente : environ 6× la puissance de calcul FP16 (1 979 contre 312 TFLOPS), une mémoire HBM3 plus rapide (3,35 contre 2 To/s) et un moteur transformer plus puissant. A100 reste un excellent rapport qualité-prix pour l’affinage et l’inférence.

Puis-je utiliser Docker avec le GPU ?

Oui — Docker et le NVIDIA Container Toolkit sont prêts, donc `--gpus all` fonctionne immédiatement pour des environnements d’entraînement reproductibles.

Comment transférer de gros jeux de données vers le serveur ?

Via le réseau 10–25 Gbps, avec rsync/scp ou des outils de stockage objet. Un jeu de données de 1 To arrive en bien moins d’une demi-heure sur les forfaits les plus puissants.

Puis-je connecter plusieurs GPU ?

Oui — le forfait AI Cluster relie 4× H100 via NVLink à 600 Go/s, optimisé pour l’entraînement distribué. Contactez notre équipe commerciale pour des configurations plus vastes.

Jupyter est-il prêt d’origine ?

JupyterLab s’installe en une commande et est documenté dans le guide de démarrage du panneau — de nombreuses équipes l’exécutent derrière les règles de pare-feu intégrées.

Quelle VRAM est disponible par GPU ?

80 Go de HBM sur A100 (HBM2e) comme sur H100 (HBM3) — suffisant pour l’inférence de modèles à 70 milliards de paramètres avec quantification, ou pour un entraînement en parallélisme de modèle.

Le GPU est-il vraiment dédié ?

Totalement — aucune fraction MIG, aucun découpage temporel, aucun partage. Le GPU apparaît dans nvidia-smi comme entièrement à vous, parce qu’il l’est.

Comment stocker mes points de contrôle en toute sécurité ?

Prenez un instantané du serveur à chaque jalon, ou synchronisez vos points de contrôle vers un stockage objet externe — les deux méthodes sont documentées dans le panneau.

Quelles régions disposent d’une capacité GPU ?

Francfort (FRA-1) et Helsinki (HEL-1) aujourd’hui — deux régions européennes conformes au RGPD. Les nouvelles régions sont annoncées sur la page des centres de données.

Puis-je exposer publiquement des API d’inférence ?

Oui — exposez vos ports derrière le pare-feu cloud et la protection DDoS. De nombreux clients servent leur trafic de production directement depuis leur serveur IA.

Y a-t-il une remise annuelle ?

Oui — la facturation annuelle fait économiser 15 % sur chaque forfait GPU.

Que signifie « tarif sur demande » pour les clusters ?

Les configurations multi-GPU sont dimensionnées avec nos ingénieurs — GPU, interconnexion, stockage et réseau sont chiffrés comme un ensemble sur mesure.

Proposez-vous une tarification spot/interruptible ?

Pas encore — tous les serveurs GPU sont réservés et permanents. Pour les charges ponctuelles, la facturation mensuelle avec annulation à tout moment garde toute la flexibilité.

À quelle vitesse puis-je démarrer ?

Les serveurs A100 et H100 sont généralement en ligne quelques minutes après la commande ; les clusters sont provisionnés avec un ingénieur sous 1 à 2 jours ouvrés.

Puis-je affiner ici des modèles ouverts comme Llama ou Mistral ?

C’est la charge de travail la plus courante que nous observons. Un seul A100 80 Go affine confortablement des modèles de 7 à 13 milliards de paramètres avec LoRA ou QLoRA ; l’affinage en pleine précision de modèles plus grands demande un H100 ou une configuration multi-GPU avec NVLink. Les jeux de données se placent sur l’espace NVMe temporaire local, les points de contrôle se poussent vers n’importe quel stockage compatible S3, et l’environnement PyTorch préconfiguré vous emmène du tokenizer à l’entraînement en moins d’une heure.

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Commencez à entraîner vos modèles dès aujourd’hui

CUDA prêt, PyTorch installé, un GPU entièrement à vous. Quelques minutes avant la première epoch — sans marathon de configuration.

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A100 dès 1 199 $/mois — la facturation annuelle fait économiser 15 %.