Serveurs dédiés GPU
Acheter un serveur GPU Bare Metal pour la formation en IA, rendu, simulation, et charges de travail d'entreprise exigeantes.
- Optimisé pour l'IA & Charges de travail LLM
- Performances du GPU Bare Metal
- Matériel GPU NVIDIA d'entreprise
- Réseaux de centres de données à haut débit
À partir de
110 € /mois
Le bonheur de nos clients
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Colonel est noté sur Capterra
Performances GPU complètes sans surcharge de virtualisation
Les serveurs dédiés GPU sont idéaux pour les équipes qui ont besoin d'un contrôle maximal sur leur environnement. Vous obtenez des ressources matérielles isolées, accès direct au GPU, et la flexibilité de créer votre propre IA, HPC, ou rendre la pile exactement comme vous en avez besoin.
Idéal pour une utilisation dans
Formation sur les modèles d'IA
Former des modèles d'apprentissage profond, grands réseaux de neurones, et architectures LLM utilisant toute la puissance des GPU dédiés. Avec accès direct au matériel et performances stables, les serveurs GPU dédiés sont idéaux pour les longs cycles de formation et les grands ensembles de données.
Calcul haute performance (HPC)
Exécutez des simulations accélérées par GPU, calculs scientifiques, et les charges de travail d'ingénierie qui nécessitent un traitement parallèle massif. L'infrastructure GPU dédiée fournit des performances de calcul constantes pour les environnements HPC exigeants.
3D Rendu & Production d'effets visuels
Accélérer les pipelines de rendu pour l'animation, visualisation architecturale, et effets visuels. Les GPU dédiés réduisent considérablement les temps de rendu et permettent aux studios de traiter plus rapidement des scènes complexes et des sorties haute résolution..
Plateformes d'inférence d'IA
Déployez des serveurs d'inférence de niveau production capables de gérer les requêtes d'IA en temps réel telles que la reconnaissance d'images., Modèles PNL, et moteurs de recommandations. Les serveurs GPU dédiés garantissent des performances fiables sous une charge continue.
Traitement des données à grande échelle
Traitez des ensembles de données massifs à l'aide de frameworks d'analyse accélérés par GPU, pipelines d'apprentissage automatique, et flux de travail Big Data. Les serveurs GPU dédiés aident les organisations à analyser les données plus rapidement et à créer des applications évolutives basées sur l'IA..
Tarifs du serveur GPU dédié
Notre infrastructure est stratégiquement située au centre de l’Europe, offrir à nos clients un excellent emplacement au sein de l’Union européenne et à proximité du carrefour
GPU - N1
i9-9900K/E-2288G
1x AMD R9700 32 Go
1 Port Gbit/s
64 FR
1Disque SSD NVMe To
553,00 €
GPU - N2
i9-9900K/E-2288G
1x A5000 24 Go
1 Port Gbit/s
64 FR
1Disque SSD NVMe To
360,00 €
GPU - N4
EPYC7402p
4x7900XTX 24 Go
1 Port Gbit/s
256 FR
2SSD NVMe de 2 To
990,00 €
GPU - N4
2xEPYC 9354
1x 6000 PRO 96 Go
10 Port Gbit/s
1024 Go
2Disque SSD NVMe de 3,84 To
2 400,00 €
Fonctionnalités principales de nos serveurs dédiés GPU
Infrastructure GPU NVIDIA hautes performances
Nos serveurs dédiés GPU sont alimentés par des accélérateurs NVIDIA modernes conçus pour les charges de travail exigeantes telles que la formation en IA., apprentissage automatique, apprentissage profond, et calcul accéléré par GPU. Le matériel dédié garantit des performances constantes sans limitations de ressources partagées.
Performances du GPU Bare Metal
Avec les serveurs GPU dédiés, vous bénéficiez d'un accès complet au matériel physique sans surcharge de virtualisation. Cela permet des performances maximales pour les charges de travail gourmandes en calcul telles que les grands modèles d'IA., pipelines de rendu, et simulations scientifiques.
Optimisé pour l'IA et le Deep Learning
L'infrastructure est conçue pour prendre en charge les frameworks d'IA modernes tels que CUDA, TensorFlow, et PyTorch. Cela facilite le déploiement d’environnements de formation, exécuter des pipelines d'inférence, ou créez des applications personnalisées accélérées par GPU.
Connectivité réseau haut débit
Nos serveurs GPU sont connectés à une infrastructure réseau haute performance avec des ports à large bande passante et un routage à faible latence. C’est idéal pour les charges de travail distribuées, transferts de grands ensembles de données, et applications d'IA en temps réel.
Hébergement de centres de données européens avec conformité RGPD
Tous les serveurs GPU sont hébergés dans des centres de données européens sécurisés avec des normes strictes de protection des données. L'hébergement au sein de l'UE garantit la conformité au RGPD et fournit un environnement de confiance aux entreprises traitant des données sensibles ou des charges de travail réglementées..
Accès racine complet et contrôle de l'infrastructure
Vous bénéficiez d'un contrôle administratif complet sur l'environnement du serveur. Installez votre système d'exploitation préféré, configurer les frameworks d'IA, déployer des conteneurs, ou exécutez des charges de travail personnalisées avec une flexibilité totale.
Fonctionnalités incluses de nos serveurs dédiés GPU
- Matériel GPU NVIDIA d'entreprise
- Performances du GPU nu
- Accès passthrough GPU complet
- Stockage NVMe hautes performances
- Configurations de mémoire volumineuses
- Options de serveur multi-GPU
- Infrastructure optimisée pour l'IA
- CUDA & Cadre d'IA prêt
- Réseau à latence ultra faible
- Ports réseau à large bande passante
- Ressources CPU dédiées
- Déploiement flexible du système d'exploitation
- Racine & accès à la console à distance
- Protection DDoS avancée
- 24/7 surveillance des infrastructures
Besoin d'aide pour choisir la bonne infrastructure GPU?
Questions fréquemment posées sur le serveur dédié GPU
Trouvez des réponses aux questions courantes sur les serveurs GPU, options de déploiement, prix, et capacités de charge de travail de l'IA.
Chat en direct
24/7/365 Grâce au Chat Widget, important si vous exécutez.
Un serveur dédié GPU est un serveur physique équipé d'une ou plusieurs unités de traitement graphique hautes performances (GPU). Contrairement aux environnements partagés ou virtuels, les ressources GPU sont entièrement dédiées à vos charges de travail, fournir des performances maximales pour la formation en IA, rendu, simulation, et autres applications gourmandes en calcul.
Les serveurs GPU sont couramment utilisés pour l'intelligence artificielle, apprentissage automatique, formation en apprentissage profond, rendu vidéo, simulations scientifiques, informatique, et applications accélérées par GPU qui nécessitent une puissance de calcul parallèle.
Nos serveurs dédiés GPU prennent en charge les GPU NVIDIA modernes conçus pour les charges de travail professionnelles, y compris des modèles optimisés pour l'IA, apprentissage profond, rendu, et calcul haute performance.
Un VPS GPU fournit des ressources GPU virtualisées qui sont partagées dans un environnement de virtualisation, le rendant plus abordable et flexible. Un serveur dédié GPU vous donne un accès complet au matériel GPU physique sans virtualisation, offrant des performances et une stabilité maximales.
Oui. Les serveurs dédiés GPU sont idéaux pour la formation de modèles d'IA, y compris des frameworks d'apprentissage profond tels que TensorFlow, PyTorch, et environnements basés sur CUDA. Les GPU dédiés accélèrent considérablement la formation des modèles et le traitement de grands ensembles de données.
Oui. Nos serveurs GPU prennent en charge NVIDIA CUDA et sont entièrement compatibles avec les frameworks courants d'IA et d'apprentissage automatique tels que TensorFlow., PyTorch, JAX, et d'autres outils accélérés par GPU.
Notre infrastructure GPU est hébergée dans des centres de données européens sécurisés avec une fiabilité de réseau élevée et des normes strictes de protection des données., garantir un hébergement conforme au RGPD pour les entreprises opérant ou ciblant le marché européen.
Oui. Tous les serveurs dédiés GPU incluent un accès root complet et un contrôle complet sur le système d'exploitation et l'environnement logiciel., vous permettant d'installer des frameworks personnalisés, conteneurs, et applications.
Oui. Vous pouvez installer votre système d'exploitation préféré, y compris les distributions Linux populaires ou Windows Server, en fonction des exigences de votre projet.
Oui. Vous pouvez passer à des serveurs GPU plus puissants ou déployer des nœuds supplémentaires à mesure que votre charge de travail augmente, vous permettant d'adapter la formation à l'IA, rendu, ou calculer les charges de travail en cas de besoin.