Créer mon serveur IA avec OPP!

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Entraînement IA

Créer et entraîner des modèles IA complexes comme des LLM, réseaux neuronaux ou vision par ordinateur.

Minimum requis : 24 Go VRAM · 150 TFLOPS FP16 · 24 vCPU · 128 Go RAM

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Inférence IA

Déployer des modèles préentraînés pour automatiser des tâches comme les chatbots, l’analyse ou la synthèse vocale.

Minimum requis : 6 Go VRAM · 6 TFLOPS FP16 · 8 vCPU · 32 Go RAM

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Rendu IA

Générer des images via IA (Stable Diffusion, Blender GPU, etc.), utile pour les artistes, créateurs et chercheurs visuels.

Minimum requis : 12 Go VRAM · 30 TFLOPS FP16 · 16 vCPU · 64 Go RAM

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Cloud IA mutualisé

Mutualiser des GPU dans le cloud pour créer des services IA à la demande, en conteneurs ou via vGPU (type Vast.ai).

Minimum requis : 12 Go VRAM · support vGPU/MIG · 16 vCPU · 64 Go RAM

Usage principal : VRAM souhaitée (Go) : Nombre de cœurs CUDA minimum : Nombre de cœurs Tensor minimum : Performance FP16 souhaitée (TFLOPS) :

Support INT8 requis :

Support BF16 requis :

Support CUDA / cuDNN :

Comprendre les paramètres

VRAM (Go) : Mémoire vidéo utilisée pour stocker les données du modèle. Plus elle est grande, plus vous pouvez traiter de gros modèles. Exemple : comme le coffre d’un camion – plus il est grand, plus il transporte.
Cœurs CUDA : Unités de calcul parallèles d’un GPU, idéales pour exécuter simultanément des milliers d’opérations. Exemple : comme avoir 10 000 petites mains pour effectuer une tâche répétitive.
Cœurs Tensor : Spécifiques à l’IA, ils accélèrent les calculs pour les réseaux de neurones. Exemple : comme un moteur conçu uniquement pour faire tourner des modèles IA, plus vite que les moteurs classiques.
Performance FP16 : Vitesse de calcul en virgule flottante demi-précision. Exemple : comme comparer la vitesse de deux voitures, plus il y a de TFLOPS, plus le GPU est rapide.
Support INT8 : Format de calcul compact, efficace pour l’inférence (utilisation du modèle entraîné). Exemple : comme compresser un fichier sans perdre trop de qualité, pour aller plus vite.
Support BF16 : Format de calcul entre FP16 et FP32, utile pour entraîner rapidement sans perte significative de précision. Exemple : comme une version allégée d’un outil pro, assez précise mais plus rapide.
Support CUDA / cuDNN : Technologies NVIDIA indispensables pour faire fonctionner les frameworks IA modernes. Exemple : comme un chargeur compatible avec votre téléphone – sans lui, ça ne démarre pas.
Gamme tarifaire : Donne une idée du coût du GPU.
€ = entrée de gamme, €€ = équilibré, €€€ = professionnel, €€€€ = très haut de gamme