Instances GPU H100
Accélérez vos projets IA avec les instances GPU H100
Des performances de pointe pour l’entraînement, l’inférence et les workloads data les plus exigeants — dans un cloud européen, fiable et transparent.
Pourquoi choisir les GPU NVIDIA H100 ?
Puissants
Jusqu’à 4× plus rapides que les A100 pour l’entraînement de modèles IA complexes et la génération de contenus.
Performants
Le Transformer Engine FP8 optimise le calcul pour les LLM et la GenAI, offrant un gain de performance et d’énergie significatif.
Compatibles
Totalement compatibles avec CUDA, PyTorch, TensorFlow et JAX : exploitez vos optimisations existantes sans adaptation.
Souverain
Disponibles dans notre Public Cloud, garantissant flexibilité, transparence et conformité européenne.
Optimisé pour vos workloads IA & Data
Entraînement et inférence de LLM
Accélérez vos modèles jusqu’à 70B de paramètres (Llama 2, Mistral, Falcon, etc.) grâce à la puissance du Transformer Engine et à la bande passante mémoire du H100.
IA générative multimodale
Créez, entraînez et déployez vos modèles de génération d’images, d’audio et de vidéo à grande échelle, en toute fluidité.
Data Science & HPC
Optimisez vos calculs intensifs : simulations, modélisation scientifique, ou traitement parallèle massif — avec des performances constantes et une faible latence.
SPECIFICATIONS
Les caractéristiques techniques
GPU
De 1 à 4 GPU par instance
Mémoire GPU
80 Go de HBM3 ultra-rapide par GPU
Stockage performant
NVMe Passthrough local sur la majorité des instances
Réseau public & privé
Jusqu'à 25 Gbit/s inclus
Automatisation
Gestion via votre espace client, API, OVHcloud CLI, ...
Sécurisé et Privé
Certifications ISO27001, SOC, Données de santé, ...
Notre gamme CloudGPU
Maximisez votre ROI avec une infrastructure GPU flexible
Transparence tarifaire
Payez uniquement pour les ressources que vous utilisez, sans frais cachés. Vous gardez le contrôle de vos coûts tout en profitant de performances optimales.
Évolutivité instantanée
Augmentez ou réduisez vos ressources GPU à la demande, en quelques clics. Adaptez votre capacité à vos workloads IA et data en toute simplicité.
Souveraineté et conformité
Vos données sont hébergées sur un cloud européen certifié, garantissant sécurité, transparence et respect des réglementations (RGPD, ISO, HDS).
Accessibilité sans barrière à l’entrée
Des GPU H100 accessibles à tous : du proof of concept au déploiement en production, sans engagement de volume ni contrainte matérielle.
Comment choisir son GPU pour faire de l'inférence ?
Modèles compacts
Jusqu’à 7B de paramètres, un A100 offre un excellent ratio performance/prix.
LLM intermédiaires
Jusqu’à 30B, le H100 est le meilleur équilibre entre vitesse, efficacité énergétique et compatibilité framework.
Modèles volumineux
De 65B+ ou fenêtres contextuelles étendues, le H200 apporte la bande passante mémoire nécessaire pour des temps de réponse stables.
Configurez vos instances GPU
Les questions que vous vous posez
Quel Accord de niveau de service (SLA) est garanti par OVHcloud sur une instance GPU ?
Le Accord de niveau de service (SLA) est de 99,99 % de disponibilité mensuelle sur les instances GPU. Pour plus d’informations, veuillez consulter les conditions générales de vente.
Quel est l’hyperviseur utilisé pour la virtualisation des instances ?
Tout comme les autres instances, les instances GPU sont virtualisées par l’hyperviseur KVM du noyau Linux.
Qu’est-ce que PCI Passthrough ?
Les cartes proposant des processeurs graphiques sont desservies via le bus PCI du serveur physique. Le PCI Passthrough est une fonctionnalité de l’hyperviseur qui permet de dédier un matériel à une machine virtuelle en donnant directement l’accès au bus PCI, sans passer par la virtualisation.
Peut-on redimensionner une instance Cloud GPU ?
Oui, les instances Cloud GPU peuvent passer au modèle supérieur après un redémarrage. Toutefois, elles n’ont pas la capacité d’évoluer vers un modèle inférieur.
Les instances Cloud GPU bénéficient-elles d’une protection Anti-DDoS ?
Oui, notre protection Anti-DDoS est incluse dans toutes les solutions OVHcloud sans surcoût.
Est-il possible de basculer une instance facturée mensuellement vers une facturation horaire ?
Si la facturation mensuelle est en place, il n’est pas possible de changer pour une facturation horaire. Avant le démarrage de l’instance, sélectionnez soigneusement le mode de facturation le plus adapté à votre projet.
Qu’est-ce qu’un Cloud GPU ?
Un Cloud GPU désigne un service de calcul dans le cloud qui fournit des unités de traitement graphique (GPU) pour l’exécution de tâches nécessitant une grande puissance de calcul. Ces tâches peuvent inclure le rendu graphique, l’apprentissage automatique, l’analyse de données et les simulations scientifiques. Contrairement aux GPU sur site, qui nécessitent un investissement important en matériel, les Cloud GPU offrent une certaine flexibilité et une évolutivité. Les utilisateurs peuvent ainsi accéder à des ressources de calcul haute performance sur demande et payer uniquement pour ce qu’ils utilisent.
Qu’est-ce qu’un serveur H100 et A100 ?
Les serveurs équipés de GPU NVIDIA H100 et A100 sont des systèmes conçus pour fournir des performances exceptionnelles dans les domaines du calcul haute performance (HPC), de l’intelligence artificielle (IA) et de l’analyse de données.
Qu’est-ce que NGC ?
NVIDIA Cloud GPU (NGC) est une plateforme de infonuagique proposée par NVIDIA . Elle fournit un catalogue complet de logiciels optimisés pour l’accélération par GPU destinés à l’intelligence artificielle (IA), à l’apprentissage automatique (ML) et aux calculs haute performance (HPC). NGC vise à simplifier et à accélérer le déploiement des applications d’IA et de calcul scientifique en fournissant des conteneurs, des modèles pré-entraînés, des SDK et d’autres outils qui sont tous optimisés pour tirer pleinement parti des GPU NVIDIA.
Pourquoi utiliser un Cloud GPU ?
L’utilisation d’un Cloud GPU présente de nombreux avantages, notamment pour les entreprises, les chercheurs et les développeurs qui évoluent dans des domaines exigeants, comme l’intelligence artificielle (IA), le rendu graphique, l’apprentissage automatique (ML) et le calcul haute performance (HPC).