🖥️Haute performance
Serveurs GPU dédiés (NVIDIA A100, H100, RTX)
Jusqu'à 8 GPU par serveur, mémoire jusqu'à 80 Go par GPU, NVLink, InfiniBand. Idéal pour l'entraînement de grands modèles et l'inférence en temps réel.
IA · Infrastructure · Hébergement GPU
Vos modèles d'IA sont lents, vos coûts explosent ? Passez à une infrastructure dédiée, conçue pour l'IA.
Serveurs GPU NVIDIA A100/H100, clusters Kubernetes optimisés pour l'IA, stockage haute performance, déploiement automatisé. Infrastructure sur-mesure pour vos charges de travail d'intelligence artificielle, avec un pricing transparent et sans surprise.
✓ Datacenters France & Europe✓ Conforme RGPD · ISO 27001 · HDS✓ Sans frais de sortie
Outil gratuit
Faire le quiz gratuitAvant de comparer, cadrez votre besoin en 2 minutes
Quatre questions pour transformer une recherche floue en grille de critères claire — et comparer les offres sur vos priorités, pas sur les leurs.
80 Gomémoire HBM par GPU (NVIDIA H100/A100 SXM)
FP8Transformer Engine sur architecture Hopper
ISO 27001+ HDS · datacenters France & Europe
RGPDdonnées & modèles hébergés en Europe
Outil gratuit · 100 % client
Calculateur de dimensionnement GPU pour LLM
Estimez la VRAM, le nombre minimum de GPU H100/A100 et le coût mensuel à partir de la taille de votre modèle — sans inscription, sans formulaire.
Taille du modèle
milliards de paramètres
Précision numérique
Requêtes / heure cibles
req/h
Tokens moyen par réponse
tokens
VRAM requise17 Gopoids modèle + cache KV≥ 1 GPU pour la mémoire
NVIDIA H100 SXM51GPU · 80 Go HBM33 200–5 000 €/mois
NVIDIA A100 SXM41GPU · 80 Go HBM2e1 600–2 800 €/mois
Estimation indicative · specs publiques NVIDIA (bande passante HBM, TFLOPS, efficacité Tensor Parallel ~78 %) · coûts hébergement France incluant réseau & support. Contactez-nous pour un dimensionnement précis sur votre workload réel.
Obtenir un devis précis →Outil gratuit · Analyse financière
Comparateur TCO : Cloud public vs Hébergement dédié
Entrez vos besoins GPU, votre horizon d'engagement et votre cloud de référence — obtenez instantanément le coût total et les économies réalisables. La réponse chiffrée à la question « pourquoi pas juste AWS ? »
Type de GPU
Nombre de GPU
GPUs
Durée d'engagement
Fournisseur cloud de référenceAWS p5.48xlarge (H100) / p4de.24xlarge (A100) · eu-west-1
AWS On-demandLe + cher
833 k€69 k€/moisAWS Reserved 1 anEngagé
542 k€45 k€/moisHébergement dédié souverainRecommandé
336 k€28 k€/mois✓ Bande passante 10 Gbps incluse✓ Support 24/7 France✓ RGPD · données en Europe✓ Zéro frais de sortie
Économie vs on-demand−497 k€−60 %
Économie vs reserved−206 k€−38 %
Tarifs cloud estimés zone Europe · juillet 2025 · hors egress réseau, stockage objet, support enterprise et licences logicielles. Reserved 1-an utilisé pour les engagements 1 et 2 ans (AWS/Azure/GCP ne proposent pas de tarif 2-ans). Tarifs dédiés incluant bande passante 10 Gbps, support 24/7 FR, conformité RGPD/HDS. Lorsque le cloud reserved 3-ans est moins cher (cas GCP A100), le dédié reste pertinent : souveraineté, données France, prédictibilité, zéro frais de sortie et zéro vendor lock-in.
Obtenir un chiffrage précis →Outil gratuit · 3ème pilier de la trilogie
Simulateur de capacité d'inférence LLM
Après « combien de GPU ? » et « combien ça coûte ? », répondez à la dernière question avant l'achat : est-ce assez rapide pour mon usage ? Entrez votre configuration et obtenez le TTFT estimé, le débit total et le nombre d'utilisateurs simultanés supportés au SLA cible.
Type de GPU
Nombre de GPU
GPUs
Taille du modèle
milliards de params
Précision numérique
Longueur du prompt d'entrée
tokens
SLA cible — temps au premier token
ms
Débit total décodage468tokens / seconde
Temps au 1er token (TTFT)40 ms✓ SLA respecté (< 500 ms)
Utilisateurs simultanés au SLA23à 20 tok/s min par user
Positionnement capacité
23 utilisateurs simultanés — niveau Startup — TTFT 40 ms pour un prompt de 512 tokens avec 4 GPU H100.
Modèle basé sur specs NVIDIA publiques (TFLOPS tensoriels FP16/FP8/INT4 H100 SXM5 · A100 SXM4) · efficacité prefill ~45 % · décodage continuous-batching ~78 % · seuil perceptif 20 tok/s/user. Valeurs indicatives — les workloads réels dépendent du framework (vLLM, TGI), de la longueur effective de contexte et du ratio prompt/génération.
Valider sur votre workload réel →Nos solutions
Quelles solutions d'infrastructure IA proposons-nous ?
Du serveur GPU dédié au cluster Kubernetes managé, nous concevons l'infrastructure adaptée à vos modèles et à votre budget.
☁️Élastique
Cloud IA élastique et scalable
Provisionnement automatique de ressources GPU à la demande. Pay-per-use, scaling horizontal, load balancing. Parfait pour les charges de travail variables.
🔧Automatisation
MLOps et déploiement automatisé
CI/CD pour modèles, monitoring, versioning, A/B testing. Nous déployons votre infrastructure MLOps complète : MLflow, Kubeflow, Airflow, DVC.
💾Haute vitesse
Stockage haute performance pour l'IA
Stockage distribué NVMe, système de fichiers parallèle (Lustre, GPFS), snapshot automatique, backup. Jusqu'à 100 Go/s en lecture.
🔒Conforme
Hébergement sécurisé et conforme RGPD
Datacenters en France et en Europe, chiffrement, isolation des workloads, certifications ISO 27001, HDS. Vos données et vos modèles restent sous votre contrôle.
🎯Production-ready
Infrastructure pour inférence en production
Déploiement optimisé pour l'inférence : TensorRT, ONNX, Triton Inference Server. Latence < 10ms, throughput maximal, coût par requête minimisé.
Méthode
Comment IAServeur.com déploie votre infrastructure IA
01
📊 Analyse de vos besoins et benchmark (1 semaine)
Nous analysons vos modèles, vos volumes de données, vos contraintes de latence et votre budget. Benchmark sur plusieurs configurations pour trouver le meilleur rapport performance/prix.
02
⚙️ Déploiement et configuration (24h à 1 semaine)
Mise en place de votre infrastructure : serveurs, réseau, stockage, outils MLOps. Configuration optimisée pour vos workloads spécifiques.
03
🚀 Mise en production et support continu
Déploiement de vos modèles, monitoring, alerting, scaling automatique. Support technique 24/7, maintenance, mises à jour. Vous gérez vos modèles, on gère l'infrastructure.
Questions techniques
Ce que les équipes techniques nous demandent sur l'infrastructure IA
Quelle est la différence entre un GPU A100 et un H100 pour l'IA ?
Le H100 est la génération suivante du A100, avec des performances jusqu'à 6x supérieures pour l'entraînement de grands modèles de langage (LLM). Il intègre le Transformer Engine et le FP8 pour accélérer les calculs. Le A100 reste excellent pour les modèles plus petits ou l'inférence. Nous vous conseillons selon votre cas d'usage.
Puis-je migrer depuis AWS/GCP/Azure facilement ?
Oui. Nous accompagnons la migration de vos workloads, avec un audit préalable et un plan de migration sans interruption de service. Nos clients constatent en moyenne 40% d'économies par rapport aux hyperscalers, avec des performances équivalentes ou supérieures.
Quel est le délai pour obtenir un serveur GPU dédié ?
24h pour une configuration standard (1 à 4 GPU). 1 semaine pour les configurations complexes (8 GPU, InfiniBand, stockage parallèle). Nous avons un stock de machines pré-configurées pour les urgences.
Proposez-vous des engagements de durée ou du paiement à l'heure ?
Les deux. Paiement à l'heure pour les workloads de recherche et développement, engagement mensuel/annuel pour la production avec des remises allant jusqu'à 40%. Pas de frais cachés, pas de coûts de sortie.
Contact
Optimisez votre infrastructure IA maintenant
Serveurs GPU dédiés, cloud IA, MLOps. Benchmark gratuit de votre workload actuel.
Confidentiel · Sans engagement · Benchmark gratuit