Infrastructure GPU européenne pour les équipes IA.
Comparez les accélérateurs, configurez des instances GPU conteneurisées à Paris ou Francfort, et gérez le stockage, les clusters et l'utilisation financée par crypto depuis un seul espace de travail.
Tableau de capacité
Déployer un GPU
Région
Auto · 22ms
Image
PyTorch 2.6
Mode
À la demande
NVIDIA H100 SXM
80 Go HBM3 · EU-WEST
$2.69/hr
Demande de capacité
NVIDIA RTX 5090
32 Go GDDR7 · EU-CENTRAL
$0.69/hr
Demande de capacité
NVIDIA L40S
48 Go GDDR6 · EU-CENTRAL
$0.79/hr
Demande de capacité
Persistant
données du compte
Isolé
espaces de travail
Protégé
sessions serveur
Auditable
changements de ressources
Commencez par la contrainte
Trouvez la page de location GPU qui répond à votre travail.
Une page par intention de recherche : le catalogue compare les cartes, la tarification explique la facture complète, les pages d'usage dimensionnent les charges réelles et le sélecteur expose chaque hypothèse.
01
Comparez les GPU cloud
19 accélérateurs NVIDIA et AMD tarifés, de 16 à 288 Go.
02
Estimer le coût GPU
Comparez les tarifs horaires, les frais de stockage, les versements prépayés et les factures de location mensuelle.
03
Choisissez par charge de travail
Filtrez le catalogue avec la VRAM de pointe, la marge et la durée.
04
Louez des GPU en Europe
Régions de requête Paris et Francfort avec conseils de conformité ciblés.
Un plan de contrôle
Chaque étape du calcul IA, connectée.
Développez, entraînez, servez et faites évoluer sans déplacer les identifiants, le stockage ou la facturation entre les clouds. Choisissez le modèle d'exécution qui convient à chaque charge de travail.
Cloud GPU
Instances GPU dédiées
SSH, Jupyter, conteneurs personnalisés et stockage persistant pour le développement, l'entraînement et les travaux de longue durée.
19 configurations GPU tarifées
Clusters
Entraînement distribué
Clusters GPU multi-nœuds, fabric haute vitesse, stockage partagé et Slurm pour les charges de travail de modèles et HPC sérieuses.
Jusqu'à 64 GPU en libre-service
Stockage
Volumes réseau persistants
Gardez les ensembles de données, les points de contrôle et les artefacts de modèle indépendamment du calcul, puis attachez-les par région.
À partir de 0,07 $/Go/mois
Modèles
Environnements Docker réutilisables
Enregistrez les images, commandes, disques, ports et paramètres d'environnement non secrets pour des lancements reproductibles.
Pod · Cluster · Serverless
Un cycle de vie
Du notebook au point de terminaison de production.
La même identité, les mêmes secrets, le même stockage et les mêmes contrôles de coûts suivent chaque étape.
Démarrer
Choisissez n'importe quel GPU disponible et un modèle de confiance.
Construire
Entraînez, affinez ou traitez des données dans votre propre environnement.
Déployer
Transformez l'image ou le dépôt en un point de terminaison versionné.
Mise à l'échelle
Acheminez les requêtes, surveillez les workers et laissez la capacité revenir à zéro.
Observabilité des points de terminaison
Une vue mesurée
Mesuré
débit
P50–P99
latence
Mise à l'échelle automatique
agents
Attribué
coûts
Inférence de production
Évoluez vite. Voyez tout.
Files d'attente, workers, versions, percentiles de latence, démarrages à froid et coûts vivent dans la même vue. Aucune pile d'observabilité requise juste pour comprendre un endpoint.
- Démarrages à chaud conscients du modèle
- Journaux par requête et états de nouvelle tentative
- Routage prioritaire GPU et région
Conçu pour la confiance
Européen par défaut. Entreprise par conception.
La résidence, le niveau d'opérateur et la limite de déploiement doivent être visibles, pas enfouis dans une présentation commerciale. Les affirmations de conformité restent explicitement limitées à la région et au fournisseur contractuels.
Aperçu de la sécuritéConformité ciblée
Un centre de confiance clair et des preuves téléchargeables pour chaque région éligible.
Privé par défaut
Secrets, contrôle d'accès basé sur les rôles et réseau isolé dès la première ressource.
Résidence des données
Choisissez où les volumes et les charges de travail vivent, puis gardez la politique visible.
Gouvernance des coûts
Budgets, alertes, projets et centres de coûts qui reflètent votre organisation.
Questions
Infrastructure, sans mystère.
Que fournit GPURento ?+
GPURento réunit la gestion des comptes, les ressources GPU, les clusters, le stockage, les modèles, les budgets et les enregistrements d'utilisation dans un seul plan de contrôle.
Comment l'utilisation du GPU est-elle facturée ?+
Le calcul est présenté comme un compteur à la seconde avec un tarif horaire de référence. Le stockage, les IP réservées et le réseau premium optionnel sont estimés séparément avant le déploiement.
Puis-je apporter ma propre image Docker ?+
Oui. Le produit prend en charge les registres OCI publics et privés, les variables d'environnement, les secrets, les commandes de démarrage personnalisées, les ports HTTP/TCP et les modèles réutilisables.
Quelle charge de travail appartient au serverless ?+
Le serverless convient à l'inférence pilotée par les requêtes ou en rafales. Utilisez une instance GPU pour le développement interactif ou les longs travaux, et un cluster lorsqu'un seul nœud ne suffit pas.
Où les charges de travail peuvent-elles s’exécuter ?+
L'expérience est conçue autour de régions prioritaires dans l'UE avec une capacité US optionnelle. La région, le niveau d'opérateur, la latence et la disponibilité sont visibles avant le déploiement.
Plan de contrôle adossé au compte
Mettez votre prochaine charge de travail au tableau.
Location mensuelle de GPU
Environ 30% de moins pour une utilisation continue · Le stockage est facturé séparément.