Héberger des LLMs (LLaMA, Mistral, style GPT)
Exécutez des modèles de langage open-source comme LLaMA 3, Mistral 7B, Falcon et Mixtral sur des instances GPU dédiées. Servez des milliers de tokens par seconde avec un contrôle total du modèle.
Infrastructure GPU Cloud Mondiale
Déployez de Puissants GPUs Cloud pour l'IA, les LLMs et l'Apprentissage Automatique
Lancez des serveurs GPU haute performance en minutes et recevez des crédits de parrainage selon les conditions officielles du programme Vultr.
9+
Régions Mondiales
A100/H100
Classes GPU Disponibles
Minutes
Pour Déployer
24/7
Disponibilité Infrastructure
GPU En Ligne · Déploiement en quelques secondes
NVIDIA A100
80GB HBM2e
NVIDIA H100
80GB HBM3
$vultr compute instance create
--plan vcg-a100-2c-16gb-1gpu
--region ewr # New York
✔ Instance created successfully!
# GPU: NVIDIA A100 SXM4 80GB
# VRAM: 80GB HBM2e
# TFLOPS: 312 FP16
✔ IP: 149.28.xxx.xxx
✔ Ready in: 43 seconds
GPU Utilization94%
VRAM Used76GB / 80GB
$
🎁heroVisual.bonusBadge
Cas d'Usage GPU
Que Pouvez-Vous Construire avec des GPUs Cloud ?
De la recherche IA à l'inférence en production — le GPU cloud libère un calcul massif pour chaque charge de travail
Entraîner des Modèles d'Apprentissage Automatique
Accélérez les exécutions d'entraînement PyTorch et TensorFlow sur les GPUs NVIDIA A100/H100. Réduisez le temps d'entraînement de jours à heures avec le parallélisme multi-GPU et NVLink.
Génération d'Images Stable Diffusion
Déployez des pipelines Stable Diffusion XL, ControlNet et LoRA à grande échelle. Générez des milliers d'images par heure avec l'accélération GPU.
APIs d'Inférence en Temps Réel
Construisez des endpoints d'inférence IA à faible latence avec vLLM, TensorRT ou ONNX Runtime. Servez des modèles ML comme APIs REST avec des backends GPU auto-scalables.
Génération Vidéo avec l'IA
Exécutez des modèles de génération vidéo Wan2.1, CogVideoX et de classe Sora. Traitez et rendez la vidéo IA à grande échelle avec des pipelines optimisés GPU.
Fine-Tuning de Modèles Open-Source
Utilisez les techniques QLoRA, LoRA et fine-tuning complet pour personnaliser les modèles LLaMA, Mistral ou Phi sur vos ensembles de données propriétaires.
Rendu 3D (Blender, Unreal)
Accélérez les rendus Blender Cycles, Unreal Engine Lumen et V-Ray avec le calcul GPU. Réduisez les temps de rendu d'heures à minutes sur des GPUs compatibles CUDA.
Clusters de Recherche IA
Construisez des clusters GPU distribués pour l'apprentissage par renforcement, la recherche en NLP, la vision par ordinateur et les expériences IA multi-modales.
Accélération de Base de Données Vectorielle
Accélérez la recherche vectorielle Faiss, Milvus et Qdrant avec l'indexation GPU. Gérez des milliards d'embeddings pour les pipelines RAG et la recherche sémantique.
Simulations Scientifiques
Exécutez la dynamique moléculaire, les simulations de fluides, la modélisation climatique et les simulations Monte Carlo financières avec des bibliothèques de calcul accélérées CUDA.
Backend AI SaaS pour Startups
Construisez le backend GPU pour votre produit AI SaaS. Des chatbots aux éditeurs d'images aux assistants de code — déployez une infrastructure GPU évolutive rapidement.
Charges de Travail CUDA
Exécutez des kernels CUDA personnalisés, l'entraînement accéléré cuDNN et des pipelines de traitement de données optimisés GPU. Accès complet au toolkit CUDA sur instances bare metal.
Prêt à Déployer votre Charge de Travail GPU ?
Accédez à une infrastructure GPU haute performance pour n'importe lequel de ces cas d'usage. Crédits de parrainage soumis aux conditions officielles de Vultr.
Architecture GPU
Comprendre les Classes de GPU pour l'IA
Choisissez la bonne architecture GPU pour votre charge de travail et votre budget
AMPERE ARCHITECTURE
GPUs Classe A100
Les GPUs NVIDIA A100 délivrent 312 TFLOPS de calcul FP16 avec 80 Go de VRAM HBM2e. Standard de l'industrie pour l'entraînement LLM et le fine-tuning de modèles 70B+.
FP16 Performance
312 TFLOPS
VRAM
80GB HBM2e
Bandwidth
2.0 TB/s
Architecture
Ampere
Dernière Génération
HOPPER ARCHITECTURE
GPUs Classe H100
Le NVIDIA H100 représente le sommet actuel du calcul IA avec l'accélération Transformer Engine. Conçu pour l'entraînement LLM à grande échelle et l'inférence ultra-faible latence.
FP8 Performance
3,958 TFLOPS
VRAM
80GB HBM3
Bandwidth
3.35 TB/s
Architecture
Hopper
GPUs de Centre de Données
Conçus pour des charges de travail 24/7, les GPUs de centre de données comme NVIDIA A100 et H100 offrent mémoire ECC, connectivité NVLink et accélération Tensor Core pour l'IA.
GPUs Grand Public
Les GPUs grand public (série RTX) offrent un excellent rapport prix-performance pour le développement, les tests et l'inférence de modèles plus petits.
La VRAM est Importante pour les LLMs
Un modèle de 7B paramètres nécessite ~14 Go de VRAM en FP16. Un modèle de 70B nécessite ~140 Go. Plus de VRAM permet des modèles plus grands et des fenêtres de contexte plus longues.
Bare Metal vs Virtualisé
Les instances GPU bare metal donnent un accès direct au matériel sans overhead d'hyperviseur — critique pour le débit d'entraînement maximum. Les GPUs virtualisés offrent de la flexibilité.
Programme de Parrainage
Comment Fonctionne le Programme de Parrainage
Accédez à l'infrastructure Vultr via notre lien de parrainage et gagnez potentiellement des crédits
1
Cliquez sur le Lien de Parrainage
Utilisez le lien de parrainage sur ce site pour accéder à la page d'inscription de Vultr. Le code de parrainage est intégré automatiquement.
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Créez un Nouveau Compte
Inscrivez-vous pour un nouveau compte Vultr. Les crédits de parrainage s'appliquent uniquement aux nouveaux comptes créés via le lien de parrainage.
3
Restez Actif 30+ Jours
Votre compte doit rester actif et en bonne situation. Respectez les critères d'éligibilité de Vultr pour la qualification aux crédits de parrainage.
4
Gagnez des Crédits de Parrainage
Les crédits sont émis selon les conditions officielles du programme Vultr. Les montants et conditions peuvent varier. Consultez les conditions de Vultr pour les détails actuels.
Avertissement Important
Les crédits de parrainage sont soumis aux conditions officielles du programme Vultr et aux exigences d'éligibilité.
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Instances GPU Cloud
NVIDIA A100 & H100 – specs, guide VRAM, cas d'usage
Entraînement de Modèles IA
PyTorch, fine-tuning, entraînement GPU distribué
Crédits de Parrainage
Jusqu'à 300$ en crédits promotionnels pour nouveaux comptes
Kubernetes (VKE)
K8s géré avec GPU node pools, moins cher qu'EKS
Stockage Objet
Stockage compatible S3 pour datasets ML et poids de modèles
HFT / Algo Trading
Bare metal, uplinks 10Gbps, latence sous la milliseconde
FAQ
Questions Fréquemment Posées
Tout ce que vous devez savoir sur les GPUs cloud et le programme de parrainage