Infrastructure GPU Cloud

Vultr GPU Cloud – Instances GPU Haute Performance

Déployez des serveurs GPU NVIDIA A100 et H100 en minutes. Conçu pour l'entraînement IA, l'inférence LLM et les charges GPU accélérées dans le monde entier.

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Spécifications GPU

GPU ModelComputeVRAMBandwidth
NVIDIA A100 80GB312 TFLOPS FP1680 GB HBM2e2.0 TB/s
NVIDIA H100 80GBLatest Gen3,958 TFLOPS FP880 GB HBM33.35 TB/s

VRAM Requirements by Model Size

~14 GB
7B params
FP16
1× A100
~26 GB
13B params
FP16
1× A100
~140 GB
70B params
FP16
2× A100 or 1× H100 NVL
~35–45 GB
70B params
4-bit
1× A100 (quantized)

Ce Que Vous Pouvez Construire

🤖

LLM Hosting & Inference

Serve LLaMA 3, Mistral, Mixtral, and Falcon models via vLLM or TGI. A single A100 80GB handles 70B models at 4-bit precision.

🎨

Stable Diffusion & Image AI

Run SDXL, ControlNet, and LoRA pipelines at scale. Generate thousands of images per hour with GPU-optimized diffusion settings.

🧬

AI Model Training

Full PyTorch/TensorFlow training runs with NVLink multi-GPU parallelism. Reduce training time from days to hours.

🎬

AI Video Generation

Deploy Wan2.1, CogVideoX, and Sora-class video models. GPU-accelerated video rendering and generation pipelines.

🔬

Scientific Compute

Molecular dynamics, fluid simulations, climate modeling, and Monte Carlo using CUDA-accelerated libraries.

📦

Vector Database & RAG

GPU-accelerated Faiss, Milvus, and Qdrant indexing for RAG pipelines handling billions of embeddings.

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FAQ GPU Cloud

Quels types de GPU Vultr propose-t-il ?

Vultr propose des instances NVIDIA A100 80GB et H100 80GB pour les charges de travail IA d'entreprise, ainsi que des GPU de classe RTX pour le développement et les tests.

À quelle vitesse puis-je déployer un serveur GPU Vultr ?

Les serveurs GPU peuvent être provisionnés et opérationnels en quelques minutes après la création du compte.

Puis-je utiliser les GPU Vultr pour l'inférence LLM ?

Oui. Les instances GPU Vultr sont bien adaptées pour exécuter l'inférence LLM avec des frameworks comme vLLM, TGI et Ollama.

Les serveurs GPU Vultr prennent-ils en charge les configurations multi-GPU ?

Oui, Vultr prend en charge les instances multi-GPU avec connectivité NVLink pour l'entraînement distribué et le serving de grands modèles.

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