Hébergement GPU VPS dédié

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GPU.T4

$149.00 Save 13 %

$129.00 Mensuel

GPU dédié
Tesla T4
16 GB GDDR6vRAM
2560CUDA CORES
Serveur virtuel
8 vCPUAMD EPYC
32 GBMÉMOIRE ECC
250 GB NVMeSTOCKAGE
Bande passante illimitée
IPv4 & IPv6 inclus Le support IPv6 est actuellement indisponible en France, Finlande ou aux Pays-Bas.

Commander Indisponible - Disponible

GPU.PRO2000

En vedette

$209.00 Save 19 %

$169.00 Mensuel

GPU dédié
RTX PRO 2000 Blackwell
16 GB GDDR7 ECCvRAM
4352CUDA CORES
Serveur virtuel
12 vCPUAMD EPYC
48 GBMÉMOIRE ECC
300 GB NVMeSTOCKAGE
Bande passante illimitée
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GPU.ADA4000SFF

$259.00 Save 19 %

$209.00 Mensuel

GPU dédié
RTX 4000 SFF Ada
20 GB GDDR6 ECCvRAM
6144CUDA CORES
Serveur virtuel
16 vCPUAMD EPYC
64 GBMÉMOIRE ECC
350 GB NVMeSTOCKAGE
Bande passante illimitée
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GPU.PRO4000SFF

$329.00 Save 18 %

$269.00 Mensuel

GPU dédié
RTX PRO 4000 Blackwell
24 GB GDDR7 ECCvRAM
8960CUDA CORES
Serveur virtuel
16 vCPUAMD EPYC
64 GBMÉMOIRE ECC
400 GB NVMeSTOCKAGE
Bande passante illimitée
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GPU.PRO4500

$509.00 Save 20 %

$409.00 Mensuel

Dedicated GPU
RTX PRO 4500 Blackwell
32 GB GDDR7 ECCvRAM
10496CUDA CORES
Virtual Server
16 vCPUAMD EPYC
64 GBECC MEMORY
450 GB NVMeSTORAGE
Unmetered bandwidth
IPv4 & IPv6IPv6 is currently unavailable in France, Finland or the Netherlands. included

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GPU.PRO5000

$699.00 Save 20 %

$559.00 Mensuel

Dedicated GPU
RTX PRO 5000 Blackwell
48 GB GDDR7 ECCvRAM
14080CUDA CORES
Virtual Server
32 vCPUAMD EPYC
96 GBECC MEMORY
500 GB NVMeSTORAGE
Unmetered bandwidth
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GPU.PRO6000

$1,199.00 Save 19 %

$969.00 Mensuel

Dedicated GPU
RTX PRO 6000 Blackwell
96 GB GDDR7 ECCvRAM
24064CUDA CORES
Virtual Server
32 vCPUAMD EPYC
128 GBECC MEMORY
650 GB NVMeSTORAGE
Unmetered bandwidth
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Tesla T4
16 GB GDDR6vRAM
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RTX PRO 2000 Blackwell
16 GB GDDR7 ECCvRAM
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96 GB GDDR7 ECCvRAM
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*Hors TVA.

INCLUS DANS CHAQUE OFFRE

✓ Sans frais d'installation ✓Réseau 1 Gbps
✓ Surveillance serveur gratuite ✓ Gestion du pare-feu ✓Support 24/7 ✓ Virtualisation KVM

Approuvé par 17k développeurs et entreprises dans 97+ pays

Hébergement GPU VPS dédié à toute échelle

RTX PRO 2000 Blackwell

La porte d'entrée vers Blackwell et le choix naturel pour votre premier déploiement en production. La précision FP4 tire des performances remarquables d'une carte compacte, si bien que les assistants conversationnels et les services RAG répondent avec fluidité sans le coût d'un matériel dont vous n'avez pas encore besoin. Commencez ici et progressez dans la gamme.

Inférence interactive sur des modèles de 7B à 14B
Encodage AV1 pour les pipelines de streaming

Hébergement GPU VPS dédié - Hébergement GPU VPS dédié à toute échelle

Mémoire GPU	16 GB GDDR7 ECC
Cœurs CUDA	4,352
Cœurs Tensor	136 (5e génération)

Performances IA	545 TOPS
Performances FP32	17 TFLOPS
Bande passante mémoire	288 GB/s

Tesla T4

Un cheval de trait éprouvé qui tient bon dans les centres de données depuis des années. La T4 reste le choix efficace pour les tâches stables et bien définies : transcodage planifié, génération d'embeddings et modèles de classification tournant dans un budget fixe. Un matériel fiable pour un travail qui privilégie la constance à la vitesse maximale.

Inférence INT8 et FP16 sur des modèles plus petits
Transcodage vidéo matériel via NVENC

Mémoire GPU	16 GB GDDR6
Cœurs CUDA	2,560
Cœurs Tensor	320 (2e génération)

Performances IA	130 TOPS
Performances FP32	8.1 TFLOPS
Bande passante mémoire	320 GB/s

RTX 4000 ADA SFF

La spécialiste de la génération d'images. Vingt gigaoctets de vRAM signifient que Stable Diffusion et ComfyUI tournent en pleine précision avec plusieurs checkpoints chargés, et les doubles moteurs d'encodage d'Ada la rendent tout aussi performante dans le pipeline vidéo. Les créateurs et les services de rendu tirent le meilleur de cette carte.

Génération haute résolution avec de la marge pour les LoRAs
Encodage AV1 sur les doubles moteurs NVENC

Mémoire GPU	20 GB GDDR6 ECC
Cœurs CUDA	6,144
Cœurs Tensor	192 (4e génération)

Performances IA	306 TOPS
Performances FP32	19.2 TFLOPS
Bande passante mémoire	280 GB/s

RTX PRO 4000 Blackwell

Les performances de Blackwell dans un format compact et efficace. C'est le compromis idéal pour les équipes qui font tourner des modèles quantifiés de classe 30B, où la bande passante GDDR7 maintient une génération de tokens fluide et où 24 GB laissent de l'espace de travail pour le contexte. Beaucoup de puissance par watt et par euro.

Faire tourner des modèles quantifiés de classe 30B
Fine-tuning LoRA sur des modèles moyens

Mémoire GPU	24 GB GDDR7 ECC
Cœurs CUDA	8,960
Cœurs Tensor	280 (5e génération)

Performances IA	770 TOPS
Performances FP32	24 TFLOPS
Bande passante mémoire	432 GB/s

RTX PRO 4500 Blackwell

Conçue pour l'inférence qui sert de vrais utilisateurs toute la journée. Les tests indépendants placent les modèles 14B ici autour de 75 tokens par seconde, confortablement au-dessus de la vitesse de lecture, et 32 GB accueillent des modèles moyens avec un large contexte. Le milieu de gamme fiable pour le chat en production et la vision IA.

Chat en temps réel sous une charge multi-utilisateurs
Analyse vidéo et pipelines de vision

Mémoire GPU	32 GB GDDR7 ECC
Cœurs CUDA	10,496
Cœurs Tensor	328 (5e génération)

Performances IA	1,600 TOPS
Performances FP32	51 TFLOPS
Bande passante mémoire	800 GB/s

RTX PRO 5000 Blackwell

La carte pour les équipes dont les modèles et le trafic grandissent ensemble. Avec 48 GB de GDDR7, les modèles de classe 70B tiennent en quantification 4-bit, le fine-tuning complet devient réaliste sur des modèles moyens, et la bande passante garde les files en mouvement sur de longs contextes. Une capacité de production avec de la marge en plus.

Modèles de classe 70B en quantification 4-bit
Performances soutenues pour des files d'inférence chargées

Mémoire GPU	48 GB GDDR7 ECC
Cœurs CUDA	14,080
Cœurs Tensor	440 (5e génération)

Performances IA	2,142 TOPS
Performances FP32	72 TFLOPS
Bande passante mémoire	1,344 GB/s

RTX PRO 6000 Blackwell

La carte phare, une classe à part entière. Quatre-vingt-seize gigaoctets sur une seule carte font tourner les modèles 70B sans sharding et à une précision supérieure à ce que les cartes plus petites permettent, avec de la capacité restante pour les longs contextes et les sessions simultanées. Pour les plus grands modèles ouverts, c'est la solution complète sur un seul port.

Servir des modèles 70B sans sharding
Fine-tuning à grande échelle sur une seule carte

Mémoire GPU	96 GB GDDR7 ECC
Cœurs CUDA	24,064
Cœurs Tensor	752 (5e génération)

Performances IA	4,000 TOPS
Performances FP32	120 TFLOPS
Bande passante mémoire	1,597 GB/s

Sans frais d'installation

Accès root complet

Réseau 1 Gbps

Évoluez à tout moment

Trafic illimité

Prêt pour ce qui vient

Hébergez vos pipelines IA et média

Inférence LLM self-hosted

Servez Llama ou DeepSeek via vLLM ou Ollama et gardez chaque prompt sur du matériel que vous contrôlez. Les modèles quantifiés tournent avec fluidité sur les cœurs Tensor compatibles FP4.

Fine-tuning et entraînement de modèles

Affinez des modèles IA ouverts sur vos propres données avec PyTorch ou TensorFlow. La carte est à vous pendant toute la durée d'exécution, donc les longues tâches d'entraînement n'entrent pas en concurrence avec le planning d'un autre.

Stable Diffusion et génération d'images

Générez en pleine précision avec Stable Diffusion ou ComfyUI et lancez de grandes tâches par lots toute la nuit. La vRAM dédiée signifie que la qualité de sortie ne baisse jamais pour tenir sur une puce partagée.

Agents IA avec modèles locaux

Associez OpenClaw ou Hermes Agent à un modèle local via Ollama, et votre agent raisonne en privé, sans facture par token.

Rendu 3D

Déplacez le travail de Blender Cycles ou V-Ray vers des cœurs RT conçus pour cela. Une ferme de rendu à partir d'une seule carte est tout à fait réaliste quand la carte n'est pas partagée.

Encodage et streaming vidéo

Faites tourner FFmpeg sur NVENC matériel compatible AV1 et gardez le CPU libre pour l'application elle-même. Les pipelines de transcodage et les plateformes de streaming trouvent tous deux leur place ici.

Lancez votre GPU

Hébergement GPU VPS dédié - Inférence LLM self-hosted

Centres de données mondiaux sécurisés

Déployez des serveurs en Europe, au Royaume-Uni et aux États-Unis

France

Paris

UK

London

Germany

Frankfurt

Netherlands

Amsterdam

Spain

Madrid

United States

New York

Finland

Helsinki

Romania

Bucharest

Poland

Warsaw

Italy SOON

Milan

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Poland

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SOON

Pourquoi les équipes choisissent un serveur GPU cloud

Vitesse GPU non partagée

La carte est liée à un seul serveur, donc les performances correspondent à la fiche technique à chaque exécution.

Un serveur, pas une session

Les modèles et les environnements restent sur le disque entre les exécutions, prêts au moment où vous vous reconnectez.

Une puissance dimensionnée pour le GPU

Les cœurs EPYC et le stockage NVMe gardent les données en mouvement assez vite pour occuper la carte.

Vos données restent ici

Les poids des modèles et les prompts restent sur le serveur que vous louez, sous vos règles d'accès.

Systèmes d'exploitation et applications

Templates en un clic, prêts à partir

Ton serveur arrive en ligne déjà configuré. Choisis ce dont tu as besoin dans notre bibliothèque en un clic et commence à travailler au lieu de passer un après-midi sur la configuration.

NodeJS

Coolify

OpenClaw

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Docker

listmonk

Hermes Agent

Wordpress

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Arcane

cPanel

Easypanel

ispmanager

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CentOS

AlmaLinux

Debian

Ubuntu

Archlinux

openSUSE

Rocky Linux

Fedora

Alpine Linux

Windows

FreeBSD

Des fonctionnalités premium, en standard

Inclus avec chaque GPU VPS

Tout ce dont un serveur de production a besoin est prêt dès le premier démarrage.

Bande passante illimitée

GPU passthrough

Stockage 100% NVMe

Contrôle total des pilotes

IPv4 + IPv6 publiques

Terminal web

KVM + root complet

Mémoire ECC

Contrôle du pare-feu

Remboursement sous 7 jours

Protection DDoS

Support 24/7

Plus que de la puissance de calcul

Le côté humain de la haute performance

Quand votre travail dépend du matériel, les personnes derrière comptent. Nos spécialistes certifiés vous accompagnent 24/7 et en plusieurs langues, avec plus de 17 ans d'expérience dans l'exploitation d'infrastructures enterprise à grande échelle.

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Hébergement GPU VPS dédié - Le côté humain de la haute performance

Soutenu par la confiance. Mesuré par les résultats.

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Reviews rating

Bon rapport qualité-prix

2025-12-29

"J'utilise leurs services depuis un moment et c'est top. Les performances sont bonnes et fiables, et le prix rend le tout encore meilleur. Tout fonctionne sans accroc, et ils sont très réactifs dès qu'on a besoin de quelque chose."

5 stars

”

Alejandro Morales
Hostadvice

La mise en place a été rapide et...

2025-09-01

"La mise en place a été rapide et le VPS tourne sans souci depuis. Le support client a répondu à mes questions sans compliquer les choses, et ça m'a honnêtement plu."

5 stars

”

Paul Eisenberg
Facebook

Équipe et entreprise au top

2025-03-01

"Équipe et entreprise au top. Au fur et à mesure qu'ils étendent la disponibilité de leurs services à d'autres régions du monde, ils continuent de progresser en qualité et en efficacité."

5 stars

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Vicente Muñoz
Google

Bonne qualité

2025-03-09

"VPS rapide, rien à redire."

5 stars

”

Jona Kaiser
Facebook

Bon service pour l'hébergement web

2025-06-24

"Bon service pour l'hébergement web. Mise en place simple et prix juste."

5 stars

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Christine
Google

Excellent fournisseur

2026-01-25

"Je suis chez Lumadock depuis presque un an maintenant, et leurs serveurs sont excellents. J'ai quelques VPS Forex chez eux à Londres et à New York, et je n'ai eu aucun souci jusqu'à présent. Le temps de disponibilité est très bon et le VPS ne se bloque pas, contrairement à ce que j'ai vécu avec d'autres fournisseurs. "

5 stars

”

Enzo Mancini
Hostadvice

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Qu'est-ce qu'un GPU VPS ?

Un GPU VPS est un serveur virtuel avec une carte graphique physique qui lui est rattachée. Le CPU et le stockage proviennent d'un hôte partagé via la virtualisation KVM, tandis que le GPU est en passthrough, si bien que la carte ne répond qu'à un seul serveur. Il convient à quiconque a besoin d'une accélération CUDA pour un projet qui ne justifie pas l'achat de matériel complet, du service de modèles au rendu.

Le GPU est-il dédié ou partagé avec d'autres clients ?

Chaque offre GPU VPS utilise un passthrough complet, donc la carte appartient à votre seul serveur. Chaque vRAM et chaque cœur CUDA vous appartiennent, sans couche de virtualisation entre votre code et le matériel. C'est précisément ce qui permet à vLLM et à l'écosystème CUDA plus large de se comporter exactement comme s'ils tournaient sur une machine locale. Lancez nvidia-smi après le déploiement et vous verrez le mode de virtualisation Passthrough.

Quel GPU choisir pour le modèle que je veux faire tourner ?

La vRAM est la première chose à dimensionner. En quantification 4-bit, les modèles de 7B à 14B tiennent confortablement dans 16 GB. Passez aux modèles de classe 30B et il vous faudra de 24 GB à 32 GB. Tout ce qui approche 70B nécessite 48 GB ou plus. Et une fois que le modèle tient, la bande passante mémoire détermine la vitesse à laquelle les tokens sortent. Le travail sur image et vidéo suit la même logique, où 20 GB et plus laissent de l'espace pour une sortie haute résolution.

Puis-je installer mes propres versions de CUDA toolkit et pilotes ?

Oui. Vous disposez d'un accès root complet et la carte est en passthrough direct, donc la pile de pilotes vous appartient. Installez une version plus ancienne du CUDA toolkit pour un framework qui l'exige, ou lancez une nightly build face à la dernière. Les templates vous donnent un point de départ, et à partir de là le serveur est à vous pour le configurer selon vos besoins.

Quelle est la différence entre un GPU VPS et un serveur GPU dédié ?

Avec un GPU VPS, la carte est en passthrough vers votre seul serveur, tandis que les cœurs CPU et le stockage proviennent d'un hôte partagé via la virtualisation KVM. Un serveur GPU dédié cède la machine entière. Pour la plupart des tâches IA, cette différence compte moins que ce que les gens imaginent, car l'inférence et le fine-tuning sont limités par le GPU, pas par le CPU à côté. Un GPU VPS vous donne la même carte avec beaucoup moins d'engagement.

Puis-je faire tourner Stable Diffusion et ComfyUI ?

Oui, et la génération d'images est l'une des choses que la vRAM dédiée aide le plus. À partir de 20 GB, vous pouvez travailler en haute résolution avec plusieurs checkpoints et LoRAs chargés à la fois, ce qui garde l'itération fluide. Les cartes Blackwell plus grandes ajoutent de la marge pour la génération vidéo et les tâches par lots laissées tourner sans surveillance. Tout s'installe comme sur n'importe quelle machine Linux avec une carte NVIDIA.

Puis-je passer à un GPU plus grand plus tard ?

Oui. Les offres vont des cartes d'entrée de gamme aux modèles phares, et vous pouvez monter en gamme à mesure que vos modèles grandissent. Chaque offre est liée à une carte physique, donc changer signifie déployer sur la nouvelle offre et transférer vos données, plutôt que de redimensionner sur place. Le support est disponible à toute heure si vous avez des questions sur la transition.

Les conteneurs Docker peuvent-ils utiliser le GPU ?

Oui. Installez le NVIDIA Container Toolkit et les conteneurs obtiennent un accès direct à la carte, c'est justement ainsi que la plupart des écosystèmes d'inférence en production sont livrés. Les images que NVIDIA publie pour PyTorch et TensorFlow tournent sans modification. Et comme vous avez root, l'environnement d'exécution des conteneurs vous appartient pour le configurer comme votre pipeline l'attend.

Prenez une longueur d'avance avec un GPU NVIDIA dédié

La carte est à vous en quelques secondes, sans frais d'installation et avec une .

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