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Que ce soit sur l’offre Cloud privé ou acquisition de matériel, les GPU sont les composants essentiels de votre solution de calcul. Deux facteurs sont à prendre en compte le nombre de nœuds de calcul et la quantité de mémoire graphique (vRAM). :

• Multiplication des nœuds : Si votre application nécessite l’exécution de plusieurs applications ou modèles, il vaut mieux multiplier les GPU. Les NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell peuvent se diviser en 2 ou 4 instances (nœuds) pour maximiser l’investissement [PAGES NVIDIA RTX PRO 6000 BLACKWELL / ** Avantages ** / # MIG].
• VRAM (IA) : Pour les applications d’IA, le dimensionnement principal est la quantité de mémoire virtuelle totale (vRAM) qui doit être suffisante pour accepter les modèles et leur contexte.

Exemple, un modèle Qwen3 Next 80B A3B Instruct avec un contexte de 262 144 tokens (mots) s’exécute sans problème sur deux Nvidia RTX Pro 6000 Blackwell.

Le nombre de cœurs CPU a un impact direct sur le prix.

• Calcul IA Pur : Pour l’inférence IA pure ou le calcul maximisant le GPU, le nombre de cœurs utilisés est souvent très faible. Nous proposons des versions « F » des CPU AMD Epyc 9004 qui ont une fréquence boost plus élevée (jusqu’à 0,5 Ghz de plus) au détriment du nombre de cœurs pour optimiser la vitesse de réponse du modèle.
• Virtualisation/Serveur Web : Un nombre de cœurs important est essentiel pour éviter les accès concurrents si vous exécutez plusieurs machines virtuelles (VM) ou applications web simultanément.

Un GPU (Graphics Processing Unit) est un processeur spécialisé dans le calcul parallèle. Contrairement au CPU, il est conçu pour accélérer des tâches massives comme le rendu 3D, l’IA ou le machine learning.

EfiScience, vous accompagne dans le choix des composants (nombre de cœurs CPU, capacité de mémoire vive DDR5, stockage NVMe et modèles de GPU comme la RTX 6000 Ada ou les architectures Blackwell) notre configurateur peut vous aider configurer ici votre solution personnalisée. Chaque serveur est assemblé et testé dans nos ateliers à Toulouse pour répondre précisément à vos besoins.

Oui, nous accompagnons les entreprises et centres de recherche dans la conception de clusters GPU sur mesure. Que ce soit pour du calcul haute performance (HPC) ou l’entraînement de modèles d’IA, nous fournissons des devis détaillés. Contactez-nous via le formulaire ci-dessus pour une étude technique de votre projet.

Les délais dépendent directement de la disponibilité des composants auprès de nos partenaires et de la complexité de votre configuration. Chaque machine fait l’objet d’un assemblage rigoureux et d’une phase test dans nos ateliers pour garantir une stabilité maximale dès la mise en service. Nous travaillons en flux tendu pour réduire l’attente au minimum et nous vous communiquons une estimation actualisée dès la validation de votre devis.

Héberger vos données en France garantit la conformité RGPD, la latence réduite et la sécurité optimale. Nos serveurs sont localisés à Toulouse.

Garanties incluses lors de l’achat d’un serveur GPU : tous nos serveurs et composants bénéficient d’une garantie constructeur.

Les pilotes NVIDIA (NVIDIA Experience) et AMD (AMD Profil) assurent la compatibilité, les performances et la stabilité de vos applications IA et de calcul intensif. Pour toute question relative à l’achat de votre serveur GPU physique, vous pouvez nous via le formulaire de contact ou par téléphone au numéro indiqué sur la page contact.

Nos serveurs cloud associent GPU RTX 6000 et processeurs AMD EPYC dernière génération, offrant un équilibre parfait entre puissance de calcul et rapidité d’exécution.

Nos infrastructures cloud GPU intègrent un pare-feu de nouvelle génération, une gestion d’adresses IPv6 sécurisée et des mises à jour régulières des pilotes NVIDIA et AMD.

Vous bénéficiez d’un support technique réactif disponible 24/7. Vous pouvez nous joindre par e-mail, ticket support ou téléphone, selon votre offre.

Absolument. Vous pouvez déployer vos propres frameworks, bibliothèques et environnements. Nos serveurs prennent aussi en charge les pilotes NVIDIA (NVIDIA Experience) et AMD (AMD Profil).

Le Deep Learning est une branche de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux de neurones profonds pour apprendre à partir de grandes quantités de données. Il permet de réaliser des tâches complexes comme la reconnaissance d’images, la traduction automatique, la génération de texte ou l’analyse prédictive, en apprenant directement des exemples plutôt que via des règles programmées manuellement.

Ils sont conçus pour aller beaucoup plus vite sur des tâches lourdes comme l’IA, les images ou les vidéos.
Résultat : vous gagnez du temps et de la performance par rapport à un serveur classique.