Les 30 principaux fournisseurs de GPU cloud et leurs GPU en 2026

Nous avons comparé les performances des 10 GPU les plus courants dans des scénarios typiques (par exemple, l'optimisation d'un LLM comme Llama 3.2). Forts de ces enseignements, si vous :

• Sachez quel modèle de GPU (par exemple, H100) vous avez besoin, consultez les modèles proposés par chaque fournisseur de cloud GPU.
• Vous ne savez pas quel modèle utiliser ? Consultez les GPU les plus économiques.
• Je souhaite voir les principaux fournisseurs de GPU cloud :

Nuage	Marques*	Modèles**	Combinaisons***
RunPod	AMD puces comme MI300X	27	53
AWS	Puces AWS comme Trainium	7	19
Azure	Travail sur mes propres puces	6	14
GCP	Google Unités de traitement tensoriel cloud (TPU)	8	30
OCI		6	17
Alibaba Cloud	Des puces Alibaba comme le Hanguang 800	5	6
Nvidia DGX		23	23
Vast.ai		25	50
CoreWeave		13	13
AceCloud		9	17

Afficher plus (10)

Classement : Les sponsors sont mis en avant en haut de la page. Viennent ensuite les hyperscalers, classés par part de marché aux États-Unis. Enfin, les fournisseurs sont triés selon le nombre de modèles qu’ils proposent.

Tous les fournisseurs proposent des GPU Nvidia. De plus, certains fournisseurs de cloud utilisent du matériel provenant d'autres fabricants de puces IA , comme indiqué dans cette colonne.

** Différents modèles de GPU Nvidia sont proposés. Par exemple, les modèles « A100 40 Go » et « A100 80 Go » sont comptabilisés séparément. Notez que les différents types d'interconnexion (SXM, PCIe) pour un même modèle de GPU sont regroupés.

*** Différentes combinaisons multi-GPU sont proposées. Par exemple, « 1 x A100 40 Go » et « 2 x A100 40 Go » sont comptabilisées comme des combinaisons multi-GPU distinctes. Bien que les fournisseurs de cloud puissent proposer différents nombres de GPU, notre analyse se concentre sur les configurations dont le nombre de GPU est une puissance de 2 (2, 4, 8, 16 et 32 GPU) afin de garantir une comparaison d'efficacité standardisée.

Les GPU peuvent être déployés sans serveur, en tant que GPU virtuels ou en tant que GPU physiques. Si le mode sans serveur offre la solution la plus simple pour gérer les charges de travail, le mode physique offre un contrôle maximal sur le matériel. Pour plus d'informations, consultez les sections correspondantes :

• GPU sans serveur
• GPU virtuels (ou vGPU)

Pour lister les avantages et les inconvénients de chaque fournisseur, nous nous sommes appuyés sur nos tests de performances GPU et sur les avis en ligne.

Quels sont les principaux fournisseurs de GPU virtuels ?

Les GPU virtuels (vGPU) sont des machines virtuelles permettant à plusieurs utilisateurs de partager des GPU via le cloud. Il s'agit de la forme la plus courante de GPU cloud. Parmi les principaux fournisseurs, on trouve :

Hyperscalers (AWS, Azure, GCP)

Les hyperscalers présentent certains points communs :

Avantages

Pilotes et applications préinstallés : Configurer une instance avec les pilotes appropriés peut s’avérer long en raison des dépendances entre la puce graphique, ses pilotes, le système d’exploitation et les applications. Par exemple, si Ubuntu 25.0 ne prend pas en charge le pilote Tesla K80 (NVIDIA), vous devrez choisir une version antérieure d’Ubuntu pour pouvoir l’utiliser.

Les trois principaux fournisseurs de services cloud permettent aux utilisateurs de gérer les images de machines, ce qui simplifie le processus. Toutefois, les utilisateurs doivent toujours identifier l'image de machine adaptée au matériel sélectionné. Voici le nom de ces services :

• Images de machines Amazon (AMI)
• Azure Extensions
• Images personnalisées GCP

Cons

• L'approbation d'un quota est nécessaire pour la quasi-totalité des GPU. Ne vous attendez pas à pouvoir utiliser des GPU immédiatement après avoir ouvert un compte cloud.
• Les cartes les plus récentes, comme la H100, sont souvent indisponibles sur demande.
• Il est difficile d'identifier la capacité des GPU . Lors de nos tests, nous avons pu vérifier les cartes GPU disponibles par région. Par exemple, le calculateur de prix AWS offre cette fonctionnalité. Cependant, nous n'avons trouvé aucune donnée de capacité pour aucune région. Nous avons donc dû lancer des instances en combinant différentes régions et types d'instances afin de trouver une configuration utilisant des GPU.

Amazon Web Services (AWS)

AWS est le plus grand fournisseur de plateformes cloud et un fournisseur leader de GPU cloud. ¹ Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud) propose des instances de machines virtuelles alimentées par GPU, facilitant les calculs accélérés pour les tâches d'apprentissage profond.

Mises à jour récentes

• AWS EC2 G7e est disponible avec des GPU Blackwell (RTX PRO 6000) et est parfaitement adapté aux charges de travail d'inférence IA haute performance et de calcul spatial et scientifique, avec une disponibilité initiale dans l'Est des États-Unis (Virginie du Nord) et l'Est des États-Unis (Ohio).

Avantages

Offre une intégration transparente avec d'autres solutions AWS populaires telles que :

• Processus de quota simple et direct : nous avons fait une demande pour chaque instance GPU séparément et avons reçu le quota pour tous les types de GPU sur AWS environ une journée après notre demande, sans autre discussion.
• SageMaker permet de créer, d'entraîner, de déployer et de faire évoluer des modèles d'apprentissage automatique. SageMaker Studio Lab inclut 15 Go de stockage persistant et de crédits de calcul gratuits.
• Redshift , OpenSearch , Amazon S3 (Simple Storage Service) , Amazon RDS (Relational Database Service) ou d'autres services AWS peuvent servir de solutions de stockage pour les données d'entraînement.

Cons

• L'arrêt des GPU a pris des heures lors de notre test de performance. D'autres fournisseurs effectuent cette opération en quelques minutes.
• Moins d'options GPU que certains fournisseurs spécialisés dans les GPU comme Coreweave.
• Courbe d'apprentissage abrupte : En tant que premier et plus grand service cloud, il offre des fonctionnalités complètes qui peuvent rendre l'interface utilisateur encombrée.

Tarification

• Les instances Spot peuvent offrir des réductions importantes, parfois jusqu'à 90 % sur les prix à la demande.

Microsoft Azure

Le deuxième plus grand fournisseur de services cloud propose un service GPU dans le cloud, les machines virtuelles série N, qui exploite les GPU, comme d'autres fournisseurs, pour offrir des capacités de calcul haute performance. Ce service est particulièrement adapté aux applications exigeantes telles que l'apprentissage profond, les simulations, le rendu et l'entraînement de modèles d'IA.

Il se murmure également que Microsoft aurait commencé à produire ses propres puces. ²

Avantages

• Processus de quotas simple : Le processus était similaire à celui d'AWS, mais le formulaire de demande prenait plus de temps.
• Une courbe d'apprentissage de l'interface utilisateur moins abrupte qu'avec des fournisseurs comme AWS.

Cons

• Certains utilisateurs constatent que certaines fonctionnalités avancées de Azure nécessitent un niveau élevé d'expertise technique pour être configurées et gérées efficacement. ³

Tarification

Consultez tous les prix des GPU Azure et comparez-les avec ceux d'autres fournisseurs.

Google Plateforme Cloud (GCP)

Google Cloud Platform (GCP) est la troisième plus grande plateforme cloud.

Mises à jour récentes

• Nouveaux environnements de calcul : GCP a introduit des instances A3 Ultra avec des GPU H200, améliorant les performances de l'IA. ⁴

Avantages

• Il offre la plus grande flexibilité (parmi les trois principaux fournisseurs de services cloud) en matière de combinaisons de CPU, GPU et stockage : nous pouvons choisir la puissance du processeur et la taille de la mémoire, puis ajouter un ou plusieurs GPU à l’ instance. Cela offre une flexibilité supérieure au choix de types d’instances spécifiques, comme c’est le cas chez les autres fournisseurs.
• Interface utilisateur plus facile à utiliser que celle d'AWS
• Offre des options de GPU gratuites pour les utilisateurs de Kaggle et Colab.
• Les clients peuvent utiliser gratuitement plus de 20 produits, dans la limite des plafonds d'utilisation mensuels.

Cons

• Configurer la combinaison optimale de processeur, de carte graphique et de stockage est plus complexe, car presque toutes les combinaisons sont possibles. Les utilisateurs doivent également additionner les prix des différents composants (par exemple, la carte graphique et le stockage) pour calculer le prix total de l'instance.
• La procédure de quotas nécessitait de remplir des formulaires complexes et nous a pris des jours.

Tarification

Consultez tous les prix des GPU GCP dans toutes les régions

NVIDIA DGX Cloud

NVIDIA est le leader du matériel GPU. NVIDIA a lancé son offre de cloud GPU, DGX Cloud, en louant de l'espace dans les centres de données des principaux fournisseurs de cloud (par exemple, OCI, Azure et GCP).

DGX Cloud propose les plateformes de base NVIDIA™, AI Enterprise et réseau NVIDIA. Les instances DGX Cloud sont lancées avec 8 GPU Tensor Core H100 ou A100 de 80 Go.

Un client initial, l'équipe de recherche d'Amgen affirme que l'entraînement des LLM de protéines est 3 fois plus rapide avec BioNeMo et l'analyse post-entraînement jusqu'à 100 fois plus rapide avec NVIDIA RAPIDS. ⁵

L'offre est axée sur les entreprises, avec un prix catalogue des instances DGX Cloud débutant à 36 999 $ par instance et par mois au lancement.

Avantages

• Assistance des ingénieurs de NVIDIA
• Mise à l'échelle multi-nœuds permettant de prendre en charge l'entraînement sur jusqu'à 256 GPU, ce qui accélère l'entraînement des modèles à grande échelle.
• Préconfiguré avec le logiciel d'IA NVIDIA pour un déploiement rapide, réduisant le temps d'installation.

Cons

• Cette offre ne convient pas aux entreprises ayant des besoins limités en GPU.
• Ce service repose sur l'infrastructure physique des fournisseurs de cloud. Par conséquent, l'acheteur doit prendre en charge les marges du fournisseur de cloud et de NVIDIA.

IBM Nuage

Le GPU proposé par IBM Cloud permet une sélection flexible des serveurs et s'intègre parfaitement à l'architecture, aux applications et aux API de IBM Cloud. Ceci est rendu possible grâce à un réseau mondial de centres de données interconnectés.

Avantages

• Intégration performante avec l'architecture et les applications cloud IBM
• Les centres de données répartis dans le monde entier renforcent la protection des données

Cons

• Adoption limitée par rapport aux 3 principaux fournisseurs.

Oracle Infrastructure cloud (OCI)

Oracle a renforcé son offre de GPU après avoir officialisé son partenariat avec NVIDIA.

Oracle propose des instances GPU aux formats bare-metal et machine virtuelle pour un calcul rapide, économique et haute performance. Les instances Bare-Metal de Oracle permettent aux clients d'exécuter des tâches dans des environnements non virtualisés. Ces instances sont accessibles dans des régions telles que les États-Unis, l'Allemagne et le Royaume-Uni, avec des modèles de tarification à la demande et interruptible.

Clients

Oracle dessert certains des principaux fournisseurs de LLM comme Cohere, une société dans laquelle Oracle a également investi.

Avantages

• Vaste gamme de produits et services cloud. Parmi les services cloud des géants de la tech, seul OCI propose des GPU dédiés. ⁶ Pour les utilisateurs de clusters GPU, seul OCI propose RoCE v2 pour sa technologie de cluster parmi les services cloud des géants de la technologie.
• Un rapport coût-efficacité avantageux par rapport aux autres grands fournisseurs de cloud.
• Offre une période d'essai gratuite et certains produits gratuits à vie

Cons

• L'interface utilisateur est perçue comme lourde et lente par les utilisateurs. ⁷

• Certains utilisateurs trouvent la documentation difficile à comprendre. ⁸

• Le processus de mise en route des services de calcul en nuage Oracle était perçu par certains utilisateurs comme bureaucratique, compliqué et chronophage.

RunPod

RunPod est une plateforme de cloud computing spécialisée dans les services accélérés par GPU, conçue pour les charges de travail d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML). Afin de simplifier le développement, l'entraînement et le déploiement des modèles d'IA, RunPod offre un ensemble de fonctionnalités pour optimiser l'efficacité et la flexibilité des calculs.

Dernières mises à jour

• Restauration : Runpod a introduit la restauration des versions GitHub pour les points de terminaison Serverless, permettant aux utilisateurs de revenir instantanément à une version précédente des déploiements directement depuis la console sans créer une nouvelle version GitHub ni déclencher une reconstruction.
• Points de terminaison d'équilibrage de charge : Runpod a lancé des points de terminaison d'équilibrage de charge (LB) en version bêta, permettant de répartir le trafic entre plusieurs nœuds de calcul via un accès HTTP direct plutôt que par une infrastructure basée sur des files d'attente. Les développeurs peuvent activer cette fonctionnalité en configurant "endpointType": "LB" dans hub.json, ce qui permet la prise en charge des API REST personnalisées et des charges de travail à haut débit.
• Extension des points de terminaison publics et intégration du SDK Vercel AI : Runpod a enrichi son catalogue de points de terminaison publics avec des modèles supplémentaires pour les catégories texte , image , vidéo et audio . L’intégration avec le SDK Vercel AI via le package @runpod/ai-sdk-provider a également été introduite, permettant ainsi de simplifier les flux de travail de streaming et de génération dans les applications TypeScript et JavaScript.

Avantages

• Les utilisateurs de RunPod font état de temps de configuration rapides, leur permettant de lancer des instances GPU en quelques secondes.
• La plateforme offre une sélection diversifiée de configurations GPU, y compris des options hautes performances telles que NVIDIA H100 PCIe et A100 PCIe.
• Les utilisateurs de RunPod ont trouvé l'interface et l'interface de ligne de commande intuitives et faciles à utiliser pour le déploiement et la gestion des charges de travail d'IA.
• Les utilisateurs mentionnent plus de 50 modèles préconfigurés, dont des frameworks populaires comme PyTorch et TensorFlow.

Cons

• Bien que la plateforme soit conviviale, certaines fonctionnalités avancées peuvent nécessiter une période d'apprentissage pour être pleinement exploitées.

Tarification

Les instances GPU sont facturées à la minute, sans frais supplémentaires pour l'entrée ou la sortie de données. Prix de départ des instances GPU :

• 2,39 $ l'heure pour NVIDIA GPU PCIe H100
• 1,64 $ l'heure pour les GPU PCIe A100.
• Le stockage réseau est disponible au tarif de 0,05 $ par Go et par mois.

CoreWeave

CoreWeave est un fournisseur de services cloud spécialisé dans les GPU. NVIDIA est l'un des investisseurs de CoreWeave. CoreWeave affirme posséder 45 000 GPU et avoir été sélectionné comme premier fournisseur de services cloud de niveau Élite par NVIDIA. ⁹

Dernières mises à jour

CoreWeave a lancé ARENA (AI-Ready Native Applications), un laboratoire d'IA à l'échelle de la production qui permet aux organisations d'exécuter des charges de travail réelles sur une infrastructure spécialement conçue qui reproduit les environnements en direct, leur permettant ainsi de valider les performances, la fiabilité et le coût avant un déploiement en production complète.

ARENA remplace les tests traditionnels en environnement de test ou synthétiques par une évaluation comparative standardisée et réaliste, ainsi que par une évaluation guidée, fournissant aux équipes des indications claires sur la façon dont leurs modèles et pipelines se comporteront sous une charge similaire à celle de la production et sur les facteurs de coûts.

Laboratoires Jarvis

Jarvis Labs, fondée en 2019 et basée en Inde, est spécialisée dans l'entraînement rapide et simple de modèles d'apprentissage profond sur des instances de calcul GPU. Grâce à ses centres de données situés en Inde, Jarvis Labs est reconnue pour son interface conviviale qui permet aux utilisateurs de démarrer leurs opérations rapidement.

Jarvis Labs affirme servir plus de 10 000 spécialistes de l'IA. ¹⁰

Avantages

• Aucune carte de crédit n'est requise pour l'inscription.
• Une interface simple pour les débutants

Cons

• Bien que Jarvis Labs gagne en popularité, son adéquation aux besoins de votre entreprise reste à confirmer. Il semble en effet privilégier les charges de travail modestes, puisqu'il ne propose pas d'instances multi-GPU.

Lambda Laboratoires

À l'origine, Lambda Labs était une entreprise spécialisée dans le matériel informatique, proposant des solutions matérielles pour ordinateurs de bureau et serveurs équipés de GPU. Depuis 2018, Lambda Labs propose Lambda Cloud, une plateforme GPU. Ses machines virtuelles sont pré-équipées des principaux frameworks d'apprentissage profond, des pilotes CUDA et d'un notebook Jupyter dédié. Les utilisateurs peuvent se connecter à ces instances via le terminal web du tableau de bord cloud ou directement à l'aide des clés SSH fournies.

Lambda Labs affirme être utilisé par plus de 10 000 équipes de recherche et propose une offre entièrement axée sur les GPU.

Paperspace CORE par DigitalOcean

Paperspace est une plateforme de cloud computing qui propose des machines virtuelles accélérées par GPU pour développer, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage automatique.

Paperspace affirme avoir servi 650 000 utilisateurs. ¹¹

Avantages

• Offre une large gamme de GPU par rapport aux autres fournisseurs
• Les utilisateurs jugent les prix équitables compte tenu de la puissance de calcul fournie.
• Les utilisateurs trouvent le service client convivial et réactif.

Cons

• Certains utilisateurs se plaignent de la disponibilité des machines, tant en ce qui concerne les machines virtuelles gratuites que certains types de machines qui ne sont pas disponibles dans toutes les régions. ¹²

• L'interface Jupyter intégrée est critiquée et manque de certains raccourcis clavier, bien qu'une interface Jupyter Notebook native soit proposée.

• Temps de chargement ou de création plus longs pour les machines
• Les frais d'abonnement mensuels, en plus du coût de la machine, peuvent constituer un inconvénient, et l'entraînement multi-GPU peut s'avérer coûteux.

Qu'est-ce qu'un GPU sans serveur ?

Le calcul GPU sans serveur permet aux utilisateurs d'accéder à de puissantes ressources GPU sans avoir à gérer de serveurs, les fournisseurs se chargeant du provisionnement, de la mise à l'échelle et de la maintenance. Cette approche prend en charge la tarification à l'usage, souvent avec une fonctionnalité de mise à l'échelle à zéro qui élimine les coûts liés à l'inactivité, ce qui la rend idéale pour les charges de travail sporadiques ou imprévisibles.

Les GPU sans serveur sont largement utilisés pour les tâches d'IA, notamment l'entraînement de modèles d'apprentissage profond, l'exécution d'applications d'IA générative et l'inférence par lots, offrant des avantages significatifs en termes de simplicité et d'économies par rapport aux configurations cloud traditionnelles.

Explorez les fournisseurs de GPU sans serveur sur Serverless GPUs .

Que sont les fournisseurs de GPU bare metal ?

Les fournisseurs de GPU bare metal proposent des serveurs GPU physiques dédiés sans virtualisation, offrant un accès direct au matériel pour des performances maximales et une latence minimale.

Ces solutions sont idéales pour les charges de travail nécessitant une puissance de calcul importante telles que l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML), l'apprentissage profond, le rendu graphique, les simulations scientifiques et le calcul haute performance (HPC).

En éliminant la couche de virtualisation, les GPU bare-metal garantissent des performances constantes, une latence réduite et une utilisation optimale des ressources GPU, ce qui en fait un choix privilégié pour les entreprises et les startups ayant des besoins de calcul exigeants.

Quels sont les fournisseurs de services cloud GPU basés en Europe ?

Les entreprises européennes peuvent préférer conserver leurs données en Europe pendant

• Conformité au RGPD et sécurité des données
• Offrir des services d'inférence IA plus rapides aux utilisateurs européens

C’est possible avec certains fournisseurs de cloud mondiaux, mais il existe également des fournisseurs de GPU cloud basés en Europe.

Seeweb

Seeweb est un fournisseur de cloud public basé en Italie et fonctionnant à 100 % grâce aux énergies renouvelables. Seeweb prend en charge l'IaC via Terraform et propose 5 modèles de GPU différents.

Datacrunch.io

Datacrunch propose les modèles Nvidia A100, H100 RTX6000 et V100 par lots de 1, 2, 4 ou 8. L'entreprise est basée à Helsinki, en Finlande, et utilise une énergie 100 % renouvelable.

OVHcloud

OVHcloud est un fournisseur de cloud public basé en France. Il a commencé à proposer des GPU Nvidia en 2023 et prévoit d'élargir son offre. ¹³

Scaleway

Scaleway propose des instances H100, est présent dans trois régions européennes (Paris, Amsterdam et Varsovie) et fonctionne à 100 % grâce aux énergies renouvelables. Pour les utilisateurs exigeants, le supercalculateur Nabu 2023, équipé de 1 016 GPU Nvidia H100 Tensor Core, est disponible.

Quels sont les futurs fournisseurs de services cloud GPU ?

Ces fournisseurs ont une portée ou un champ d'action limités, ou ont lancé leurs offres récemment. Par conséquent, ils n'ont pas été inclus dans le top 10.

Alibaba Cloud

L'offre d'Alibaba pourrait s'avérer intéressante pour les entreprises opérant en Chine. Elle est également disponible dans 20 régions, notamment en Australie, à Dubaï, en Allemagne, en Inde, au Japon, à Singapour, aux États-Unis et au Royaume-Uni.

Toutefois, une organisation américaine ou européenne ayant accès à des données ultra-secrètes dans des domaines tels que les affaires d'État, la défense ou les télécommunications pourrait ne pas préférer travailler avec un fournisseur de services cloud dont le siège social est en Chine.

Cirrascale

Cirrascale est spécialisée dans la fourniture de matériel d'IA aux équipes de recherche. Bien qu'elle soit l'une des plus petites équipes du secteur, avec une vingtaine d'employés, elle propose du matériel d'IA provenant de quatre fabricants différents. ¹⁴

Parc voltaïque

Voltage Park est une organisation à but non lucratif qui a dépensé des fonds, dont environ 500 millions de dollars avec NVIDIA, pour mettre en place 24 000 GPU cloud H100. ¹⁵ Elle propose la location de GPU à bas prix aux entreprises spécialisées dans l'IA comme Character AI.

Identifier les GPU cloud les plus rentables

Survolez chaque point pour voir les GPU cloud les plus économiques :

Nous avons comparé les performances de tous les GPU cloud sur AWS avec des tâches courantes liées au texte et aux images. Nous avons supposé que les performances d'un même GPU étaient identiques sur tous les clouds.

Comment démarrer l'instance adaptée à vos besoins en GPU cloud ?

Faire les bons choix lors de la configuration d'une instance GPU cloud est essentiel pour optimiser le processus initial. Sans une attention particulière à la compatibilité entre le modèle, le système d'exploitation et le GPU, cette opération peut prendre des heures et augmenter considérablement les coûts, les fournisseurs de GPU facturant à l'heure. En suivant ces étapes, vous pouvez éviter les retards inutiles et garantir la rentabilité de votre projet :

1. Sélectionnez le modèle : Choisissez le modèle que vous prévoyez d’utiliser (par exemple, YOLOv9).
2. Identifiez ses dépendances : le choix du modèle influence directement le framework et les bibliothèques (par exemple, PyTorch, TensorFlow) dont vous aurez besoin pour construire et déployer votre solution.
3. Identifiez la version CUDA appropriée : CUDA est nécessaire pour un fonctionnement optimal des GPU. Par exemple, la version de PyTorch requise impose une version CUDA spécifique.
4. Utilisez notre outil de référence pour choisir le GPU le plus rentable : exploitez les données de référence pour sélectionner le GPU qui offre le meilleur équilibre entre prix et performances pour votre charge de travail spécifique.
5. Vérifiez la disponibilité du GPU dans votre région : les fournisseurs de cloud disposent souvent de stocks de matériel différents selon les régions, et certains GPU peuvent ne pas être disponibles dans certaines régions . Vérifier la disponibilité du GPU permet d’éviter les retards de déploiement. Toutefois, même si un GPU est disponible, il se peut qu’il ne le soit pas au moment de votre demande, car il peut être surréservé. Vous pouvez consulter la liste des GPU disponibles par région sur :
   1. AWS : Calculateur de prix ¹⁶
   2. Azure: Calculateur de prix ¹⁷
   3. GCP : Documentation sur la disponibilité des GPU ¹⁸
6. Choisissez le système d'exploitation approprié : lors de la configuration de votre serveur cloud, vous devrez choisir le système d'exploitation (OS) et sa version. Ce dernier doit prendre en charge la version CUDA requise et les pilotes GPU.
7. Déployez les pilotes et les dépendances ou choisissez un système où ils sont préchargés : vous pouvez soit installer manuellement les pilotes et les dépendances nécessaires, soit utiliser des environnements préconfigurés fournis par des fournisseurs de cloud, tels que les extensions de Azure ou les AMI d’AWS, pour simplifier le processus d’installation.

FAQ

Liens de référence

1.

https://www.statista.com//chart/18819/worldwide-market-share-of-leading-cloud-infrastructure-service-providers/?srsltid=AfmBOoqxaw2bststEcT3LC_6waiU557eJOV-bDvfKfkcmoSsOOUg9F1U&__sso_cookie_checker=failed

2.

Microsoft to Debut AI Chip Next Month That Could Cut Nvidia GPU Costs — The Information

The Information

3.

Azure Virtual Machines Reviews 2026: Details, Pricing, & Features | G2

4.

A3 Ultra with NVIDIA H200 GPUs are GA on AI Hypercomputer | Google Cloud Blog

Google Cloud

5.

NVIDIA Lance DGX Cloud, offrant à chaque entreprise un accès instantané à un supercalculateur d'IA depuis un navigateur

6.

GPU, Virtual Machines and Bare Metal | Oracle

7.

Oracle Cloud Infrastructure Compute Reviews 2026: Details, Pricing, & Features | G2

8.

Oracle Cloud Infrastructure Compute Reviews 2026: Details, Pricing, & Features | G2

9.

CoreWeave Becomes NVIDIA’s First Elite Cloud Services Provider for Compute

10.

Rent GPUs Online | H100 & A100 GPUs from $0.39/hr | Jarvis Labs

11.

Customers | DigitalOcean

12.

Paperspace Core Reviews 2026: Details, Pricing, & Features | G2

13.

GPU

14.

Cirrascale Cloud Services | LinkedIn

Cirrascale Cloud Services

15.

reuters.com

Reuters

16.

AWS Pricing Calculator

17.

Pricing Calculator | Microsoft Azure

18.

GPU locations  |  Compute Engine  |  Google Cloud Documentation

Sedat Dogan

CTO

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Sedat est un expert en technologies et sécurité de l'information, fort d'une expérience en développement logiciel, collecte de données web et cybersécurité. Sedat : - Possède 20 ans d'expérience en tant que hacker éthique et expert en développement, avec une vaste expertise des langages de programmation et des architectures serveur. - Conseille les dirigeants et membres du conseil d'administration d'entreprises dont les opérations technologiques critiques et à fort trafic sont telles que les infrastructures de paiement. - Allie un sens aigu des affaires à son expertise technique.

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Alisdair

Oct 22, 2024 at 05:36

Nice article, Cem! Could you add Koyeb and a few other serverless GPU providers?

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Cem Dilmegani

Nov 10, 2024 at 07:13

Sure, thank you for the suggestion, we will consider it in the next edit.

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Jesper

Oct 06, 2024 at 03:58

Hi Cem, please also check out Dataoorts at https://dataoorts.com. We'd greatly appreciate being listed here.

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Cem Dilmegani

Oct 22, 2024 at 03:18

Sure, we'll review to see if we can include Dataoorts in the next edit.

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Jerry

Jul 24, 2024 at 09:56

Hi Cem, we just launched Atlascloud.ai with the lowest H100 pricing on internet 2.48 on demand. Would love to get on your list.

Répondre

Cem Dilmegani

Jul 28, 2024 at 10:24

Sure, we'll be reaching out to understand what Atlascloud.ai is offering.

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Evgenii Pavlov

Jun 14, 2024 at 15:23

Where is Nebius.ai ???

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Cem Dilmegani

Jul 14, 2024 at 08:45

Thank you! It is added now.

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