Comparez les GPU par VRAM, architecture, disponibilité, prix mensuel et adéquation aux charges IA.
Idéal pour les grands modèles, les contextes longs, l’ajustement fin intensif et les charges d’IA fortement consommatrices de mémoire.
Conçu pour le service de modèles LLM en production, l’inférence quantifiée de modèles de classe 70B et l’entraînement multi-GPU à haut débit.
Adapté à l’inférence sur un seul serveur, aux travaux d’ajustement fin de moindre ampleur et à l’accès économique à l’architecture Hopper.
Éprouvé pour les charges CUDA, l’ajustement fin LoRA, la recherche et l’inférence stable en production.
Équilibré pour les LLM de taille moyenne, la génération d’images, la vision par ordinateur et l’inférence de production à coût maîtrisé.
Efficace pour les petits modèles, les représentations vectorielles, le reclassement, le développement et les services d’IA sensibles au coût.
