NovaPodLocation de serveurs GPU
La location de serveurs GPU sur NovaPod va d'une RTX 4090 ou 5090 aux machines H100, H200 et Blackwell. Louez un GPU cloud en pod Docker ou en serveur KVM root, puis payez à la seconde. L'offre en direct est sur le marché. L'offre de départ de chaque carte est sur sa page de prix.
Ajuster le matériel à la limite de calcul
1. Service LLM et inférence en temps réel
La génération de tokens est surtout limitée par la bande passante mémoire. Un modèle 70B en FP16 demande environ 140 Go de VRAM avant le cache KV. Une H200 (141 Go, 4,8 To/s) ou une MI300X (192 Go, 5,3 To/s) le tient sur un seul appareil. Sous 30B, une L40S (48 Go) ou une RTX PRO 6000 (96 Go) donne plus de tokens par dollar.
2. Pré-entraînement et affinage distribué
L'entraînement dense et à experts a besoin d'une synchro rapide des gradients. NovaPod propose des nœuds 8 GPU en NVLink 4 à 900 Go/s (Hopper) et NVLink 5 à 1,8 To/s (Blackwell), avec de l'InfiniBand 3,2 Tbit/s pour PyTorch FSDP et Megatron-LM.
3. Médias, VFX et prototypes
Pour ComfyUI Flux, le Gaussian Splatting 3D et Blender, les RTX 4090 et RTX 5090 fournissent du FP32 au prix spot. Attachez un stockage persistant rapide pour garder les points de contrôle.
Classes d'accélérateurs et topologies
NVIDIA Flagship Datacenter & Superclusters
Hopper & Blackwell architecture with NVLink 900 GB/s - 1.8 TB/s and InfiniBand RDMA.
Frontier LLM inference (70B-405B), long-context decode, high-batch serving
FP8 model fine-tuning, continuous pre-training, high-throughput vLLM serving
Dense & MoE training, native FP4 inference, ultra-low latency generation
Extreme memory-bound workloads, massive KV cache pooling, trillion-param scale
Rack-scale AI factories, unified Grace CPU memory, trillion-parameter training
Cost-efficient 80GB fine-tuning, FP16/BF16 deep learning, multi-GPU FSDP
Workstation & High-Throughput Inference
High VRAM PCIe cards optimized for batch inference, media generation, and rendering.
Single-card 70B inference, massive ECC memory, 3D visualization & rendering
Sub-30B LLM serving, batch Flux.1 image synthesis, Omniverse & Blender rendering
Stable Diffusion batch generation, mid-tier fine-tuning, CAD & VFX pipelines
Consumer Flagship & Development Cards
Top-tier GeForce cards for prototype development, small fine-tunes, and ComfyUI workflows.
Blackwell dev workstation, rapid iteration, local LLM evaluation, video diffusion
LoRA fine-tuning, ComfyUI Flux studios, entry-level research at under $0.50/hr
Budget-conscious 24GB AI training, testing Docker pipelines from $0.10/hr
AMD Instinct & Open Ecosystem
AMD CDNA 3 architecture powered by ROCm open-source stack.
Raw 192GB memory per GPU, ROCm 6.2 deep learning, PyTorch vLLM serving
Guides par GPU
Notes d'architecture, à quoi sert la mémoire, et comment lancer chaque accélérateur.
Questions fréquentes
Comment choisir le GPU pour un projet d'IA ?
Comment le prix est-il calculé sur NovaPod ?
Quelle différence entre un pod Docker et un VPS KVM root ?
Puis-je payer en crypto sans KYC ?
Y a-t-il un stockage persistant partagé ?
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