Des articles pratiques et sans esbroufe sur les serveurs GPU, l’hébergement LLM privé, le réseau et le dimensionnement d’infrastructure pour de vraies charges IA. Les articles sont actuellement publiés en anglais.
Pourquoi les organisations européennes exécutent l'IA sur une infrastructure privée hébergée dans l'UE, et comment une configuration soucieuse du RGPD aide.
Lire (EN)Au-delà du prix d'achat : électricité, hébergement, réseau, amortissement et temps d'équipe sur la durée de vie.
Lire (EN)Pourquoi la consommation électrique et le refroidissement représentent une grande part du coût réel du matériel GPU.
Lire (EN)Quand posséder votre matériel l'emporte sur un cloud public en coûts, contrôle et confidentialité.
Lire (EN)Ce qu'implique la colocation et quand placer votre propre matériel dans notre centre de données est le bon choix.
Lire (EN)Une checklist pour adapter GPU, mémoire, stockage et réseau à votre charge.
Lire (EN)Pourquoi les équipes produit déplacent leur couche GPU vers du matériel dédié et prévisible.
Lire (EN)Les briques de la génération augmentée par récupération sur serveurs privés.
Lire (EN)Une approche soucieuse du RGPD pour exécuter l’IA sur du matériel que vous gérez.
Lire (EN)Où la bande passante devient le goulot, et quand passer à 40 ou 100GbE.
Lire (EN)Une façon pratique de penser VRAM, taille de modèle et batching lors du dimensionnement.
Lire (EN)Quand un serveur GPU dédié surpasse une API publique facturée, sur coût, contrôle et confidentialité.
Lire (EN)Comment l’auto-hébergement de modèles ouverts sur matériel dédié garde prompts et données dans votre infrastructure.
Lire (EN)Indiquez-nous ce que vous voulez exécuter et nous concevons le bon serveur GPU, l’hébergeons et vous en remettons le contrôle total.