Infrastructure Mis à jour 2026-04
GPU Cloud
Definition
Le GPU Cloud fournit des processeurs graphiques à la demande pour entraîner et faire tourner des modèles d'IA sans investir dans du matériel.
Voir aussi dans le glossaire
I
Inférence IA
L'inférence est le processus d'utilisation d'un modèle IA entraîné pour générer des prédictions ou des réponses à partir de nouvelles données.
D
Deep Learning
Le Deep Learning est une sous-branche du Machine Learning utilisant des réseaux de neurones à couches multiples pour apprendre des représentations complexes à partir de données brutes.
F
Fine-tuning
Le fine-tuning consiste à ré-entraîner un modèle IA pré-existant sur un jeu de données spécifique pour l'adapter à un domaine ou une tâche précise.
L
LLM (Large Language Model)
Un LLM est un modèle d'IA entraîné sur des milliards de textes, capable de comprendre et générer du langage humain.
Outils qui utilisent gpu cloud
R
RunPod
Le cloud GPU pour déployer vos applications IA
4.6/5
S
Stable Diffusion
La référence open source de la génération d'images IA
4.4/5
R
Replit
L'IDE cloud avec IA intégrée pour coder depuis n'importe où
4.5/5
O
OpenClaw
L'agent IA open source qui transforme vos LLMs en travailleurs autonomes
4.5/5
Questions fréquentes
Combien coûte le GPU Cloud ?
De $0.20/h pour un RTX 4090 à $3+/h pour un H100 sur RunPod. AWS et GCP sont 2-5x plus chers mais offrent plus de services managés.
Faut-il un GPU pour utiliser l'IA ?
Non pour les APIs (ChatGPT, Claude). Oui pour faire tourner des modèles localement (Stable Diffusion, LLMs open source). Le GPU Cloud est l'alternative à l'achat de matériel.
