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GPU cloud
GPU cloud NVIDIA RTX PRO 6000.
Planifiez des charges de travail de modèles fondamentaux plus importantes sur une infrastructure de classe RTX PRO 6000 avec 96 Go de VRAM, de la mémoire ECC, le support MIG et des chemins de déploiement de niveau entreprise sur Hivenet.
Un niveau de GPU de plus grande capacité pour les charges de travail d'IA plus importantes.
La capacité de la RTX PRO 6000 étend le parc de GPU Hivenet pour les charges de travail qui nécessitent plus de mémoire, une isolation plus forte et des options de déploiement d'entreprise. Utilisez la RTX 4090 ou la RTX 5090 lorsque la charge de travail correspond à ces niveaux. Utilisez la RTX PRO 6000 lorsque la mémoire, l'isolation ou le contrôle du déploiement modifie la décision.
Mémoire
VRAM de 96 Go
Une VRAM plus importante offre plus d'espace aux charges de travail de modèles quantifiés de classe 70B et plus, avant que la complexité multi-GPU ne devienne nécessaire.
Isolation
Support MIG
Les configurations MIG prises en charge peuvent aider à séparer les charges de travail ou les locataires grâce à un partitionnement plus robuste au niveau du GPU.
Fiabilité
Mémoire ECC
Le support de mémoire de classe serveur aide les charges de travail où la stabilité et la confiance opérationnelle sont importantes.
Chemin de sécurité
Potentiel du calcul confidentiel
Les capacités de calcul confidentiel prises en charge par le matériel peuvent prendre en charge des chemins de déploiement plus sécurisés là où elles sont disponibles et approuvées.
Spécifications de la RTX 5090
Spécification
Valeur
Pourquoi c'est important
Architecture
NVIDIA Blackwell
Conçu pour l'inférence IA actuelle, le calcul et les classes de charges de travail accélérées
Mémoire
96 Go GDDR7 ECC
Prend en charge des modèles fondamentaux plus grands, un contexte plus long et les besoins de fiabilité en entreprise
Bande passante mémoire
[Valeur approuvée]
Aide à maintenir le déplacement des données pour les charges de travail d'inférence à grand contexte et par lots
Formats d'inférence
Prise en charge de FP8 / FP4
Utile pour le service axé sur le débit lorsque le modèle et la pile prennent en charge une précision inférieure
Prise en charge de MIG
Oui
Permet le partitionnement du GPU pour les charges de travail isolées, là où c'est pris en charge
Informatique confidentielle
Pris en charge selon disponibilité
Peut aider avec les chemins de charges de travail sensibles qui nécessitent une isolation et une attestation basées sur le matériel
Interface PCIe
Gén. 5 ×16
Connexion serveur à bande passante plus élevée pour les systèmes GPU modernes
TDP
[Valeur approuvée]
Important pour la conception de serveurs d'entreprise, la planification de la capacité et le profil de refroidissement
Balayez vers la gauche pour en voir plus
Cas d'utilisation courants
Exécuter l'inférence de modèles fondamentaux de classe 70B
Utiliser la classe de VRAM de 96 Go pour les charges de travail de modèles plus importants où un chemin à GPU unique peut simplifier la mise en service, les tests et la planification du déploiement.
Développer des systèmes RAG d'entreprise
Associer une capacité de modèle plus importante à un stockage compatible S3, des pipelines de récupération et une inférence gérée ou auto-gérée pour les flux de travail d'IA à forte intensité documentaire.
Servir des charges de travail d'IA isolées
Utiliser les chemins de déploiement pris en charge par MIG lorsque la séparation des charges de travail, l'isolation des locataires ou les tranches d'inférence dédiées sont importantes.
Planifier les déploiements d'IA privés
Définir le périmètre des systèmes d'IA pour les données sensibles ou critiques pour l'entreprise, avec la capacité GPU, la planification régionale et un support d'infrastructure guidé.
Exécuter des charges de travail de vision et multimodales plus importantes
Utilisez une marge de mémoire plus importante pour les charges de travail qui combinent du texte, des images, des documents, des vidéos ou des entrées à contexte long.
Affiner et adapter des modèles plus grands
Utilisez une mémoire GPU plus importante pour certains flux de travail de réglage fin, d'adaptation et d'évaluation qui dépassent les limites des GPU plus petits.
RTX 4090, RTX 5090 ou RTX PRO 6000 ?
Le meilleur GPU dépend de la charge de travail. Le parc de GPU de Hivenet est conçu pour correspondre à la taille du modèle, aux besoins en mémoire, au débit et au rapport coût-performance, au lieu de forcer chaque charge de travail sur la carte la plus puissante.
RTX 4090
Tests, recherche, notebooks, génération d'images, charges de travail de modèles plus petits et travail GPU rentable
RTX 5090
Inférence à haut débit, charges de travail d'IA exigeantes, charges de travail créatives et meilleures performances sur un seul GPU
RTX PRO 6000
Modèles fondamentaux plus grands, inférence de classe 70 milliards de paramètres, RAG d'entreprise, inférence multi-locataire et charges de travail d'IA privée
Vous prévoyez une charge de travail pour un modèle fondamental plus important ?
Dites-nous ce que vous souhaitez exécuter. Hivenet vous aidera à choisir la bonne voie parmi la capacité des RTX 4090, RTX 5090, RTX PRO 6000, l'API d'inférence et l'IA privée.
