Neocloud contre hyperscalers : pourquoi Hivenet surpasse les grands clouds

Que se passe-t-il lorsque l'ancien cloud entre dans l'ère de l'IA ? Et pourquoi les néoclouds tels que Compute avec Hivenet sont en train de gagner la course.

Les limites des hyperscalers

AWS, Google Cloud et Azure, les plus grands fournisseurs de cloud, construit le web moderne. Leurs infrastructures alimentent des milliards d'applications, de bases de données et de sites Web. Pourtant, leur taille s'accompagne de compromis : complexité, latence et coût. D'autres fournisseurs de cloud entrent également sur le marché avec de nouvelles offres de GPU.

Ces hyperscalers n'ont jamais été conçus pour répondre aux exigences des charges de travail d'IA actuelles. L'accès au GPU est limité, le provisionnement est lent et les modèles de tarification sont opaques. Les hyperscalers ont souvent du mal à garantir la haute disponibilité des ressources GPU, ce qui peut entraîner des interruptions d'accès. Les développeurs paient pour les couches d'abstraction dont ils n'ont pas besoin. Les performances en pâtissent et les expérimentations ralentissent, avec le risque supplémentaire de temps d'arrêt en raison de conflits de ressources ou de fenêtres de maintenance. L'entraînement à grande échelle des modèles AI/ML nécessite une puissance de traitement parallèle massive et des types de GPU spécifiques, ce que ces hyperscalers ont du mal à fournir. Différents services de GPU cloud prennent en charge plusieurs types de GPU, notamment NVIDIA H100, A100, A10 Tensor Core, V100, RTX A6000, RTX 4090 et GH200 Superchip, qui sont essentiels pour les charges de travail d'IA modernes. Les startups d'IA et les laboratoires de recherche ont besoin d'un accès immédiat à des GPU haut de gamme sans longs délais d'attente.

L'ère de l'IA n'a pas besoin de nuages plus grands. Il en a besoin de plus intelligents. Les néoclouds sont particulièrement intéressants pour les organisations ayant des exigences régionales spécifiques en matière de souveraineté des données ou de latence.

Pour une introduction complète au concept et aux origines du néocloud, lisez Qu'est-ce qu'un néocloud : l'essor du cloud conçu pour l'IA.

Le fait de dépasser ces limites nous amène à une nouvelle alternative : le cloud axé sur l'IA, conçu pour la performance et la simplicité.

Qu'est-ce qui différencie un néocloud

Le néocloud renverse le modèle de l'hyperscaler. Il est conçu pour des opérations centrées sur le GPU, des charges de travail axées sur l'IA et une efficacité réelle.

Calculez avec Hivenet n'est pas en compétition sur la taille, mais sur la focalisation. Il tient ses promesses : les clients, qu'il s'agisse de startups ou d'entreprises, comptent sur les néoclouds pour un calcul basé sur l'IA sécurisé et évolutif qui répond à leurs charges de travail exigeantes. un avenir plus durable pour le cloud computing.

• Architecture axée sur le GPU : Accès direct et sans matériel aux GPU RTX 4090 et 5090 sans frais de virtualisation. Les utilisateurs peuvent créer rapidement de nouvelles ressources GPU ou de nouveaux comptes avec une configuration minimale.
• Tarification transparente : Facturation claire à la seconde, sans aucune surprise en matière de sortie ou de stockage.
• Déploiement : Vérifiez les régions et configurations disponibles pour votre produit. La latence dépend notamment de la distance réseau, des transferts et de la charge de travail.
• Environnement : Comparez les mesures à périmètre équivalent ; une architecture distribuée ne prouve pas une réduction des émissions pour chaque tâche.
• Économies de coûts : Vous pouvez économiser jusqu'à 80 % par rapport aux clouds traditionnels.

Les Neoclouds ne remplacent pas les hyperscalers pour les charges de travail générales. Ils sont spécialisés dans le calcul basé sur l'IA, là où les performances et le contrôle sont les plus importants. Une stratégie multicloud hybride utilise des hyperscalers traditionnels pour les besoins informatiques généraux et des néoclouds pour les charges de travail d'IA spécialisées, offrant ainsi le meilleur des deux mondes.

Pour mieux comprendre la place d'un néocloud, consultez notre guide pour savoir quand utiliser un néocloud.

Coûts et performances : là où les hyperscalers sont perdants

Les hyperscalers facturent un supplément pour l'accès au GPU. La location d'un A100 auprès d'un grand fournisseur peut coûter plus de 3 dollars de l'heure, soit souvent le double ou le triple du tarif d'un néocloud. L'accès à des ressources informatiques spécialisées dans les néoclouds peut être nettement moins cher pour un accès GPU à la demande, de 2 à 7 fois plus cher que les autres options. La plupart des offres proposent une facturation sans frais supplémentaires pour les transferts de données, tels que les frais d'entrée/sortie, ce qui les rend plus rentables pour les charges de travail liées à l'IA.

Compute with Hivenet propose des RTX 4090 pour 0,40 €/heure et des 5090s pour 0,75 €/heure avec facturation à la seconde. Il n'y a pas de minimum. Aucun engagement. C'est une véritable transparence dans la tarification des GPU. Hivenet propose le meilleur prix par heure GPU, maximisant ainsi la valeur de chaque dollar dépensé.

Pour comparer le réseau, consultez la configuration proposée dans la console. La documentation des GPU précise que la bande passante, les ressources et le prix varient selon la localisation et la capacité disponible. Une quantité en Go ne décrit pas un débit : celui-ci doit être exprimé par unité de temps. Mesurez la latence et les transferts de votre application. Le guide de création d’une instance décrit le choix de la région et de la configuration ; ne présumez pas une capacité multi-GPU disponible à tout moment, une augmentation automatique des ressources ou un lancement instantané.

Contrôle et simplicité

Les hyperscalers ont construit leurs écosystèmes en fonction de leur capacité à évoluer, mais au prix du contrôle. Vous bénéficiez de dizaines de configurations, de services et de couches d'autorisations dont la plupart des développeurs n'ont pas besoin. Leur gestion ajoute de la friction.

Compute with Hivenet redonne le contrôle aux utilisateurs. Vous choisissez votre matériel, vous vous connectez directement et commencer à calculer. Pas de files d'attente d'approvisionnement, pas de niveaux cachés. Une fois que vous avez sélectionné votre matériel, vos charges de travail sont déployées automatiquement, ce qui vous permet de démarrer sans délai.

Il s'agit d'un GPU en tant que service conçu pour les personnes qui souhaitent créer et non configurer. Cette philosophie définit l'infrastructure informatique d'IA fournie par Hivenet : simple, efficace et évolutive. Les GPU grand public compatibles avec l'IA offrent de meilleurs ratios coût-performance que les GPU des centres de données. En outre, certains Services cloud GPU prennent en charge divers frameworks d'apprentissage automatique tels que TensorFlow, PyTorch et NVIDIA CUDA prêts à l'emploi, rationalisant ainsi le processus de développement des applications d'IA. Après vos sélections initiales, le reste du processus de déploiement est entièrement automatisé par la plateforme.

L'écart en matière de durabilité

Le empreinte carbone des centres de données hyperscale est énorme. refroidissement, la redondance et la consommation d'énergie s'additionnent. À mesure que les charges de travail liées à l'IA se multiplient, cet impact augmente.

L’architecture actuelle de Hivenet décrit plusieurs produits et modes de déploiement. Elle ne prouve pas que chaque instance Compute transforme un appareil grand public inactif en nœud de calcul, ni qu’elle utilise une énergie qui aurait autrement été gaspillée.

Pour comparer l’impact environnemental, fixez une tâche, un niveau de qualité et un périmètre communs. Incluez les besoins matériels et le temps d’exécution ; ne déduisez pas une économie de carbone de la seule étiquette « neocloud ».

L'avantage de la souveraineté

Les hyperscalers centralisent souvent les données d'une manière qui va à l'encontre des nouvelles lois sur la confidentialité et la souveraineté des données. Pour les équipes européennes, cela peut être un problème juridique et éthique.

L'approche distribuée de Hivenet s'aligne naturellement sur la souveraineté numérique et fonctionne comme un cloud GPU distribué qui améliore la conformité régionale tout en améliorant les performances. Ses clusters GPU fonctionnent localement aux Émirats arabes unis, en France et aux États-Unis, ce qui garantit une latence plus faible et une conformité plus stricte.

Cette combinaison de souveraineté et de durabilité permet à Compute with Hivenet de se démarquer dans un paysage encore dominé par une pensée centralisée. Hivenet fournit une conformité intégrée au RGPD sans obstacles supplémentaires à franchir.

Fonctionnalités de niveau professionnel pour les charges de travail modernes

Calculez avec Hivenet vous donne accès à de puissants GPU pour le travail de l'IA. Il s'agit d'une plateforme cloud qui gère les tâches les plus lourdes afin que vous puissiez vous concentrer sur vos projets. Vous obtenez accès à la demande à des instances GPU hautes performances, y compris les derniers modèles NVIDIA. Entraînez des modèles d'IA, affinez-les ou exécutez des inférences à grande échelle. Plus besoin d'attendre.

La plateforme vous donne le contrôle. Déployez des machines virtuelles en quelques secondes. Gérez votre configuration dans plusieurs régions. NVIDIA CUDA fonctionne dès sa sortie de l'emballage, de sorte que vos charges de travail s'exécutent à pleine vitesse. Les développeurs et les data scientists peuvent créer, entraîner et déployer des modèles d'IA sans avoir à se heurter à des limites matérielles ou à des configurations complexes.

Vos données restent sécurisées sur le cloud GPU de Hivenet. L'infrastructure évolue lorsque vous en avez besoin et protège vos charges de travail sensibles. Vous payez à la seconde grâce à une facturation transparente, sans frais cachés ni frais de sortie imprévus. Vous saurez exactement ce que vous dépensez.

Hivenet prend en charge un large éventail de types de GPU. Choisissez le matériel qui correspond à vos besoins et à votre budget. Vous organisez une formation intensive à l'IA ? Déployer l'inférence à grande échelle ? Vous expérimentez de nouveaux modèles ? Les GPU hautes performances de la plateforme gèrent tout cela.

Les développeurs bénéficient d'API et d'outils d'automatisation robustes. Intégrez facilement le cloud GPU à vos flux de travail existants. Automatisez les déploiements de vos modèles d'IA. L'équipe d'assistance est là lorsque vous avez besoin d'aide : elle vous guidera tout au long de la configuration, vous aidera à optimiser vos charges de travail et à maîtriser les coûts.

Hivenet propose un sécuriser, cloud GPU hautes performances conçu pour le travail moderne de l'IA. Vous pouvez innover sans avoir à gérer une infrastructure complexe. Il est transparent, flexible et fiable : tout ce dont vous avez besoin pour faire avancer vos projets d'IA et d'apprentissage automatique dans le cloud.

L'avenir du cloud est plus petit et plus intelligent

L'avenir du cloud computing ne sera pas défini uniquement par l'échelle. Il sera défini par objectif. Le néocloud ne vise pas à remplacer AWS ou Google Cloud ; il s'agit d'offrir une alternative aux charges de travail d'IA qui valorisent la transparence, la vitesse et la localité.

Calculez avec Hivenet montre à quoi ressemble cet avenir : décentralisé, efficace et équitable. Il se présente à la fois comme Le cloud axé sur l'IA et une pierre angulaire de Infrastructure de calcul basée sur l'IA.

Pour des conseils plus pratiques, vous pouvez consulter les pages Quand utiliser un néocloud et quand vous n'en avez pas besoin pour mieux comprendre comment aligner les charges de travail sur le bon modèle de cloud.

L'ère de la domination à grande échelle touche à sa fin. Le néocloud est ce qui va suivre.

Pour rester informé des dernières actualités mises à jour des produits, des benchmarks et des tutoriels, suivez Le blog de Hivenet.

Questions fréquemment posées (FAQ)

En quoi un néocloud diffère-t-il d'un hyperscaler ?

Un néocloud se concentre sur l'infrastructure axée sur les GPU et les charges de travail d'IA, tandis que les hyperscalers ciblent le calcul à usage général.

Le calcul avec Hivenet est-il moins cher qu'AWS ou Google Cloud ?

Oui Il propose une tarification cloud GPU inférieure avec une facturation à la seconde et aucun frais caché.

Puis-je utiliser Compute avec Hivenet pour l'entraînement et l'inférence ?

Absolument. Il prend en charge les deux cas d'utilisation avec les GPU RTX 4090 et 5090 à la demande.

Pourquoi les hyperscalers sont-ils inefficaces pour les charges de travail liées à l'IA ?

Ils s'appuient sur des couches virtualisées et des centres de données centralisés qui augmentent la latence et les coûts.

Comment évaluer l’impact environnemental de Compute avec Hivenet ?

La présentation environnementale de Hivenet distingue les produits et les hypothèses de comparaison. Son analyse du stockage distribué ne démontre pas une économie de carbone ou une prolongation de la durée de vie du matériel pour chaque tâche Compute.

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