GPU H100, A100, L40S.
Modèles européens, latence sub-milliseconde.
Inférence LLM, fine-tuning, vision, vector DB. GPU bare-metal sans virtualisation, AI Gateway européen unifié, runtime isolé renforcé. Vos modèles tournent en France, vos prompts ne sortent jamais d'Europe.
Vous êtes sur le Pool B. Découvrez aussi :
Applications, addons et CI/CD
Apps web, workers, cron. Du git push à la prod en 60 secondes. 10 bases managées.
Pool B · vous êtes iciAI et GPU baremetal
H100, A100, L40S baremetal. Model serving, fine-tuning, AI Gateway européen unifié.
Pool CBackend-as-a-Service PostgreSQL
Postgres isolé + auth + REST + Realtime + Storage + Functions. Provisionnement < 15 s.
Quand l'utiliser, quand ne pas l'utiliser.
Le Pool B est dédié aux charges machine learning sur GPU. Les nœuds GPU sont isolés des Pools A et C : aucune app standard ne peut s'y planifier, et inversement vos jobs GPU ne perturbent pas vos apps web.
Idéal pour
- Inférence LLM 7B à 70B (Llama, Mistral, Mixtral, etc.)
- Fine-tuning LoRA / QLoRA sur datasets clients
- Pipelines RAG avec embeddings et recherche vectorielle
- Vision par ordinateur, OCR, traitement d'images en lot
- Apps IA européennes avec contrainte de résidence des données
Pas adapté
- Apps web sans dépendance GPU (préférer Pool A)
- Backend PostgreSQL + auth + REST (préférer Pool C)
- Training distribué multi-rack > 64 GPU (sur devis)
- Rendu vidéo 3D temps réel pur (pas de support encodeur vidéo dédié)
Trois GPU NVIDIA, dédiés ou à la minute.
GPU baremetal exposés sans couche de virtualisation : pas de partage en tranches virtuelles, pas de pénalité de performance. Facturation à l'heure d'utilisation effective.
| GPU | VRAM | Cas d'usage typique | Tarif horaire |
|---|---|---|---|
| L40S | 48 GB | Vision, fine-tuning mid-size, inférence LLM 13B | 1,80 €/h |
| A100 | 80 GB | LLM 13B à 70B, fine-tuning, training | 2,90 €/h |
| H100 | 80 GB SXM5 | LLM 70B+ inférence, fine-tuning haut volume | 4,50 €/h |
Une stack AI complète, sans assembler huit services.
Model serving, fine-tuning, AI Gateway, vector DB, runtime isolé, confidential computing, serverless GPU, microVM burst. Tout intégré au même tenant, même billing.
Model serving
Déploiement de modèles via serveurs d'inférence haute performance. Auto-détection du format modèle (safetensors, GGUF) pour configuration automatique.
Fine-tuning jobs
Entraînement LoRA et QLoRA sur GPU. Jobs indexés, checkpoints réguliers, résultat poussé dans le registry tenant.
AI Gateway européen
Proxy unifié vers modèles locaux Pool B, OVHcloud AI Endpoints, OpenAI, Anthropic, Mistral. Quota par tenant, audit log, routage européen prioritaire.
Embeddings vectoriels
Recherche sémantique native dans PostgreSQL via extension vectorielle, ou base dédiée Qdrant. Index HNSW et IVFFLAT.
Fonctions GPU à la demande
Invocation HTTP d'une fonction GPU. Pas de provisionnement préalable, facturation à la seconde d'exécution.
microVM burst
Workers GPU éphémères, cold start sous 100 ms. Workloads event-driven, isolation par microVM.
Runtime isolé renforcé
Chaque tenant tourne dans un runtime container isolé du noyau hôte. Pas d'évasion possible vers les nœuds GPU partagés.
Confidential computing
Enclaves matérielles disponibles sur plans Pro+ et Entreprise. Mémoire chiffrée, attestations cryptographiques. Vos prompts restent illisibles par l'opérateur.
Observabilité GPU
Utilisation VRAM, throughput tokens par seconde, température, puissance consommée. Métriques exposées par défaut.
Une API. Tous les modèles. Toujours européen d'abord.
L'AI Gateway expose un endpoint compatible OpenAI. Vous changez l'URL de base et le modèle, le code reste le même.
# Compatible OpenAI SDK
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://ai-gateway.runtime.di2amp.com/v1",
api_key=os.environ["PAAS_AI_KEY"]
)
# Modèle local Pool B (européen, latence sub-ms)
response = client.chat.completions.create(
model="llama-3-70b-fr",
messages=[{"role": "user", "content": "Bonjour"}]
)
# Routage automatique : local Pool B → OVH AI → Mistral → fournisseur tiers
# Quota et audit par tenant, audit log RGPD
Pages disponibles et à venir.
La documentation Pool B est en cours d'enrichissement. Voici ce qui est déjà ligne, et ce qui arrive bientôt.
Pages techniques à venir (Pool B documentation détaillée) :
Vous payez le GPU à l'heure utilisée. Rien d'autre.
La tarification Pool B est à l'usage GPU strict. Pas de frais fixes mensuels obligatoires pour utiliser le pool. Les plans Pool A et Pool C restent indépendants.
| GPU | Tarif horaire | Engagement mensuel | Engagement annuel |
|---|---|---|---|
| L40S 48 GB | 1,80 €/h | ~900 €/mois (24/7) | ~7 200 €/an (-33 %) |
| A100 80 GB | 2,90 €/h | ~1 450 €/mois (24/7) | ~11 600 €/an (-33 %) |
| H100 80 GB SXM5 | 4,50 €/h | ~2 250 €/mois (24/7) | ~18 000 €/an (-33 %) |
GPU européens. API que vous connaissez.
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