Services
Trois lignes de service sur la même plateforme NVIDIA B200, dans un centre de données Tier III à Madrid : GPU dédié, inférence de modèles ouverts et conseil. Vous pouvez commencer par n'importe laquelle et passer à une autre sans changer de fournisseur ni de contrat.
GPU complet, fractions isolées au niveau matériel ou nœuds entiers. À la demande et sans engagement pour valider, ou réservé avec capacité garantie pour la production. Votre environnement, votre image, votre accès. Toutes les configurations sont sur la page tarifs.
à partir de1,50 €/h
Idéal pour les équipes techniques qui veulent leurs propres GPU, isolés et en Espagne, d'un pilote à l'heure jusqu'à la production.
Voir les tarifs →Une partie du GPU avec sa propre mémoire et sa propre puissance de calcul, isolée au niveau matériel grâce à MIG (Multi-Instance GPU) : aucun autre client n'utilise vos ressources. 1/8 avec environ 23 Go pour 1,50 €/h, 1/4 avec 45 Go pour 3,00 €/h et 1/2 avec 90 Go pour 6,00 €/h. Pour l'inférence, l'OCR, la voix et les modèles de taille moyenne.
D'un à quatre GPU B200 physiques complets dans notre cluster, attribués en passthrough : votre environnement accède directement au matériel, sans couche de virtualisation intermédiaire. Chaque GPU dispose de 180 Go de mémoire HBM3e à 8 To/s. Nous livrons une image configurée avec les bibliothèques de votre projet. 8,00 €/h par GPU.
Un serveur entier de huit B200 pour vous, hors du cluster partagé, livré monté et avec votre propre accès. Les GPU communiquent entre eux par NVLink 5 à 1,8 To/s chacun et le nœud est relié en InfiniBand NDR à 400 Gb/s. Pour l'entraînement, l'ajustement fin et les grands modèles, à 64,00 €/h.
Un conteneur prêt à l'emploi avec SSH, Python, PyTorch, Jupyter et des agents de code. Vous ne payez que les heures d'utilisation, car il se met en pause quand vous arrêtez de travailler. Idéal pour que votre équipe teste des modèles, prépare des données ou développe avant de passer à un GPU dédié.
Utilisez les meilleurs modèles ouverts sans gérer de GPU. Par une API compatible avec les SDK d'OpenAI et d'Anthropic, ou sur un endpoint privé réservé à votre organisation. Tout est traité à Madrid et rien de ce que vous envoyez ne sert à entraîner des modèles.
à partir de0,06 €/M tokens
Idéal si vous voulez intégrer l'IA à vos applications et processus sans vous occuper de l'infrastructure.
GPU Flow →Des modèles comme GLM 5.3, Qwen3.8, Gemma 4 26B, Nemotron 3.5 Lightning 30B ou ALIA 40B, du Barcelona Supercomputing Center, disponibles sur GPU Flow. Vous payez les tokens traités, à partir de 0,06 € le million en entrée. Si vous utilisez déjà les SDK d'OpenAI ou d'Anthropic, il suffit de changer l'adresse et la clé dans votre code.
Le modèle ouvert de votre choix, ou votre propre modèle ajusté, déployé sur des GPU réservés à votre organisation. Pas de file d'attente partagée avec d'autres clients, vos propres règles d'accès et une capacité dimensionnée pour votre volume. C'est la bonne option quand la confidentialité ou une charge soutenue l'exigent.
Transcription audio avec Whisper large-v3, lecture de documents numérisés avec des modèles de vision comme Qwen3-VL 32B et Nemotron Nano 12B VL, et synthèse vocale. Pour les procès-verbaux, les enregistrements de réunions, les dossiers papier ou l'accueil téléphonique, avec des données traitées en Espagne.
Nous avons construit et exploitons notre propre infrastructure. Nous vous aidons à décider de la vôtre en mesurant votre charge sur notre cluster, avant d'engager un budget, puis nous vous accompagnons dans la conception, le déploiement et l'exploitation.
première séance45 min, sans frais
Idéal si vous devez choisir l'infrastructure IA de votre organisation et voulez le faire sur des données mesurées.
Demander la séance →Nous traduisons votre cas d'usage (modèles, longueur de contexte, utilisateurs simultanés et temps de réponse attendu) en configuration adaptée. Nous ne l'estimons pas sur le papier : nous le mesurons en exécutant votre charge sur notre cluster B200, pour que la décision repose sur des données réelles et non sur des fiches techniques.
Le bon produit pour chaque étape, selon l'architecture de référence de NVIDIA : DGX Spark sur le bureau pour les pilotes et le développement, stations RTX PRO pour les départements et HGX B200 pour la production. Nous vous aidons à assembler chaque élément avec le réseau, le stockage et les logiciels nécessaires.
Puissance par baie, refroidissement liquide direct sur puce, réseau InfiniBand haut débit et stockage parallèle. Nous appliquons ce que nous avons appris en déployant et en exploitant NVIDIA Blackwell sur notre propre cluster, pour que votre centre de données soit prêt pour la densité des GPU actuels.
Si votre organisation dispose de sa propre infrastructure, nous l'exploitons pour vous : supervision, mises à jour, maintenance et support, avec NVIDIA Base Command Manager et notre équipe en Espagne. La propriété du matériel et des données reste la vôtre à tout moment.
Options
Nous les intégrons à la proposition selon votre cas. Interrogez-nous sur chacune d'elles.
Un système de fichiers parallèle pour les charges intensives en données, comme l'entraînement ou de grandes collections de documents. Chaque client dispose de son propre espace, avec quotas et contrôle d'accès indépendants.
espace propre · avec quotas
Des GPU de remplacement dans le même cluster. Comme vos données résident sur le stockage Exascaler et non sur le GPU, l'environnement redémarre sur un autre GPU sans rien déplacer.
standard < 24 h · 24/7 < 4 h
Une liaison point à point chiffrée entre votre site ou votre centre de données et notre cluster à Madrid, via un partenaire de connectivité, pour que votre trafic ne passe jamais par l'internet public.
cryptographie post-quantique disponible
Que choisir
Un guide rapide. Si votre cas ne correspond à aucune ligne, parlez-nous-en et nous l'étudierons ensemble.
| Besoin | Ligne | Modalité | À partir de |
|---|---|---|---|
| Tester un modèle ouvert cette semaine | B · Inférence | API au token sur GPU Flow | 0,06 €/M tokens |
| Développer et expérimenter avec des agents de code | A · GPU dédié | Sandbox de développement | 0,15 €/h active |
| Servir un modèle moyen, de l'OCR ou de la voix en production | A · GPU dédié | Fraction MIG de 1/8 à 1/2 | 1,50 €/h |
| Donner l'IA à tout le personnel avec des données sensibles | B · Inférence | Endpoint privé dédié | Selon le volume |
| Ajuster ou entraîner un modèle sur vos données | A · GPU dédié | Pod dédié ou nœud 8 × B200 | 8,00 €/h |
| Choisir l'infrastructure IA de votre organisation | C · Conseil | Dimensionnement | 45 min, sans frais |
À la demande, vous payez à l'heure, sans engagement et selon la disponibilité ; en réservé, la capacité est garantie, avec un minimum de six mois. Un B200 complet coûte 8,00 €/h à la demande ou 5 840 € par mois en réservé (730 heures). Pour des engagements plus longs, parlons-en.
C'est une partie d'un GPU B200 isolée au niveau matériel, avec sa propre mémoire et sa propre puissance de calcul. MIG (Multi-Instance GPU) est une technologie NVIDIA qui sépare les fractions au niveau de la puce : aucun autre client ne peut voir ni utiliser vos ressources. Elle va de 1/8 (environ 23 Go) à 1/2 (90 Go).
Oui. Vous pouvez le déployer sur un pod dédié avec votre propre image ou nous demander un endpoint privé qui le sert uniquement à votre organisation. Vos modèles et leurs poids restent les vôtres et vous pouvez les emporter quand vous le souhaitez.
Un environnement dédié standard est prêt 72 heures après la signature. L'API de GPU Flow est en libre-service : vous pouvez l'utiliser dès votre inscription.
Non. Tous les prix publiés s'entendent hors TVA et figurent sur la page tarifs. Les options (stockage, haute disponibilité et connectivité dédiée) sont intégrées à la proposition selon votre cas.
Oui. Les trois lignes reposent sur la même plateforme : vous pouvez passer de l'API à un GPU dédié, ou d'une fraction à un pod, sans changer de fournisseur. Vos données, modèles et poids vous appartiennent à tout moment.
Prochaine étape
Parlez-nous de votre cas et nous vous proposerons la configuration.