Inférence LLM sur bare metal dédié
Déployez et servez des modèles de langage volumineux sur du matériel que vous ne partagez avec personne. VRAM complète, bande passante totale, latence constante, à chaque requête.
Exécutez votre pipeline LLM sur une infrastructure conçue pour cela
GPU complet, VRAM complète
96 Go GDDR7 ECC par GPU, 768 Go au total. Pas de couche de virtualisation, pas de locataires partagés, pas de limites de mémoire imposées par l'infrastructure.
Précision FP4 et FP8
Support natif de la précision Blackwell pour les frameworks d'inférence LLM modernes : vLLM, TGI, TensorRT-LLM, Ollama.
Coût prévisible
Aucuns frais de sortie, aucun coût d'infrastructure caché. À partir de 1,30 $/GPU/heure sur un engagement de 60 mois.
Pourquoi le bare metal est essentiel pour l'inférence LLM
L'infrastructure GPU partagée introduit une variabilité de latence que vous ne pouvez ni prédire ni contrôler. Lorsque plusieurs locataires se disputent la même bande passante mémoire, le débit d'inférence se dégrade, surtout en charge.
Avec le bare metal 1Legion, vous bénéficiez du GPU complet. Pas de tâches concurrentes. Le même débit pour la première requête et pour la 10 000e.
Le serveur 8x RTX Pro 6000 Blackwell Max-Q exécute des modèles jusqu'à 70 milliards de paramètres en pleine précision, et des modèles plus grands avec quantification FP4, sur du matériel dédié, avec un support technique direct.
Prêt à déployer votre LLM sur du bare metal ?
Parlez-nous de votre modèle et de votre charge de travail. Nous vous proposerons la configuration adaptée.
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