RISE-GPU-1 est le serveur dédié GPU de la gamme RISE de Kimsufi : un serveur bare metal équipé d'une carte graphique AMD Radeon RX 6700 XT dotée de 12 Go de mémoire vidéo, proposé à 129,99 € HT par mois. Conçu pour les charges qui ont besoin d'un processeur graphique rien que pour elles (inférence de petits modèles d'IA, machine learning, imagerie 3D, encodage, simulation), ce serveur GPU rend la puissance de calcul accessible, sans l'engagement financier d'une infrastructure HPC complète. Dans ce guide : la fiche technique complète du RISE-GPU-1, les usages concrets permis par son GPU, la différence avec un GPU partagé, et les points à vérifier avant de louer.
Points clés à retenir
- RISE-GPU-1 est un serveur GPU bare metal : processeur AMD Ryzen 7 5800X (8 cœurs / 16 threads), 1× Radeon RX 6700 XT (12 Go de mémoire vidéo), 64 Go de DDR4 ECC, 2×960 Go de SSD NVMe en soft RAID, bande passante 1 Gbit/s illimitée et garantie, à partir de 129,99 € HT/mois.
- Le GPU est entièrement réservé à votre usage : aucune mutualisation de la carte, contrairement aux instances de cloud où la ressource est partagée entre plusieurs clients.
- Les utilisations auxquelles cette configuration est adaptée : inférence de petits modèles d'IA (familles type SMOL), machine learning, deep learning, rendu 3D, encodage, simulation scientifique et calcul intensif léger.
- Le serveur est hébergé en France, dans les datacentres OVHcloud de Gravelines (GRA) et Roubaix (RBX) ; la disponibilité en temps réel s'affiche sur la page produit RISE-GPU-1.
- Avant de louer, vérifiez la compatibilité de vos logiciels et frameworks avec un GPU AMD Radeon : c'est le premier critère de choix pour un projet IA ou d'imagerie.
Qu'est-ce qu'un serveur dédié GPU ?
Un serveur GPU est un serveur physique qui embarque, en plus du processeur central (CPU), au moins un processeur graphique (GPU) dont vous avez l'usage exclusif. Le processeur graphique n'est pas un simple accessoire d'affichage : c'est une unité de calcul massivement parallèle, capable de traiter des milliers d'opérations simples en même temps là où un CPU excelle sur des tâches séquentielles complexes. Cette architecture fait du serveur GPU l'outil naturel pour l'intelligence artificielle, le machine learning, l'imagerie 3D, l'encodage vidéo et une partie du calcul scientifique.
Le mot « dédié » a deux sens ici. D'abord, le serveur est dédié : le serveur physique entier vous appartient pendant toute la location, avec un accès root complet : c'est le principe de l'hébergement bare metal, que nous détaillons dans notre guide sur les serveurs dédiés. Ensuite, le GPU est réservé : la carte n'est ni virtualisée ni découpée entre plusieurs clients. Chaque cœur de calcul, chaque octet des 12 Go de mémoire graphique sert uniquement vos charges.
C'est la grande différence avec les offres de GPU « partagé » que l'on trouve sur les plateformes virtualisées : sur une instance virtualisée, le processeur physique est souvent découpé entre plusieurs utilisateurs, ce qui peut introduire de la variabilité de performance et des limites de mémoire graphique. Sur un serveur GPU comme le RISE-GPU-1, la capacité de la carte est intégralement à vous, et le système n'a aucune couche de virtualisation entre votre logiciel et le matériel. Pour approfondir ce comparatif de modèle d'hébergement, notre article serveur dédié vs cloud passe en revue les avantages et les limites de chaque approche.
RISE-GPU-1 : la fiche technique complète
Le RISE-GPU-1 appartient à la génération II de la gamme RISE, la gamme de Kimsufi orientée rapport performance/prix. Voici la configuration telle qu'elle est commercialisée sur la page produit :
| Composant | Spécification |
|---|---|
| Processeur (CPU) | AMD Ryzen 7 5800X, 8 cœurs / 16 threads, 3,8 GHz (turbo 4,7 GHz) |
| Processeur graphique (GPU) | 1× AMD Radeon RX 6700 XT, 12 Go de mémoire graphique |
| Mémoire vive | 64 Go DDR4 ECC |
| Stockage | 2×960 Go SSD NVMe (soft RAID) |
| Bande passante | 1 Gbit/s (illimitée et garantie) |
| Datacentres | Gravelines (GRA) et Roubaix (RBX), France |
| Prix | 129,99 € HT/mois (155,99 € TTC) |
| Frais d'installation | 129,99 € (facturés une fois) |
Le CPU : un Ryzen 7 5800X à 8 cœurs
Le processeur AMD Ryzen 7 5800X apporte 8 cœurs physiques et 16 threads, avec une fréquence de base de 3,8 GHz et un turbo à 4,7 GHz. Dans un serveur GPU, le CPU a deux rôles : préparer et acheminer les données vers le GPU, et faire tourner tout ce qui n'est pas parallélisable : système d'exploitation, base de données, serveur d'application, prétraitement. Huit cœurs cadencés haut constituent une base confortable pour accompagner le GPU sans le faire attendre, que votre charge soit un service d'inférence, un pipeline d'imagerie ou un serveur de développement.
Le GPU : la Radeon RX 6700 XT et ses 12 Go
La pièce maîtresse de ce serveur GPU est la carte AMD Radeon RX 6700 XT, équipée de 12 Go de mémoire vidéo. Douze gigaoctets de VRAM, c'est la capacité qui détermine la taille des réseaux et des scènes que vous pouvez charger directement sur la carte. Pour de l'inférence de petits modèles d'IA, du réglage fin léger, de l'imagerie 3D ou de l'encodage, cette quantité de mémoire vidéo place le RISE-GPU-1 dans une catégorie accessible du marché des serveurs GPU, très loin des configurations multi-cartes des infrastructures HPC haut de gamme, et à un prix en rapport.
64 Go de DDR4 ECC : la fiabilité côté mémoire
La mémoire vive de ce serveur GPU est de type ECC (correction d'erreurs), une caractéristique de matériel professionnel qui protège vos calculs longs contre les erreurs mémoire silencieuses. 64 Go de RAM laissent de la marge pour charger des jeux de données, orchestrer des conteneurs ou faire tourner un environnement de développement complet sur le serveur, à côté de la carte.
2×960 Go de SSD NVMe en soft RAID
Sur ce serveur GPU, le stockage repose sur deux SSD NVMe de 960 Go montés en soft RAID : le NVMe assure des lectures et écritures rapides, utiles pour charger des poids depuis le disque vers la mémoire vidéo ou pour les pipelines de données.
Usages concrets : que permet le GPU du RISE-GPU-1 ?
Un serveur GPU sert d'abord une idée simple : exécuter sur votre propre matériel les charges parallèles qui saturent un CPU, en mobilisant la puissance de calcul du GPU plutôt que celle du processeur central. Voici les usages concrets pour lesquels le RISE-GPU-1 est dimensionné.
IA et machine learning : inférence de petits modèles
La demande la plus courante aujourd'hui pour un serveur GPU est l'inférence de modèles d'intelligence artificielle : faire tourner un modèle entraîné pour répondre à des requêtes, sans dépendre d'une API externe. Les petits modèles de langage et de vision (quelques centaines de millions à quelques milliards de paramètres, comme ceux des familles SMOL ou les modèles compacts quantifiés) tiennent dans les 12 Go de mémoire graphique de la Radeon RX 6700 XT et constituent le cœur de cible de ce serveur. Héberger vous-même l'inférence sur votre propre serveur GPU permet de garder la main sur vos données, de maîtriser votre coût par requête et de servir vos utilisateurs depuis la France. C'est aussi un excellent environnement pour expérimenter : déployer un réseau, le mesurer, le remplacer, sans facturation à l'usage.
Deep learning : entraînement et fine-tuning légers
Pour le deep learning, le GPU accélère deux étapes : l'entraînement proprement dit et le fine-tuning (réglage fin d'un réseau existant sur vos données). Un entraînement de grand réseau sur une seule carte de 12 Go n'est pas le propos du RISE-GPU-1 ; en revanche, le fine-tuning de petits réseaux, l'entraînement de réseaux de taille modeste et tous vos travaux de recherche et de prototypage s'exécutent sur ce matériel à un prix mensuel fixe : un avantage réel par rapport à une facturation horaire à la demande dès que le serveur tourne plusieurs heures par jour. Point de vigilance : vérifiez avant tout projet que votre framework et vos bibliothèques de calcul supportent le GPU AMD de cette configuration.
Rendu 3D et création d'images de synthèse
Le rendu 3D est la vocation historique du calcul sur GPU : moteurs d'imagerie, scènes d'architecture, d'animation ou de design produit bénéficient directement de la puissance parallèle du GPU. Un serveur GPU permet de déporter les fermes de calcul d'images sur un serveur toujours allumé, accessible à distance, qui ne mobilise ni votre poste de travail ni votre connexion. Pour les studios et les indépendants, c'est une capacité de production d'images permanente à coût connu, sur un matériel stable.
Encodage vidéo et streaming
L'encodage et le transcodage sont des charges massivement parallèles que le GPU absorbe bien mieux qu'un processeur classique : préparation de contenus à la demande, déclinaison multi-formats, pipelines de médias. Si votre application produit ou transforme des flux multimédias, un serveur GPU réduit fortement les temps d'encodage par rapport à un serveur dépourvu de GPU.
Simulation et calcul scientifique (HPC léger)
Simulation numérique, calcul scientifique, traitements par lots : une partie des charges HPC se prête au calcul GPU. Le RISE-GPU-1 couvre le segment « HPC léger » : celui des laboratoires, des bureaux d'études et des équipes de data science qui ont besoin d'un serveur de calcul GPU permanent et d'un serveur d'application, sans louer une infrastructure haute performance complète. Pour les besoins de calcul intensif à grande échelle, OVHcloud propose des gammes spécialisées, comme les serveurs GPU Scale de sa gamme bare metal, dimensionnés pour plusieurs cartes graphiques.
GPU dédié ou GPU partagé : quelle différence ?
C'est la question centrale au moment de choisir. Sur les plateformes virtualisées, un GPU partagé est un processeur physique découpé entre plusieurs clients par virtualisation : vous louez une fraction de la carte, avec une portion de sa mémoire vidéo. L'avantage est la flexibilité : on allume et on éteint à la demande. Les limites sont la variabilité de performance, le plafond de mémoire et le coût à l'usage, qui grimpe vite pour une charge permanente.
Sur un serveur GPU comme le RISE-GPU-1, la situation s'inverse : le GPU entier vous est réservé, la performance est stable puisque aucune autre charge ne vient contester la ressource, et le coût est un forfait mensuel fixe plutôt qu'un coût à la consommation. Pour une charge continue (une application d'inférence en production, un pipeline d'imagerie, un serveur d'expérimentation qui tourne tous les jours), l'approche bare metal est en général plus prévisible et plus économique. Notre comparatif serveur dédié vs VPS explique la même logique appliquée aux serveurs sans GPU : la mutualisation fait baisser le prix d'entrée, mais le bare metal gagne dès que la charge est soutenue.
Prix et engagements du RISE-GPU-1
Le serveur GPU RISE-GPU-1 est affiché à 129,99 € HT par mois, soit 155,99 € TTC, auxquels s'ajoutent des frais d'installation de 129,99 € facturés une seule fois à la mise en service. L'offre est proposée en France dans les datacentres de Gravelines et de Roubaix : Kimsufi est une marque d'OVHcloud, et le serveur est livré sur son infrastructure.
Côté engagements, la fiche commerciale de l'offre prévoit des formules avec engagement préalable (upfront) de 12 ou 24 mois, ainsi que, pour la vente directe, des durées de 6 à 60 mois ou une formule mensuelle sans engagement : les conditions exactes et les remises associées s'affichent au moment de la commande sur la page produit. La disponibilité varie selon le datacentre et le moment ; une fois le système livré, la capacité du serveur reste identique pendant toute la location, ce qui garantit une performance stable. Le stock s'affiche en temps réel sur la page de configuration du RISE-GPU-1, qui est le point de départ de la commande.
À titre de repère dans la gamme Kimsufi, un serveur sans GPU de la gamme RISE démarre à 64,99 € HT/mois ; le surcoût du RISE-GPU-1 correspond au GPU réservé et à ses 12 Go de mémoire vidéo. Pour situer votre budget global, notre guide des serveurs dédiés pas chers passe en revue les paliers de prix des gammes KS, SYS et RISE.
Windows et licences disponibles
Si la plupart des usages IA et imagerie tournent sous Linux, le RISE-GPU-1 peut aussi être livré avec un système Windows : les licences Windows Server (de 2016 à 2025, éditions Standard et Datacenter) et SQL Server (2017 et 2019, éditions Web et Standard) sont proposées en option à la commande. Le tarif de la licence s'ajoute alors au prix mensuel du serveur. Sous Linux, l'installation de votre distribution et la configuration du système se font librement avec l'accès root ; notre guide pour configurer un serveur Linux couvre les premières étapes.
FAQ : tout savoir sur les serveurs GPU dédiés
C'est quoi un serveur dédié ?
Un serveur dédié est un serveur physique loué en totalité à un seul client : toutes les ressources (CPU, RAM, stockage, GPU le cas échéant) vous sont réservées, avec un accès root complet. La définition complète et les différences avec l'hébergement mutualisé sont dans notre article qu'est-ce qu'un serveur dédié.
Qu'est-ce qu'un serveur de calcul GPU ?
C'est un serveur GPU équipé d'un ou plusieurs accélérateurs de calcul, qui apporte la puissance nécessaire aux applications parallèles : intelligence artificielle, machine learning, imagerie 3D, encodage, simulation. Le GPU traite en parallèle des milliers d'opérations, ce qui rend ces charges beaucoup plus rapides que sur un CPU seul.
Quel serveur GPU choisir pour l'IA ?
Trois critères : la mémoire de la carte (elle détermine la taille des réseaux de neurones que vous pouvez charger : 12 Go sur le RISE-GPU-1), la compatibilité de vos frameworks avec le GPU, et le mode de facturation (forfait mensuel d'un serveur bare metal contre facturation horaire à la demande). Pour de l'inférence de petits modèles, du fine-tuning léger et de l'expérimentation, un serveur GPU à carte unique comme le RISE-GPU-1 est le point d'entrée le plus simple ; pour de l'entraînement massif, regardez les gammes supérieures d'OVHcloud équipées de plusieurs cartes, par exemple le Scale-GPU-3.
Où louer un serveur GPU chez OVHcloud ?
Chez Kimsufi, ce serveur GPU se commande directement depuis sa page produit : choisissez le datacentre, le système et les options, puis validez la configuration. OVHcloud propose également des serveurs GPU dans sa gamme bare metal principale, dont le Scale-GPU-1 et Scale-GPU-2 pour des besoins plus lourds, ainsi qu'une page consacrée au meilleur cloud GPU selon votre cas d'usage.
Quelle différence entre un GPU dédié et un GPU partagé ?
Un GPU partagé est une fraction de carte virtualisée, louée à la demande dans le cloud : flexible mais variable, avec un plafond de mémoire. Un GPU dédié est une carte physique entière réservée à votre serveur : performance stable, toute la mémoire pour vous, coût forfaitaire. Pour une charge qui tourne en continu, un serveur GPU en bare metal est généralement le meilleur choix.
Ai-je vraiment besoin d'un serveur GPU ?
Si votre charge exploite le calcul parallèle (IA, imagerie, vidéo, simulation) et tourne régulièrement, oui : un serveur GPU amortit vite son forfait mensuel face à une facturation à la consommation. Pour un site web, une base de données ou un usage sans GPU, un serveur classique reste plus pertinent : notre guide ai-je besoin d'un serveur dédié aide à trancher.
Conclusion
Le RISE-GPU-1 met un serveur GPU bare metal à 129,99 € HT/mois entre les mains des équipes qui veulent héberger elles-mêmes leurs charges accélérées : inférence de petits modèles d'IA, machine learning, imagerie 3D, encodage, simulation et calcul léger. Le processeur AMD Ryzen 7 5800X, les 12 Go de mémoire vidéo de la Radeon RX 6700 XT, les 64 Go de DDR4 ECC et les 2×960 Go de NVMe forment une configuration cohérente, hébergée en France à Gravelines ou Roubaix, facturée au forfait. Avant de commander, deux vérifications : la compatibilité de vos logiciels avec le GPU AMD, et la disponibilité affichée sur la page produit. Le reste se configure en quelques clics (système, options, licences, datacentre) depuis la page RISE-GPU-1.