La carte graphique est le composant le plus important d'une station de travail d'IA, mais le choix approprié dépend de votre charge de travail.

Pour l'inférence d'IA, les grands modèles de langage en local et le développement, les cartes graphiques NVIDIA GeForce RTX offrent d'excellentes performances et un excellent rapport qualité-prix. Pour les modèles plus volumineux, les déploiements d'entreprise et les charges de travail en continu, les cartes graphiques NVIDIA RTX PRO offrent des capacités de VRAM nettement supérieures, des pilotes d'entreprise et une fiabilité renforcée.

Si vous ne savez pas quelle carte graphique convient à votre application, nos spécialistes en IA peuvent vous recommander une configuration en fonction des modèles et des logiciels que vous comptez utiliser.

La VRAM détermine la taille des modèles d'IA que votre système peut exécuter efficacement.

À titre indicatif :

• 8 à 16 Go : inférence d'entrée de gamme avec des modèles linguistiques de petite taille (environ 7 à 13 milliards de paramètres)
• 16 à 24 Go : inférence de milieu de gamme avec des modèles plus volumineux (13 milliards à 70 milliards de paramètres selon la quantification)
• 32 à 48 Go : modèles linguistiques volumineux, ajustement fin et flux de travail d'IA plus exigeants
• 96 Go ou plus : développement professionnel d'IA, entraînement de modèles et charges de travail d'entreprise

Les exigences précises dépendent de l'architecture du modèle, de la précision et de la quantification utilisées.

Pour la plupart des charges de travail liées à l'IA, la carte graphique offre les meilleurs gains de performances et devrait constituer votre investissement principal.

Le processeur reste toutefois essentiel pour la préparation des données, la gestion du stockage et le transfert efficace des données vers la carte graphique. Le choix d'une plate-forme équilibrée permet d'éviter les goulots d'étranglement, en particulier lors de l'utilisation de plusieurs cartes graphiques ou du traitement de grands ensembles de données.

La quantité de RAM requise dépend de vos ensembles de données, de vos applications et de votre environnement de développement.

À titre indicatif :

• 32 Go : développement d'IA d'entrée de gamme
• 64 Go : la plupart des charges de travail de développement et d'inférence en IA
• 128 Go et plus : ensembles de données volumineux, machines virtuelles et systèmes à plusieurs cartes graphiques

La mémoire peut généralement être augmentée au fil du temps, à mesure que les projets deviennent plus exigeants.

Les projets d'IA peuvent rapidement épuiser l'espace de stockage, en particulier lorsque vous travaillez avec des ensembles de données volumineux, des points de contrôle et plusieurs versions de modèles.

Il est recommandé d'utiliser un SSD NVMe rapide pour votre système d'exploitation et vos projets actifs, ainsi qu'un espace de stockage SSD ou HDD supplémentaire pour les ensembles de données, les modèles archivés et le stockage à long terme. La configuration idéale dépend de votre flux de travail et de vos volumes de données.

Les stations de travail en tour ou montées en rack sont idéales pour les développeurs, les chercheurs et les équipes d'ingénieurs qui ont besoin d'un matériel d'IA hautement performant à leur station de travail.

Les serveurs en rack sont mieux adaptés aux infrastructures partagées, aux salles de serveurs et aux déploiements d'entreprise où une densité de cartes graphiques plus élevée, la gestion à distance et le fonctionnement continu constituent des priorités.

Si vous ne savez pas quelle plate-forme choisir, nos spécialistes peuvent vous aider à trouver la solution la mieux adaptée à votre environnement.

Liens rapides

• Stations de travail au format tour
• Stations de travail au format rack
• Serveurs

Oui. De nombreuses charges de travail d'IA s'adaptent exceptionnellement bien à l'utilisation de plusieurs processeurs graphiques, ce qui permet d'entraîner des modèles plus volumineux, d'augmenter le débit d'inférence et de réduire les temps de traitement.

Le nombre de processeurs graphiques pris en charge dépend de la plate-forme, des besoins en refroidissement et de l'alimentation électrique, autant d'éléments à prendre en compte lors de la conception du système..

Le NVIDIA DGX Spark est conçu comme une plateforme de développement d'IA compacte destinée aux développeurs individuels et aux petites équipes.

Son faible encombrement en fait la solution idéale pour le développement local de modèles, l'expérimentation et le réglage fin, sans nécessiter de serveur traditionnel. Plusieurs systèmes DGX Spark peuvent également être interconnectés afin d'étendre les capacités de développement à mesure que les besoins évoluent.

Nos systèmes d'IA prennent en charge les cadres de développement et les piles logicielles d'IA les plus courants à l'heure actuelle, notamment :

• PyTorch
• TensorFlow
• NVIDIA CUDA
• NVIDIA NIM
• TensorRT
• Hugging Face
• Ollama
• LangChain
• ComfyUI
• vLLM

Les systèmes peuvent également être configurés pour les environnements AMD ROCm et Intel oneAPI lorsque cela est nécessaire.

Oui. Les systèmes peuvent être configurés avec Ubuntu et d'autres distributions Linux majeures, parallèlement à Windows, en fonction de votre environnement de développement préféré.

Que vous utilisiez des applications en conteneurs, CUDA ou des cadres de développement d'IA ouvertes, nous pouvons vous recommander le système d'exploitation le mieux adapté à votre flux de travail.

Nous installons actuellement Ubuntu 26.04 LTS sur demande. Si vous souhaitez que nous l'installions, veuillez nous contacter et nous pourrons installer ce système d'exploitation à la place.

Tout à fait. Chaque projet d'IA présente des exigences différentes, que vous développiez des agents IA, affiniez des modèles linguistiques, créiez des applications de vision par ordinateur ou exécutiez des charges de travail d'inférence en entreprise.

Plutôt que de proposer des spécifications fixes, PCSpecialist conçoit des systèmes adaptés à votre pile logicielle, à vos ensembles de données et à vos futurs projets d'expansion afin de garantir que le matériel soit parfaitement adapté à vos besoins.

Les plates-formes dans le cloud offrent une grande flexibilité, mais pour les organisations qui exécutent régulièrement des charges de travail d'IA, un matériel dédié peut présenter des avantages significatifs à long terme.

Parmi ces avantages, on peut citer :

• Des coûts d'exploitation réduits à long terme
• Un contrôle total sur les données sensibles ou propriétaires
• L'absence de frais de calcul récurrents
• Des performances constantes sans partage des ressources dans le cloud
• Un accès immédiat dès que votre équipe en a besoin

De nombreuses organisations préfèrent également conserver le développement de l'IA sur site afin de simplifier les exigences en matière de sécurité et de conformité.

Oui. Contrairement à de nombreuses plates-formes matérielles fixes, les stations de travail d'IA peuvent souvent être mises à niveau avec de la mémoire supplémentaire, du stockage ou des cartes graphiques à mesure que vos charges de travail évoluent.

Prévoir dès le départ une expansion future peut prolonger considérablement la durée de vie de votre investissement.

Oui. Chaque station de travail d'IA PCSpecialist est fabriquée sur commande, ce qui vous permet de configurer les processeurs, les cartes graphiques, la mémoire, le stockage, les options réseau et le châssis en fonction de vos besoins précis.

Que vous ayez besoin d'un système de développement compact, d'une station de travail à plusieurs processeurs graphiques performante ou d'un serveur d'IA d'entreprise, chaque système est assemblé par des professionnels, doté d'un câblage soigné, testé pour garantir sa stabilité et bénéficie d'une assistance technique basée au Royaume-Uni.

Le choix du système approprié dépend de vos applications, de la taille de vos modèles, de vos ensembles de données, de votre budget et de vos projets futurs.

Si vous ne savez pas par où commencer, nos spécialistes en IA peuvent vous aider à choisir une configuration adaptée à votre charge de travail, vous garantissant ainsi les performances dont vous avez besoin aujourd'hui tout en laissant une marge de manœuvre pour votre évolution future.