GPU dédiés pour l'intelligence artificielle : trouvez la bonne infrastructure sans attendre
La demande en GPU dédiés augmente au rythme des projets d'intelligence artificielle qui se multiplient dans les entreprises. Datalok s'appuie sur son stock propre et son réseau de partenaires opérateurs de datacenters pour vous mettre en relation, rapidement, avec la capacité GPU dont vous avez besoin.
Un accès direct au GPU dédié, sans les détours habituels
Ceux qui cherchent de la capacité GPU se heurtent souvent aux mêmes obstacles : des délais d'approvisionnement qui s'allongent chez les fournisseurs traditionnels, une disponibilité incertaine, et parfois plusieurs intermédiaires à traverser avant d'obtenir une réponse concrète.
Que votre projet nécessite un rack GPU complet, quelques serveurs dédiés ou une configuration construite sur mesure, Datalok identifie, parmi son stock disponible et son réseau de partenaires, la solution qui correspond à vos contraintes techniques, à votre calendrier et à votre budget. Cette double approche permet de raccourcir sensiblement les délais par rapport à une recherche fournisseur classique. La tarification reste transparente et se négocie directement entre les parties concernées.
Comment se déroule la mise en relation
Trois étapes suffisent pour identifier la bonne source de capacité GPU.
Décrivez votre besoin
Type de charge de travail IA, puissance de calcul recherchée, contraintes de localisation, calendrier du projet.
Qualification par l'équipe Datalok
Identification de la ou des sources les plus pertinentes, qu'il s'agisse du stock Datalok ou d'un partenaire du réseau.
Mise en relation directe
Introduction sans couche d'intermédiation supplémentaire ; la contractualisation se règle entre votre entreprise et le fournisseur retenu.
Pour quels projets
Cette offre s'adresse à des profils variés, tous confrontés à la même contrainte : accéder rapidement à de la capacité GPU fiable.
Laboratoires de recherche
Entraînement de leurs propres modèles.
Startups en montée en charge
Celles qui ne trouvent plus de créneau chez leurs fournisseurs habituels.
ESN et intégrateurs
Déploiement de projets d'IA pour leurs clients.
Rapatriement depuis le cloud public
Reprendre la main sur ses coûts d'infrastructure IA.
Acteurs publics
Projets liés à la souveraineté numérique.
Pourquoi passer par Datalok
- Un réseau de partenaires déjà qualifiés : pas besoin de vérifier vous-même la fiabilité de chaque fournisseur potentiel
- Une tarification sans marge cachée liée à un empilement d'intermédiaires
- Un accompagnement sur le dimensionnement du besoin en amont, pour éviter de sur- ou sous-dimensionner votre commande
- Aucun engagement de durée imposé par un intermédiaire unique : c'est le contrat passé avec le fournisseur retenu qui en fixe les termes
Marques et modèles disponibles
Le stock Datalok et le réseau de partenaires couvrent les principales générations de GPU utilisées pour l'IA, chez NVIDIA, AMD et Intel. La disponibilité précise par modèle dépend du moment et du volume demandé ; l'équipe Datalok confirme l'accès réel au moment de la qualification de votre besoin.
| Marque | Modèle | Usage recommandé |
|---|---|---|
| NVIDIA | H100 | Référence encore la plus déployée pour l'entraînement et l'inférence de modèles de grande taille, disponible en serveur ou rack complet. |
| NVIDIA | H200 | Version étendue du H100, avec davantage de mémoire embarquée, adaptée aux charges d'inférence intensives et aux contextes longs. |
| NVIDIA | B200 | Génération Blackwell, pour les projets qui recherchent la puissance de calcul la plus élevée du marché, sous réserve de disponibilité. |
| NVIDIA | B300 | Génération Blackwell Ultra, mémoire et puissance de calcul accrues par rapport au B200, pour les charges d'entraînement et d'inférence les plus exigeantes. |
| NVIDIA | GB200 NVL72 | Rack complet Blackwell interconnecté NVLink, pour l'entraînement de modèles à très grande échelle. |
| NVIDIA | GB300 NVL72 | Évolution Blackwell Ultra du GB200 NVL72, pour les déploiements les plus récents à très grande échelle. |
| NVIDIA | L40S | Orienté inférence, rendu graphique et charges mixtes IA/visualisation, alternative pertinente quand l'entraînement à grande échelle n'est pas la priorité. |
| NVIDIA | A100 | Toujours présent chez certains partenaires pour les déploiements existants ou les besoins moins critiques en dernière génération. |
| NVIDIA | DGX (DGX B200, DGX H100…) | Plateformes serveur NVIDIA DGX clé en main, disponibles selon la configuration retenue. |
| AMD | Instinct MI300X / MI325X | Alternative à l'écosystème NVIDIA, avec une mémoire embarquée particulièrement adaptée aux modèles volumineux et aux fenêtres de contexte longues. |
| AMD | Instinct MI350X / MI355X | Génération la plus récente chez AMD, pour les projets qui veulent comparer les options avant de trancher. |
| Intel | Gaudi 2 / Gaudi 3 | Accélérateurs IA d'Intel, une alternative à considérer pour l'entraînement et l'inférence à grande échelle. |
| Intel | Data Center GPU Max Series | GPU Intel dédié au calcul intensif et à l'IA, pour les projets qui souhaitent diversifier leurs sources d'approvisionnement. |
Si votre projet impose un modèle ou une marque en particulier, précisez-le dès la description de votre besoin : cela accélère la qualification et la mise en relation avec la bonne source.
Vous cherchez plutôt un site d'hébergement pour vos propres serveurs IA ? Consultez notre page dédiée aux datacenters prêts pour l'IA.
Questions fréquentes
Quels types de projets IA peuvent bénéficier de GPU dédiés via Datalok ?
L'entraînement de modèles, l'inférence à grande échelle, le calcul scientifique et le rendu 3D figurent parmi les usages les plus fréquents rencontrés sur la marketplace Datalok.
Quelle est la différence entre un GPU dédié et une instance GPU cloud ?
Un GPU dédié est réservé à un seul client, sur un serveur ou un rack qui lui est propre, ce qui offre une meilleure prévisibilité de performance et de coût sur la durée. Une instance cloud est mutualisée et facturée à l'usage, avec une flexibilité plus grande mais une prévisibilité budgétaire moindre sur les charges continues.
Combien de temps faut-il pour obtenir une mise en relation ?
Le délai dépend de la configuration recherchée et de la disponibilité du moment, mais l'objectif de Datalok est de raccourcir sensiblement les délais habituellement constatés chez les fournisseurs traditionnels grâce au stock propre et au réseau de partenaires déjà identifiés.
Datalok propose-t-il du GPU uniquement en France ?
Non. Le réseau de partenaires de Datalok couvre la France et plusieurs pays européens, et s'étend au-delà selon les projets.
Quels modèles de GPU Datalok propose-t-il ?
Le stock Datalok et le réseau de partenaires couvrent les principales gammes NVIDIA (H100, H200, B200, B300, GB200 NVL72, GB300 NVL72, L40S, A100, configurations DGX) ainsi que les GPU AMD Instinct (MI300X, MI325X, MI350X, MI355X) et les accélérateurs IA Intel (Gaudi 2, Gaudi 3, Data Center GPU Max Series). La disponibilité exacte par modèle est confirmée au moment de la qualification de votre demande.
Parlons de votre projet GPU
Décrivez votre besoin (type de charge de travail, modèle ou marque recherchés, calendrier) via notre formulaire de contact. L'équipe Datalok identifie la solution la plus adaptée dans son stock ou son réseau de partenaires.