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Hébergement GPU et IA locale : alimentation, coûts et multi-GPU

Un parcours pratique pour choisir le matériel, mesurer l’électricité, comprendre Vast.ai et calculer la rentabilité sans confondre revenu brut et profit.

Données terrainHypothèses séparéesAucun rendement promis

Trois études pour partir du réel

01RTX 5090 sur Vast.ai : revenu brut observé et coût électriqueNeuf totaux quotidiens observés, leur moyenne arithmétique et les coûts manquants avant d’obtenir un vrai net.→02Deux RTX 5090 en PCIe x8/x8 : la machine complète comptePuissance, chaleur, RAM, NVMe, lignes CPU et réseau d’une machine réellement exploitée.→03Vast.ai verified ou non vérifié : ce que les relevés prouvent réellementUne chronologie de la vérification, de la fiabilité et des prix observés — sans inventer de causalité.→

Ordre de décision recommandé

  1. Définir la chargeJeu, IA locale, rendu, location de calcul ou plusieurs usages n’exigent pas la même VRAM ni les mêmes logiciels.
  2. Valider toute la plateformeGPU, lignes PCIe, CPU, RAM, stockage, alimentation, boîtier, ventilation et réseau doivent fonctionner ensemble.
  3. Mesurer à la priseLe TGP de la carte n’est pas la consommation de la machine complète.
  4. Calculer le netRevenu brut moins électricité, frais, entretien, temps de gestion, impôt et récupération du matériel.

Guides et outils complémentaires

Questions fréquentes

Deux GPU de 16 Go donnent-ils 32 Go de VRAM?

Pas automatiquement. Le logiciel doit savoir répartir le modèle ou les tâches entre les cartes. La capacité n’est pas fusionnée comme de la RAM système ordinaire.

Le statut verified garantit-il plus de locations?

Non. Il peut réduire une partie de l’incertitude pour un client, mais le prix, la disponibilité, la fiabilité, la VRAM, le CPU, le stockage, le réseau et la demande comptent aussi.

Le revenu brut suffit-il pour acheter une autre carte?

Non. La décision doit utiliser le revenu net mesuré et un scénario défavorable, pas seulement les meilleures journées.

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