Support GPU
Fransys permet de provisionner des nodes GPU dans vos clusters pour exécuter des workloads nécessitant une puissance de calcul graphique : machine learning, inférence de modèles IA, traitement d'images ou vidéos, etc.
Disponibilité
Les instances GPU sont disponibles chez certains providers et dans certaines régions uniquement. Lors de la création d'un cluster, l'assistant vous demande si vous avez besoin de GPU. Si vous répondez Yes, seules les régions proposant des instances GPU sont affichées.
Sur la carte interactive, chaque hosting area indique si des GPU sont disponibles via le champ Has GPUs.
Les providers proposant actuellement des instances GPU :
| Provider | Régions GPU |
|---|---|
| Scaleway | France (Paris), Pologne (Varsovie) |
La disponibilité des instances GPU évolue régulièrement. Consultez la carte interactive lors de la création d'un cluster pour voir les options à jour.
Configurer un cluster GPU
La création d'un cluster avec GPU suit le même processus qu'un cluster classique :
- Répondez Yes à la question GPU dans le wizard
- Sélectionnez une région compatible GPU sur la carte
- Configurez vos node pools avec des typologies GPU (en mode Manuel) ou laissez l'AutoPilot gérer (en définissant un budget adapté)
En mode Manuel, les typologies GPU apparaissent dans la liste lors de l'ajout d'un node pool. Elles sont identifiées par le préfixe gpu et affichent les caractéristiques de la carte graphique en plus du CPU et de la RAM.
Cas d'usage
- Inférence IA — Déployer des modèles (Ollama, vLLM, etc.) sur des instances GPU pour des temps de réponse rapides
- Machine Learning — Entraîner ou fine-tuner des modèles directement sur votre cluster
- Traitement média — Encodage vidéo, génération d'images, rendering
Pour déployer un modèle IA sur GPU, utilisez le bloc Docker avec une image Ollama sur un cluster disposant de nodes GPU.