Serveur d'inférence IA on-premise pour LLM en productionOn-premise AI inference server for production LLMs
Faire tourner un modèle de langage en interne répond a une contrainte simple : les données ne sortent pas. Le dimensionnement se joue d'abord sur la VRAM, qui doit contenir les poids du modèle, puis sur la bande passante mémoire du GPU, qui détermine la vitesse de génération. S2I assemble ces serveurs et valide leur comportement en charge continue.Running a language model in house answers one simple constraint: the data never leaves. Sizing hinges first on VRAM, which must hold the model weights, then on GPU memory bandwidth, which determines generation speed. S2I assembles these servers and validates how they behave under sustained, continuous load.
La VRAM avant tout le resteVRAM before everything else
Un modèle doit tenir en mémoire GPU : les poids, le contexte des conversations en cours et les tampons intermédiaires. Si la VRAM manque, tout se dégrade brutalement. La quantification réduit fortement l'empreinte des poids, au prix d'une légère perte de qualité selon la méthode retenue. Le contexte long, lui, consomme de la mémoire supplémentaire proportionnellement au nombre de requêtes simultanées, un point souvent sous-estime au moment du dimensionnement.A model must fit in GPU memory: the weights, the context of ongoing conversations and the intermediate buffers. If VRAM runs short, everything degrades abruptly. Quantisation sharply reduces the footprint of the weights, at the cost of slight quality loss depending on the method chosen. Long context consumes additional memory in proportion to concurrent requests, a point frequently underestimated during sizing.
- VRAM dimensionnée sur les poids plus le contexte simultane
- Quantification évaluée selon la qualité acceptable pour votre usage
- Plusieurs GPU si le modèle dépasse une seule carte
- Marge prévue pour un modèle plus grand dans le futur
- VRAM sized for the weights plus concurrent conversation context
- Quantisation assessed against the quality your use case tolerates
- Multiple GPUs where the model exceeds a single card
- Headroom reserved for a larger model later on
Bande passante mémoire et vitesse de générationMemory bandwidth and generation speed
La génération de texte lit l'intégralité des poids du modèle a chaque jeton produit : c'est donc la bande passante mémoire du GPU qui plafonne la vitesse, pas sa puissance de calcul brute. Une carte disposant de mémoire à haute bande passante génère nettement plus vite qu'une carte de calcul équivalente sur d'autres critères. Le traitement par lots améliore le débit global en amortissant cette lecture sur plusieurs requêtes servies en parallèle.Text generation reads the entire set of model weights for every token produced: it is therefore GPU memory bandwidth that caps speed, not raw compute power. A card with high-bandwidth memory generates markedly faster than a card that looks equivalent on other criteria. Batching improves overall throughput by amortising that read across several requests served in parallel.
- Bande passante mémoire GPU déterminante pour la vitesse par jeton
- Traitement par lots pour améliorer le débit global
- NVIDIA L40S ou RTX Ada selon VRAM et budget énergétique
- H100 envisagée pour les modèles les plus exigeants
- GPU memory bandwidth is decisive for per-token speed
- Batching used to improve overall throughput
- NVIDIA L40S or RTX Ada depending on VRAM and power budget
- H100 considered for the most demanding models
Alimentation, refroidissement et châssisPower, cooling and chassis design
Les cartes accelerees consomment beaucoup et rejettent toute cette énergie en chaleur. Un châssis prévu pour les GPU, avec un couloir d'air suffisant et des ventilateurs adaptés, évite la limitation thermique qui réduit silencieusement les performances. L'alimentation doit être calculée avec une marge réelle, connecteurs inclus. Le processeur hote et les lignes PCIe comptent aussi : un GPU bride par un lien réduit ne donnera jamais ce qu'on attend de lui.Accelerator cards draw a lot of power and release all of it as heat. A chassis designed for GPUs, with adequate airflow and appropriate fans, avoids the thermal throttling that silently erodes performance. The power supply must be calculated with genuine headroom, connectors included. The host CPU and PCIe lanes matter too: a GPU constrained by a reduced link will never deliver what you expect.
- Châssis GPU avec couloir d'air et ventilation dimensionnée
- Alimentation calculée avec marge, connecteurs verifies
- Lignes PCIe pleines pour chaque carte installée
- Comportement thermique valide en charge continue avant livraison
- GPU-ready chassis with proper airflow and sized fans
- Power supply calculated with real headroom, connectors verified
- Full PCIe lanes provided to every installed card
- Thermal behaviour validated under continuous load before delivery
Repères de configurationConfiguration guidance
Repères indicatifs : la configuration finale est validée avec vous selon vos contraintes réelles (charge, budget, environnement).Indicative guidance: the final configuration is validated with you against your real constraints (workload, budget, environment).
Questions fréquentesFrequently asked questions
Un besoin précis à chiffrer ?A specific need to quote?
Décrivez votre contexte : nous revenons sous 24 à 72 heures avec une approche et un devis.Tell us your context: we come back within 24-72 hours with an approach and a quote.