Un VPS GPU pas cher pour les charges GPU du quotidien

Ce que contient le VPS

Une VM KVM sous Debian 13 (noyau 7.3) avec le GPU intégré Intel UHD 770 exposé dans la VM : pas d'émulation, les pilotes Linux standard parlent directement au matériel.

• GPU : Intel UHD 770, architecture Xe-LP (Gen12), 32 EU (256 unités FP32), jusqu’à 1,45 GHz, soit ≈ 0,74 TFLOPS FP32 crête. Pas de VRAM dédiée : le GPU utilise la RAM de la VM.
• Périphériques : /dev/dri/card0 et /dev/dri/renderD128, utilisables par Docker et par les pods k3s.
• Pile logicielle : Mesa iris (OpenGL 4.6) et ANV (Vulkan), intel-media-driver iHD (VA-API), compute-runtime NEO (OpenCL 3.0, Level Zero), plugin GPU OpenVINO.
• Moteur média (QuickSync) : décodage H.264, HEVC 8/10 bits, VP9, AV1 ; encodage H.264, HEVC 8/10 bits, VP9. Pas d’encodage AV1.
• Système : accès SSH root, Docker préinstallé, IPv6 publique dédiée, IPv4 sortante (IPv4 dédiée +5 €/mois).

Les offres

Le GPU est partagé dans le temps entre un petit nombre de VM. Votre offre fixe votre part de temps GPU (Perf 1, 2 ou 3). Pour une carte rien qu'à vous, prenez la GTX 1060.

* GPU partagé : plusieurs clients peuvent utiliser le même GPU physique. La répartition est fixée par SR-IOV (virtualisation matérielle du GPU) : chaque VM a sa propre part du GPU, dont la taille dépend de l'offre choisie (Perf 1, 2 ou 3).

À quoi sert un VPS GPU

Les charges où le GPU fait la différence ne sont pas forcément celles qui demandent des dizaines de TFLOPS :

• Transcodage vidéo (FFmpeg, Jellyfin, Plex) : c’est le bloc d’encodage matériel qui travaille, pas les unités de calcul. 1080p et 4K HEVC en VA-API, avec très peu de CPU.
• Navigateurs avec GPU (Chrome, Playwright, Selenium, agents IA) : sur nos mesures en offre Perf 2, un benchmark WebGL tourne à 60 i/s pour 0,3 vCPU avec le GPU, contre 9,8 i/s pour 3,4 vCPU en rendu logiciel (SwiftShader).
• Petits modèles d’IA : vision, OCR, embeddings avec OpenVINO ; LLM de 3 à 8 milliards de paramètres quantifiés en Q4 (Gemma, Phi, Qwen) avec llama.cpp en Vulkan ou Ollama. Pour des traitements asynchrones (résumé, extraction), pas pour un chat à fort trafic.
• Rendu headless (Blender EEVEE, OpenGL/Vulkan), calcul OpenCL (Julia, PyOpenCL), CI graphique.

Vérifier le GPU en 10 secondes

Une fois connecté en SSH :

gpu-check            # preinstalled: GPU, VAAPI, OpenCL, Vulkan in one go
ls -l /dev/dri        # card0 + renderD128
vainfo --display drm  # iHD driver, H.264/HEVC/VP9/AV1 profiles
clinfo -l             # Intel(R) OpenCL Graphics (NEO)
vulkaninfo --summary  # Mesa ANV, Intel(R) UHD Graphics 770

Prix fixe contre facturation à l’heure

Les clouds GPU affichent des prix à l'heure. Un service qui tourne en permanence (serveur média, flotte de navigateurs, runner CI) est facturé 720 h par mois : à 0,60 $/h, cela fait ≈ 432 $/mois ; à 1,00 $/h, ≈ 720 $/mois. Le VPS GPU reste à 14,99 €/mois, sans frais d'installation.

Comparatif détaillé : Hetzner, OVHcloud, Vultr, Vast.ai →

Quand il vous faut plus gros

Soyons clairs sur les limites : pas de CUDA sur l'iGPU, pas de VRAM dédiée, ≈ 0,74 TFLOPS. Pour de l'entraînement, des LLM de 30 milliards de paramètres et plus, ou un débit de tokens élevé, il faut 24 à 96 Go de VRAM : une L4, une L40S ou une RTX PRO chez un grand cloud. Pour CUDA et NVENC à petit prix, notre GTX 1060 (49,99 €/mois) suffit souvent.