Cas d'usage iGPU / APU

Julia accéléré sur GPU intégré (iGPU / APU)

Lancez vos jobs et notebooks Julia sur un serveur à GPU intégré, pour du calcul scientifique accéléré sans le coût d’un GPU dédié.

Pourquoi Julia sur iGPU / APU

Sur nos serveurs, l’iGPU Intel UHD 770 est exposé en OpenCL : vous accélérez l’algèbre linéaire, les simulations et le traitement de données, à coût minimal (dès 14,99 €/mois).

OpenCL, prêt à l’emploi

Le GPU intégré est accessible via OpenCL (runtime Intel / oneAPI). Les paquets Julia OpenCL déchargent les calculs du CPU.

using OpenCL
for d in cl.devices()
    println(d)
end

Du notebook au cluster

Travaillez en SSH, exposez un Jupyter/Pluto, ou orchestrez plusieurs nœuds en k3s / Kubernetes. Accès SSH root, IPv6 incluse, chiffrement LUKS.