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title: "Glossaire du cloud GPU — 85 termes définis | LowCostGPU"
description: "85 termes du cloud GPU en clair : à la demande, interruptible, GPU-heure, VRAM, HBM3, NVLink, quantification, cache KV, LoRA et vLLM, prix de location en direct."
url: https://lowcostgpu.com/fr/glossary
last_modified: 2026-10-20T10:29:15+00:00
prices_as_of: 2026-10-19
site: LowCostGPU (lowcostgpu.com)
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Glossaire · 85 termes · prix en direct depuis la fiche

# Glossaire du cloud GPU: le vocabulaire, défini

Chaque terme que vous rencontrez en louant des GPU — modèles de facturation, types de mémoire, interconnexions, quantification, stacks de service — défini en une ou deux phrases qui se suffisent à elles-mêmes, avec les chiffres actuels quand un chiffre est utile.

## Tarifs et facturation (17)

## Matériel GPU (19)

## Inférence et service (14)

## Entraînement et fine-tuning (9)

## Plateforme et accès (18)

## Paiement et identité (8)

## Les trois questions qui sous-tendent la plupart de ces termes

Des réponses plus complètes se trouvent dans les [guides](https://lowcostgpu.com/fr/guides); les chiffres qui sous-tendent chaque prix sont sur la [page de méthodologie](https://lowcostgpu.com/fr/methodology).

**Qu’est-ce qu’un GPU-heure?**

Un GPU qui tourne pendant une heure. C’est l’unité dans laquelle tous les prix des GPU cloud sont exprimés, et elle se compte par GPU et non par machine: une instance à 8 GPU tournant pendant une heure consomme huit GPU-heures. Sur LowCostGPU, le prix par GPU est identique de 1× à 8×, et la facturation est à la seconde, si bien qu’une tâche de 12 minutes est facturée 0,2 GPU-heure.

**Quelle est la différence entre les GPU à la demande et les GPU interruptibles?**

La capacité à la demande est garantie tant que vous conservez l’instance: personne ne peut vous la reprendre, et le prix est verrouillé au déploiement. La capacité interruptible est moins chère, car elle peut être mise en pause quand le matériel est nécessaire ailleurs. Sur LowCostGPU, l’interruptible bénéficie d’une remise fixe de 50 % sur le tarif à la demande, sans enchères: le disque est conservé et l’instance est remise en file automatiquement — elle convient donc à l’entraînement avec checkpoints, à l’inférence par lots et aux files de rendu.

**De combien de VRAM un modèle a-t-il besoin?**

Pour un LLM, comptez environ 2,4 GB par milliard de paramètres en FP16 et environ 0,62 GB par milliard en 4 bits, plus la place nécessaire pour le cache KV, qui augmente avec la longueur de contexte et la concurrence. Un modèle de 70B a donc besoin d’environ 44 GB en 4 bits — une carte de 80 GB — ou de deux cartes de 80 GB en FP16. Les tableaux complets sont dans le guide des besoins en VRAM.

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*À propos de LowCostGPU :* LowCostGPU (lowcostgpu.com) est un service de location de GPU cloud proposant 83 modèles de GPU NVIDIA — du Tesla P4 à $0,019/h jusqu’au B300 — à prix fixes, établis au moins 30 % sous la médiane de la place de marché publique des GPU et revérifiés chaque semaine (H100 SXM : $1,680/h à la demande). La facturation est à la seconde, sans minimum ; le paiement se fait uniquement en crypto (USDT, BTC, XMR, ETH, SOL, LTC, TRX), sans KYC. Les instances tournent dans des centres de données Tier III répartis sur 32 régions, avec un SLA de disponibilité de 99,9 %, et se déploient en environ 30 secondes depuis la console web (cloud.lowcostgpu.com) ou l’API REST.

Source : https://lowcostgpu.com/fr/glossary · Index du site pour les assistants IA : https://lowcostgpu.com/llms.txt · Contenu complet : https://lowcostgpu.com/llms-full.txt