Serveur cloud pour inférence IA en Europe: guide GPU et CPU
L'inférence IA - exécuter un modèle entraine pour générer des predictions ou des completions - est l'une des charges de travail serveur a la croissance la plus rapide en 2026. Pour les entreprises operant en Europe, le choix d'infrastructure va au-delà des specifications matérielles: le RGPD exige que les requêtes d'inférence contenant des données personnelles soient traitees sur une infrastructure sous juridiction européenne.
Pourquoi la résidence des données en UE est importante pour l'inférence IA
Chaque prompt envoyé a un modèle d'IA est potentiellement une donnée personnelle sous le RGPD. Exécuter l'inférence sur un serveur cloud DCXV EU maintient tous les prompts et completions dans les frontieres de l'UE.
L'inférence hebergee en UE elimine egalement la latence transatlantique. Un modèle servi depuis Prague ou Francfort répond 80-120 ms plus vite par requete que le même modèle depuis un endpoint americain.
GPU vs CPU pour l'inférence
- Inférence CPU convient aux petits modèles (moins de 7B paramètres a INT8/INT4) et aux faibles debits.
- Inférence GPU est nécessaire pour les grands modèles (13B+ paramètres) et les applications interactives en temps réel.
Specifications minimales pour l'inférence IA
CPU uniquement:
- Petit (modèles d'embedding) - 8 vCPU, 16 Go RAM, 100 Go NVMe SSD
- Moyen (modèle 7B) - 16 vCPU, 32 Go RAM, 200 Go NVMe SSD
- Grand (modèle 13B a INT4) - 32 vCPU, 64 Go RAM, 500 Go NVMe SSD
Inférence GPU:
- Entrée (7B-13B, 24 Go VRAM) - 8 vCPU, 32 Go RAM, 500 Go NVMe
- Production (34B-70B, 80 Go VRAM) - 16 vCPU, 128 Go RAM, 1 To NVMe
Configuration DCXV recommandée
Les serveurs cloud DCXV supportent les configurations CPU et GPU:
- 16 vCPU, 64 Go RAM, 500 Go NVMe - inférence CPU pour modèles quantifies
- Serveur GPU avec 24 Go VRAM - inférence temps réel pour APIs de chatbot
- Serveur GPU avec 80 Go VRAM - inférence de production pour modèles 34B-70B
Contactez sales@dcxv.com pour la disponibilité GPU.
Commandes de configuration rapide
# Installer Ollama pour servir des modèles CPU/GPU
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
sudo systemctl start ollama && sudo systemctl enable ollama
ollama pull llama3.1:8b
ollama run llama3.1:8b "Explique la résidence des données RGPD"
# Exposer Ollama comme API sur réseau privé
# Ajouter a /etc/systemd/system/ollama.service:
# Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama
curl http://10.0.0.5:11434/api/generate \
-d '{"model": "llama3.1:8b", "prompt": "Quest-ce que le RGPD?", "stream": false}'
Performances attendues
Inférence CPU (16 vCPU, llama.cpp, INT4):
- Llama 3.1 8B a Q4_K_M - 18-28 tokens/s
- Latence au premier token - 800 ms-2 s
Inférence GPU (RTX 4090 24 Go, vLLM):
- Llama 3.1 8B - 80-120 tokens/s par requete
- Latence au premier token - 150-400 ms
Ce sont des attentes pour du matériel de cette classe, pas des mesures issues de notre propre laboratoire. Prenez-les comme point de départ pour le dimensionnement et mesurez votre charge : les chiffres réels dépendent de vos données, de vos requêtes et de votre tuning bien plus que du fournisseur.
Conclusion
L'inférence IA en Europe est une exigence RGPD pour toute application traitant des données personnelles via des LLM. L'inférence CPU gere les outils internes; l'inférence GPU est le bon choix pour les applications interactives.
