Les systèmes locaux remplacent de plus en plus le cloud pour les charges de travail liées à l'IA. Cela assure une protection maximale des données, élimine les coûts récurrents liés aux API et garantit des latences extrêmement faibles. C'est précisément pour répondre à ces exigences que nous concevons nos stations de travail IA et que nous les regroupons en quatre domaines d'application bien définis. Vous pouvez adapter chaque modèle de manière flexible à vos besoins individuels. Vous avez le choix entre des plateformes performantes d’AMD et d’Intel. Les cinq configurations se distinguent essentiellement par la carte graphique utilisée et la capacité maximale de mémoire vive.

Stations de travail IA Local LLM : exécuter localement de grands modèles linguistiques

Si vous souhaitez faire tourner de grands modèles linguistiques tels que Llama ou Mistral directement sur votre matériel, les stations de travail IA Local LLM constituent le point de départ idéal. C’est la mémoire graphique qui détermine la taille des modèles pouvant fonctionner de manière fluide : si le modèle tient entièrement dans la VRAM, la vitesse de sortie reste élevée. Avec jusqu’à 96 Go de mémoire graphique par carte, vous pouvez également exécuter des modèles volumineux en local, dans le respect de la protection des données et sans frais d’API récurrents, car vos données ne quittent à aucun moment votre réseau local.

Postes de travail de génération d’images par IA : itération rapide pour les flux de travail visuels

Lorsque vous travaillez avec Stable Diffusion, Flux ou ComfyUI, une itération rapide est essentielle pour obtenir des résultats précis. Chaque station de travail de génération d’images par IA est donc configurée sur mesure dans nos locaux de Munich afin de fournir les performances graphiques maximales pour ce processus itératif. Cela permet d’évaluer rapidement, les unes après les autres, différentes invites, différents points de contrôle et différents paramètres. Le système offre un processus de travail fluide, dans lequel vous pouvez examiner vos ajustements en temps réel, au lieu d’attendre longtemps le rendu de l’image.

Postes de travail de génération vidéo par IA : une bande passante massive pour les séquences d'images

La création de vidéos IA en haute résolution avec des modèles tels que Wan 2.2 ou Hunyuan Video impose des exigences encore plus extrêmes au matériel. Pour une station de travail dédiée à la génération de vidéos par IA, l’accent n’est pas seulement mis sur la mémoire vidéo (VRAM) maximale de la carte graphique, mais aussi sur un processeur nettement plus puissant et davantage de mémoire vive, afin de traiter sans goulot d’étranglement les énormes volumes de données issus de milliers d’images. Ces systèmes sont conçus pour fonctionner en charge maximale en continu, ce qui permet d’exécuter même les longs processus de rendu et de conversion sans limitation thermique.

Stations de travail de développement IA : l’environnement pour PyTorch et TensorFlow

Les stations de travail de développement IA vous offrent un équilibre optimal entre puissance de calcul et capacité de stockage pour le développement professionnel et le réglage fin de modèles d’IA. Vous pouvez affiner très efficacement les modèles existants à l’aide de méthodes telles que LoRA et QLoRA, sans solliciter directement les ressources considérables d’une station de travail d’entraînement IA. Ces machines comblent ainsi parfaitement le fossé entre la simple inférence et l’entraînement complet de vos propres modèles à partir de zéro.

Stations de travail d’entraînement IA : puissance multi-GPU pour vos propres modèles

Nos stations de travail d’entraînement IA, offrant une prise en charge complète de plusieurs cartes graphiques, constituent le summum de la performance. Dans leur configuration la plus puissante, plusieurs cartes NVIDIA RTX PRO 6000, dotées chacune de 96 gigaoctets de mémoire graphique, fonctionnent en parallèle. Vous pouvez ainsi entraîner vos propres réseaux neuronaux à partir de zéro et maîtriser des réglages fins complexes qui dépasseraient les capacités d’un système équipé d’une seule carte graphique. Les accélérateurs couplés se partagent efficacement à la fois l’énorme charge de calcul et la mémoire disponible.

Quelle station de travail IA correspond à votre flux de travail ?

Pour vous orienter facilement, voici une classification claire. Les systèmes LLM locaux sont adaptés à l’exécution locale de grands modèles linguistiques. Optez pour les stations de travail image et vidéo pour le traitement génératif d’images et le montage vidéo. Les modèles de développement sont parfaits pour le développement et le réglage fin ciblé. Enfin, les stations de travail d’entraînement prennent en charge l’entraînement, très gourmand en ressources, de vos propres modèles. Dans le configurateur de stations de travail, vous pouvez ensuite assembler votre système selon vos besoins individuels. Si vous ne savez pas encore laquelle de ces quatre catégories correspond le mieux à votre projet, notre guide d’achat de PC IA vous aidera en vous proposant des recommandations concrètes. Vous pouvez également commencer par consulter l'aperçu général de nos stations de travail et trouver directement votre système en fonction de l'application et de l'usage précis que vous souhaitez en faire.