10–16 Go
- SDXL et Flux en fp8
- Modèles de chat jusqu’à 14B en 4 bits
- Whisper et synthèse vocale
dès 0,12 €/h
Location de GPU · facturée à la minute · en euros
Louez la VRAM dont votre modèle a besoin. Pas un gigaoctet de plus.
La plupart des tâches d’IA butent sur la mémoire vidéo, pas sur le nom de la carte. Dites-nous ce que vous voulez faire tourner : nous vous montrons le GPU le moins cher qui peut l’accueillir, dès 0,12 € de l’heure.
- 20 modèles de GPUde 10 à 192 Go
- À la minuteminimum 15 minutes par lancement
- 2 à 5 minutesen général jusqu’à l’accès SSH et Jupyter
- Euros, carte ou SEPATVA indiquée au paiement
Que voulez-vous faire tourner ?
Il faut environ 16 Go
Tient sur
Ordres de grandeur pour une configuration courante. Un contexte plus long, des batchs plus gros ou une résolution plus élevée demandent davantage.
Choisissez par mémoire, pas par numéro de modèle
Une RTX 3090 et une RTX 4090 ont les mêmes 24 Go. La seconde est plus rapide, la première coûte moitié moins. Partez de ce qui doit tenir en mémoire, puis décidez de la vitesse qu’il vous faut.
24–32 Go
- Qwen-Image et vidéo avec Wan 2.2
- Modèles de chat jusqu’à 32B en 4 bits
- Entraînement LoRA pour Flux et SDXL
dès 0,30 €/h
48 Go
- Llama 3.3 70B en 4 bits
- Vidéo longue en pleine résolution
- QLoRA sur des modèles 30B
dès 0,46 €/h
80–96 Go
- Modèles 70B avec un long contexte
- Fine-tuning complet de modèles 7–8B
- Inférence à gros batchs avec vLLM
Cartes
dès 1,46 €/h
141–192 Go
- Mixture-of-experts 235B en 4 bits
- Entraînement avec de gros batchs
- Les plus grands modèles ouverts sur une seule carte
dès 5,43 €/h
Trois façons d’utiliser un GPU
Mêmes machines, même prix à la minute. Travaillez comme vous préférez.
Applications en un clic
ComfyUI avec Flux et Wan, un chat privé sur un modèle ouvert, la synthèse vocale. Le serveur installe l’application et ses modèles ; vous l’ouvrez dans votre navigateur.
ComfyUIChat privéSynthèse vocale
Voir les applications → 
Jupyter et SSH
Une machine vierge avec pilotes NVIDIA et CUDA 12. Apportez n’importe quelle image Docker ou partez de PyTorch, vLLM ou Ollama. Connectez-vous en SSH depuis VS Code.
PyTorchvLLMOllamaDocker
Louer un serveur → 
API
Lancez et arrêtez des serveurs depuis votre propre code : démarrez un GPU la nuit pour un traitement par lots, puis éteignez-le quand la file est vide.
RESTClés APIFacturation à la minute
Documentation de l’API → Le compteur ne tourne que lorsque le GPU travaille
Vous voyez le prix avant de lancer. Arrêtez le serveur, et la facturation s’arrête dans la même minute. Vos fichiers peuvent rester chez nous pour quelques centimes par mois.
- Le prix à la minute est fixé au lancement
- Minimum 15 minutes par lancement, puis à la minute
- Si un serveur reste inactif, nous vous prévenons par e-mail et l’arrêtons avant qu’il ne grignote votre solde
- Serveur démarré
- ComfyUI prêt, Flux chargé
- 112 images générées
- Arrêté, fichiers enregistrés
39 minutes0,38 €
39 minutes facturées, pas une heure entière
Vos modèles restent en place d’une session à l’autre
Modèles, LoRA et résultats restent dans votre dossier enregistré pendant que le GPU est éteint. Le serveur suivant, même sur une autre carte, démarre avec tout en place : inutile de retélécharger 30 Go.
0,03 €par Go et par mois
0,60 €par mois pour 20 Go de modèles
Toutes les cartesle dossier vous suit
Ce qui pousse sur VRAMfarm
Les machines disposent de pilotes NVIDIA récents et de CUDA 12. Toute image Docker fonctionne.
Modèles de langage
Llama, Qwen, Mistral et DeepSeek avec vLLM ou Ollama. Avec 24 Go, un modèle 32B tourne en 4 bits.
Images et vidéo
ComfyUI avec Flux, SDXL, Qwen-Image et Wan 2.2. Le template ouvre l’interface dans votre navigateur.
Fine-tuning
LoRA et QLoRA sur 24 à 48 Go, fine-tuning complet sur A100, H100 et H200.
Rendu et 3D
Blender Cycles, Octane et Redshift. Plusieurs machines en parallèle pour tenir une deadline.
Acheter une carte, passer par un grand cloud ou louer sur VRAMfarm
| Acheter une RTX 4090 | Grand cloud | VRAMfarm | |
|---|---|---|---|
| Pour démarrer | 1 800 € d’avance | Un contrat, parfois un prépaiement | dès 10 € |
| Vous payez | Matériel, électricité, entretien | À l’heure, souvent avec un minimum | À la minute, selon l’utilisation réelle |
| Mémoire | 24 Go, pour toujours | Surtout des cartes de data center à 80 Go | De 10 à 192 Go, 20 modèles |
| Mises à niveau | Revendre et racheter | Attendre que le cloud achète de nouvelles cartes | Choisir une autre carte la fois suivante |
| Temps d’inactivité | Vous payez toujours | Selon l’offre | Serveur arrêté, rien à payer |
Sur le blog
Voir le blog →30 guides pour choisir un GPU selon sa mémoire, faire tourner des modèles et alléger la facture.
11 novembre 2026 Combien de VRAM faut-il ? Le tableau pour les LLM, Flux, la vidéo Wan 2.2 et l’entraînement
VRAM = poids × octets par paramètre + KV cache + marge. Un modèle 70B en 4 bits demande environ 43 Go rien que pour ses poids. Tableaux par modèle, quantification et carte.
11 novembre 2026 Meilleur GPU pour Flux, SDXL et ComfyUI : 16 Go, RTX 3090, 4090, 5090 ou cartes de 48 Go
SDXL tourne avec 12 Go, Flux avec 16 Go, Qwen-Image et HiDream veulent 24 Go, Wan 2.2 14B 32 à 48 Go. Quelle carte louer pour ComfyUI, et quand la plus rapide coûte moins.
12 novembre 2026 Faire tourner Llama 70B sur un seul GPU : 4 bits ou FP8, 48 ou 80 Go, et vitesses réelles
Llama 3.3 70B en 4 bits pèse 40 à 43 Go : une carte de 48 Go pour 8 à 16 000 tokens de contexte, 80 Go pour les longs documents ou plusieurs utilisateurs. Formats, commandes.
Questions fréquentes
Qu’est-ce que VRAMfarm ?
Un service de location de GPU à l’heure pour les clients de l’UE. Développeurs, étudiants et entreprises louent des cartes graphiques pour l’IA, le rendu et le calcul, ou lancent des applications prêtes à l’emploi pour l’image, la vidéo et le chat. Les prix sont en euros et vous payez à la minute.
Comment ça marche ?
Le catalogue recense des machines équipées de cartes graphiques dans des centres de données. Vous choisissez ce que vous lancez : une application prête à l’emploi pour l’image, la vidéo ou le chat, ou un serveur de développement avec PyTorch et Jupyter. Tout tourne dans un conteneur isolé avec accès SSH et Jupyter, facturé à la minute. Le disque du serveur est effacé à l’arrêt, mais vous pouvez enregistrer votre dossier de travail et le retrouver sur votre prochain serveur.
Pourquoi est-ce moins cher que les grands clouds ?
Nous ne construisons pas nos propres centres de données. Nous réunissons dans un seul catalogue les machines disponibles chez plusieurs fournisseurs : une heure coûte donc moins cher que chez les clouds qui exploitent leurs propres infrastructures.
Comment louer un GPU ?
Inscrivez-vous, confirmez votre e-mail et rechargez votre solde. Cliquez ensuite sur Louer un GPU dans le tableau de bord, choisissez ce que vous voulez lancer, puis la carte et la machine, et cliquez sur Lancer. Votre solde doit couvrir une heure de la machine choisie. Les informations de connexion s’affichent dans le tableau de bord et vous sont envoyées par e-mail.
Combien coûte la location d’un GPU ?
À partir de 0,12 € de l’heure pour une RTX 3060, 0,30 € pour une RTX 3090, 0,59 € pour une RTX 4090, 1,46 € pour une A100 et 3,90 € pour une H100. Les prix s’entendent par heure pour une machine à une carte, facturés à la minute. Les prix actuels de chaque modèle figurent dans le catalogue des serveurs.
Comment suis-je facturé ?
Chaque minute de fonctionnement d’un serveur, 1/60 de son prix horaire est déduit de votre solde. Le minimum facturé par lancement est de 15 minutes. Pour lancer, votre solde doit couvrir au moins une heure du serveur ; ce montant n’est pas prélevé d’avance. Le trafic Internet est facturé à part, selon l’usage. Si votre solde est épuisé, le serveur s’arrête et nous vous envoyons un e-mail.
Le trafic est-il payant ?
Oui, au gigaoctet téléchargé et envoyé. Le tarif dépend de la machine, il est généralement d’environ un centime par Go ou moins (les B200 et H200 peuvent coûter plus cher) et il est affiché avant le lancement. Nous privilégions les machines au trafic bon marché.
Y a-t-il une durée minimale de location ?
Aucun engagement long : vous payez à la minute, avec un minimum de 15 minutes facturées par lancement. Lancez une machine, testez votre code et arrêtez-la.
Comment recharger mon solde ?
Dans la section Solde du tableau de bord, par carte ou par virement SEPA en euros, à partir de 10 €. Les paiements passent par un prestataire de paiement que nous annoncerons avant le lancement. D’ici là, les recharges peuvent être indisponibles.
Et la TVA ?
Les prix sur le site sont en euros. Le traitement de la TVA pour votre compte et votre pays sera indiqué au moment du paiement, avant que vous ne payiez.
Votre premier GPU est à une minute
Inscrivez-vous avec un e-mail et un mot de passe, rechargez dès 10 €, puis lancez un serveur ou une application prête à l’emploi.