Logo VRAMfarm VRAMfarm
FR
S’inscrire
Centre de données · GPU Ada Lovelace

Location NVIDIA L4 dès 1,37 €/h

Louer une NVIDIA L4 sur VRAMfarm coûte à partir de 1,37 € de l’heure. C’est une carte de type centre de données, sur architecture Ada Lovelace (2023), avec 24 Go de mémoire GDDR6 : une carte sobre de 72 W pour l’inférence légère et la vidéo. Vous payez à la minute sur votre solde, sans abonnement.

Pour lancer, votre solde doit couvrir une heure d’utilisation de la machine. Vous êtes facturé à la minute, selon l’utilisation réelle.

24 Gomémoire GDDR6
300 Go/sbande passante mémoire
≈30,3TFLOPS FP32
72 WTDP
Une carte graphique compacte à profil bas, seule dans l’espace

À quoi sert la L4

Inférence de LLM

Avec 24 Go, un modèle tient jusqu’à environ 10B paramètres en FP16 et jusqu’à 36B en 4 bits, par exemple Qwen 2.5 32B, Gemma 2 27B et Mistral Small 24B. La bande passante mémoire de 300 Go/s détermine la vitesse de génération des tokens.

Quels LLM tiennent dans les 24 Go de la L4
4 bits, tientFP16, tientmémoire insuffisante
Llama 3.1 8B4 bits · 6 Go ≈ 38 tok/s
Llama 3.1 8BFP16 · 18 Go ≈ 11 tok/s
Qwen 2.5 14B4 bits · 10 Go ≈ 21 tok/s
Qwen 2.5 14BFP16 · 31 Go ne tient pas
Qwen 2.5 32B4 bits · 22 Go ≈ 9 tok/s
Qwen 2.5 32BFP16 · 71 Go ne tient pas
Llama 3.3 70B4 bits · 47 Go ne tient pas
Llama 3.3 70BFP16 · 154 Go ne tient pas
Mémoire pour les poids du modèle, avec environ 10 % de marge pour le contexte. La vitesse correspond à une seule requête avec 300 Go/s de bande passante mémoire ; avec des requêtes parallèles dans vLLM, le débit total est plusieurs fois supérieur. Les modèles qui ne tiennent pas tournent sur plusieurs cartes.

Génération d’images

Convient pour Flux.1 [dev] en pleine précision, SDXL avec ControlNet et l’entraînement de LoRA sans compromis.

Entraînement et fine-tuning

Entraînement complet et fine-tuning complet : les cœurs Tensor calculent en FP16 et BF16.

Coût de la location par période

PériodeCoût
1 heure1,37 €
Une journée (24 heures)33 €
Une semaine230 €
Un mois (720 heures)986 €

Prix mis à jour le 12 novembre 2026. Tant que la page est ouverte, nous affichons le prix de la machine fiable la moins chère disponible dans le catalogue. Les prix sont en euros. L’application de la TVA à votre compte est indiquée au moment du paiement.

GPU similaires

  • RTX 5080: 76 % moins chère, 8 Go de mémoire en moins, FP32 ≈ 56,3 contre 30,3 TFLOPS.
  • RTX A6000: 47 % moins chère, 24 Go de mémoire en plus, FP32 ≈ 38,7 contre 30,3 TFLOPS.
  • RTX 4080: 77 % moins chère, 8 Go de mémoire en moins, FP32 ≈ 48,7 contre 30,3 TFLOPS.

Comment louer la L4

  1. Inscrivez-vous et rechargez votre solde à partir de 10 €. Pour lancer, votre solde doit couvrir au moins une heure d’utilisation de la machine.
  2. Dans le tableau de bord, cliquez sur Louer un GPU, choisissez ce que vous voulez lancer (une application prête à l’emploi, PyTorch avec Jupyter, vLLM ou votre propre image Docker), puis la L4 et une machine.
  3. Le serveur est généralement prêt en 2 à 5 minutes. Quand vous avez terminé, cliquez sur Arrêter : la facturation s’arrête. Si vous aurez de nouveau besoin de vos modèles et résultats, cliquez sur Enregistrer et arrêter : /workspace est conservé pour 0,03 € par Go et par mois et revient sur votre prochain serveur.
Un portable affichant un anneau de démarrage, relié à une grande armoire serveur lumineuse bleue

Questions sur la location

Combien coûte la location d’une L4 ?

À partir de 1,37 € de l’heure. La facturation se fait à la minute, avec un minimum de 15 minutes par lancement. Pour lancer, votre solde doit couvrir une heure d’utilisation de la machine ; seul le temps réellement utilisé est débité. Prix mis à jour le 12 novembre 2026.

Quels modèles d’IA puis-je faire tourner sur cette carte ?

Avec 24 Go, un LLM tient jusqu’à environ 10B paramètres en FP16 ou jusqu’à 36B en 4 bits, par exemple Qwen 2.5 32B, Gemma 2 27B et Mistral Small 24B.

Comment accéder au GPU loué ?

Le serveur est généralement prêt 2 à 5 minutes après le lancement. Les applications prêtes à l’emploi pour les images, la vidéo et le chat s’ouvrent d’un clic dans le tableau de bord ; pour votre propre code, vous disposez de SSH et de Jupyter. Les développeurs peuvent choisir PyTorch avec Jupyter, vLLM, un ComfyUI vierge ou leur propre image Docker.

Comment payer ?

Rechargez votre solde en euros par carte ou virement SEPA, à partir de 10 €. Les paiements passent par un prestataire de paiement que nous annoncerons avant le lancement. La TVA, le cas échéant, est indiquée au moment du paiement.

Comment la L4 se situe-t-elle face aux cartes similaires ?

RTX 5080 : 76 % moins chère, 8 Go de mémoire en moins, FP32 ≈ 56,3 contre 30,3 TFLOPS. RTX A6000 : 47 % moins chère, 24 Go de mémoire en plus, FP32 ≈ 38,7 contre 30,3 TFLOPS. RTX 4080 : 77 % moins chère, 8 Go de mémoire en moins, FP32 ≈ 48,7 contre 30,3 TFLOPS.

Que deviennent mes données après l’arrêt ?

Le disque du serveur est effacé à l’arrêt. Si vous avez besoin de vos modèles et résultats, cliquez sur Enregistrer et arrêter : nous conservons /workspace pour 0,03 € par Go et par mois, et votre prochain serveur le récupère automatiquement. L’enregistrement ne fonctionne pas encore avec les images Docker personnalisées.

Lancez la L4

Des machines disponibles avec un prix à l’heure, facturées à la minute sur votre solde.