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# Vue d’ensemble

<u>**GPU Instance**</u> offre un calcul haute performance économique et accessible, avec un accès GPU simple, ce qui le rend idéal pour les tâches d’IA complexes. Les utilisateurs bénéficient d’une location à la demande, optimisant à la fois l’efficacité et la rentabilité.

## Fonctionnalités

* De riches **modèles intégrés** vous aident à déployer rapidement des instances GPU pour les tâches d’IA prêtes à l’emploi ;
* Démarrez une instance GPU **en quelques secondes**, ce qui vous aide à gérer rapidement les pics de trafic ;
* Fournit des nœuds dans **plusieurs régions du monde** afin de déployer les GPU plus près de vos utilisateurs pour une latence minimale ;
* Fournit un **stockage local gratuit** et vous permet d’attacher un volume réseau ; fournit également un transfert réseau gratuit ;
* La facturation est **précise à la seconde**, ne facturant que le temps d’exécution réel des instances de conteneurs GPU ;
* Des **tarifs abordables** permettent de réduire les coûts jusqu’à 50 %.

## Terminologie

* **Image de conteneur** : référence d’image OCI compatible avec Docker, prenant en charge à la fois les registres publics et les dépôts privés avec authentification.
* **Variables d’environnement** : paires clé-valeur de configuration d’exécution injectées dans les conteneurs pour la configuration dynamique et la gestion des secrets.
* **Ports HTTP/TCP** : points de terminaison réseau exposés par les conteneurs pour la communication. Ports HTTP (par exemple, 80, 443) pour les services web, ports TCP pour les protocoles réseau généraux.
* **Disque de conteneur** : partition du système de fichiers racine contenant l’OS et les binaires système. Montée en lecture-écriture au démarrage du conteneur.
* **Disque de volume** : stockage éphémère haute performance directement attaché à l’instance GPU. Optimisé pour les charges de travail intensives en I/O, mais non persistant lors des redémarrages de l’instance.
* **Volume réseau** : service de stockage attaché au réseau qui permet aux utilisateurs d’accéder aux données et de les gérer via un réseau. Les données peuvent être stockées sur des serveurs distants et consultées depuis n’importe quel appareil.

Si vous avez des questions, vous pouvez d’abord consulter les [FAQ pour GPU Instance](/docs/fr/guides/faq#gpu-instance).