Orchestration GPU Cloud

Déployez vos Workloads IA sur n'importe quel Cloud

Les ressources GPU sont rares et dispersées entre les fournisseurs. LayerOps fédère les GPUs d'AWS, GCP, OVH, Scaleway et de vos propres serveurs on-premise dans une seule couche d'orchestration. Auto-provisionnez le bon GPU, où qu'il soit disponible — pas de rupture de stock, pas de lock-in.

Hub de fédération GPU LayerOps connectant AWS, GCP, OVH, Scaleway et les ressources GPU on-premise

Fédération GPU Cross-Cloud

Un control plane, tous les GPUs

LayerOps orchestre les ressources GPU de n'importe quel fournisseur cloud et de vos propres serveurs bare-metal via un control plane unique. Taguez vos pools GPU, définissez les priorités de fournisseurs, et laissez la plateforme trouver automatiquement la capacité disponible. Quand un fournisseur est en rupture de stock, les workloads basculent vers le suivant — sans intervention manuelle, sans interruption.

Voir tous les fournisseurs supportés →

Comparaison de configuration

Déployer un service d'inférence LLM avec accélération GPU. L'approche traditionnelle nécessite des CLI spécifiques au cloud, l'installation manuelle des drivers, et aucun scaling intégré. LayerOps gère tout dans une seule définition de service.

Setup GPU traditionnel

# 1. Provisionner une instance GPU (par provider)
aws ec2 run-instances \
  --instance-type p4d.24xlarge \
  --image-id ami-0abcdef1234567890 \
  --key-name my-key

# 2. Installer les drivers NVIDIA
sudo apt install nvidia-driver-535
sudo apt install nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

# 3. Lancer le modèle manuellement
docker run --gpus all \
  -p 11434:11434 \
  ollama/ollama serve

# 4. Charger le modèle
docker exec -it ollama \
  ollama pull llama3.1

# Encore nécessaire :
# - Load balancer (manuel)
# - Certificats SSL (manuel)
# - Monitoring (Prometheus + nvidia_exporter)
# - Autoscaling (non disponible)
# - Failover (migration manuelle)

LayerOps

services:
  - id: llm-inference
    name: LLM Inference
    dockerConfiguration:
      image: ollama/ollama
      imageVersion: latest
    countMin: 1
    countMax: 1
    constraints:
      tags:
        - GPU
    useNvidiaGpu: true
    ports:
      - listeningPort: 11434
        protocol: tcp
        loadBalancerRules:
          - customDomains:
              - llm.example.com
            publicPort: 443

# Auto-provisionnement GPU, failover
# cross-cloud, SSL, monitoring, autoscaling
# — tout inclus. Zéro config en plus.

Le voir en Action

Un aperçu de la console LayerOps

Dashboard intuitif

Déployez, supervisez et gérez tous vos conteneurs depuis une seule console.

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Pourquoi les équipes choisissent LayerOps pour les workloads GPU

Auto-Provisionnement GPU: LayerOps provisionne automatiquement les instances GPU depuis le fournisseur disponible le moins cher. Plus besoin de chercher de la capacité manuellement ni de naviguer entre les consoles cloud. Taguez vos pools d'instances avec GPU, déployez votre service — la plateforme gère le reste.
GPU Cross-Cloud: Répartissez vos workloads GPU sur AWS, GCP, OVH, Scaleway et votre infrastructure on-premise. Un fournisseur en rupture de stock ? Le trafic bascule automatiquement vers le pool disponible suivant — zéro interruption, zéro intervention manuelle.
IA Souveraine: Déployez vos LLMs sur votre propre infrastructure. Aucun token envoyé vers des APIs externes, aucune donnée quittant votre périmètre. Souveraineté totale sur votre stack IA — conforme aux réglementations défense, santé et finance.

Marketplace Ollama: Déploiement en un clic de Llama 3, Mistral, DeepSeek et d'autres modèles ouverts depuis le marketplace Ollama intégré. Sélectionnez un modèle, choisissez votre pool GPU, déployez — votre LLM privé est en ligne en minutes.
Serveur MCP: Gérez votre infrastructure GPU en langage naturel via le Model Context Protocol. Laissez des agents IA déployer des services, scaler des instances et diagnostiquer votre flotte — directement depuis n'importe quel assistant compatible MCP.
Optimisation des Coûts: Comparaison des coûts GPU en temps réel entre fournisseurs. L'ordonnancement LayerOps place les workloads là où le rapport prix-performance est le meilleur. L'analytique des coûts par environnement vous aide à suivre et optimiser vos dépenses d'infrastructure IA.

Traditionnel vs LayerOps

Fini la galère du provisionnement GPU

Le provisionnement GPU traditionnel implique de gérer des CLI spécifiques à chaque cloud, d'installer les drivers NVIDIA manuellement, de subir les ruptures de stock d'un seul fournisseur, et de payer des ressources inutilisées. LayerOps automatise l'ensemble du workflow — de la découverte GPU au failover cross-cloud — dans une seule plateforme intégrée.

Provisionnement GPU manuel traditionnel versus orchestration GPU cross-cloud LayerOps

Infrastructure IA Souveraine

Vos modèles, vos données, vos règles

Déployez Llama 3, Mistral, DeepSeek ou n'importe quel LLM ouvert sur vos propres serveurs GPU — on-premise ou dans des clouds souverains. Aucun token envoyé vers les APIs OpenAI ou Anthropic. Vos données d'entraînement, poids de modèle et résultats d'inférence restent dans votre périmètre. Prêt pour la conformité défense, santé, finance et toute industrie régulée.

Découvrir LayerOps On-Premise →

	Infrastructure GPU DIY	LayerOps
InstallationTemps jusqu'au premier déploiement GPU		Moins de 10 minutes
Infrastructure as Code		Intégré, en un clic ou YAML
Gestion des drivers GPU		Entièrement managée
Courbe d'apprentissage		Minimale — conçu pour les développeurs
Gestion GPUOrdonnancement GPU cross-cloud		Natif — tout fournisseur, interface unique
Disponibilité des stocks GPU		Cross-cloud — toujours disponible
Auto-provisionnement GPU		Intégré, basé sur les tags
Intégration GPU on-premise		Natif — mixte cloud + on-premise
IA / LLMDéploiement LLM (Ollama)		Marketplace Ollama en un clic
Catalogue de modèles		Intégré (Llama, Mistral, DeepSeek…)
Souveraineté des données		Garantie — aucun appel API externe
Intégration serveur MCP		Gestion d'infrastructure IA intégrée
OpérationsAnalytique des coûts		Ventilation intégrée par fournisseur
Autoscaling des workloads GPU		Natif, multi-fournisseur

Explorez les capacités associées

L'orchestration GPU LayerOps s'intègre à la plateforme complète. Déployez sur votre propre infrastructure avec LayerOps On-Premise. Découvrez tous les fournisseurs cloud supportés. Construisez des golden paths pour vos équipes IA avec le Platform Engineering. Réversibilité garantie — exportez à tout moment, zéro lock-in. Déjà sur Kubernetes ? Voir LayerOps vs Kubernetes.

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