Le 16/03/2022 à 11h 16

Hello ! à titre perso j’utilise la gamme “pro” de TP-link avec un pi-hole en dns aussi et je n’ai pas constaté ce genre de problème. (encore heureux me direz vous)

Je gère mon switch et mes bornes wifi avec leur console unifiée omada et j’avoue que c’est plutôt bien foutu, installée sur une vm ubuntu server en interne donc pas de gestion via un cloud chelou (mais la possibilité de linker avec un compte chez eux existe)

Pour les TPE/PME et les power users franchement ça fait le taff avec un tarif “correct”.

Le 21/09/2021 à 10h 17

Pour pouvoir réaliser mon shadow perso ^^

Le 07/09/2021 à 20h 22

Allé un ptit comm ça ne mange pas de pain^^

Le 02/09/2021 à 22h 08

Bon bah je crois que tout est dit ! 😄

Nous en sommes tous arrivé à la même conclusion, ne reste plus qu’une chose à faire :

Offrir un abonnement Next Inpact à l’agence pour l’enfant ! 😂 (Et les confronter à la réalité sur le forum)

Ha et le nom de l’association OPEN, sérieux c’te blague, ils font un battle d’acronymes ? (Pour le coup on peut dire qu’ils ne le sont pas…)

Le 17/08/2021 à 10h 50

David_L a dit:

Et les GPU ne glandent pas quand ils ne sont pas utilisés, pour une part d’entre eux, ils minent ;)

Ha il n’y a pas de petits profits^^

Je sais qu’avec vmware et la couche horizon ont peut faire des trucs sympa avec les ressources vgpu (mais j’avoue ne pas maitriser cette partie) mais du coup l’infra commence vraiment à se transformer en usine à gaz ! Pour ma part j’expérimente une vm sous esxi 6.7 avec parsec avec un gpu en passtrough et ça passe bien. La prochaine etape est de passer sous proxmox.

Le 17/08/2021 à 09h 59

Hello! Comme le dit @patos, il y a déjà le problème du découpage du temps de calcul, la plupart des grosses cartes virtualisables ont beaucoup de ram mais pas forcément le nombre de transistors/coeurs cuda et tout le reste qui suit pour faire un “découpage” propre.
A cela s’ajoute la question des licences, en effet NVIDIA facture le fait que tu puisse virtualiser ses GPU compatibles (licence NVIDIA grid si je ne dis pas de bêtises).

Donc en plus des perfs moins bonnes tu ne divise pas complétement le coût du GPU par 2.

Au final ça doit coûter moins cher d’acheter 8 a4000 que 4 a6000 que tu divise par 2 (supposition basé sur mes connaissances, n’hésitez pas à me dire si vous pensez que je me trompe). Pour cela il faut prendre en compte aussi le prix de gros car comme dit dans l’article il faut qu’il compose avec le réassort mais j’imagine qu’Octave ne doit pas commander les GPU à l’unité mais plutôt par paquet de 12000 ^^

L’aspect technique ou je me pose des questions c’est :

• quel hyperviseur ils utilisent (j’imagine du vmware?)


• comment font ils pour réattribuer à la volée un GPU physique (donc en bypass de l’hyperviseur) Quand une machine démarre ou quand le GPU crame


• question qui découle de la seconde, les GPU des VM non utilisées glandent tranquillement en attendant d’être sollicité ?