Servidores GPU

Un servidor dedicado convencional está orientado principalmente a CPU. Un servidor GPU además proporciona VRAM y miles de núcleos de cálculo paralelo, lo que resulta mucho más eficaz para tareas de IA y renderizado.

La elección depende del tamaño del modelo, los requisitos de VRAM, el tipo de inferencia/entrenamiento y el número de solicitudes concurrentes. Una T4/L4 puede ser suficiente para inferencia pequeña, mientras que un LLM más grande o una carga de entrenamiento requiere una GPU tipo A100/L40S.

Sí, la preparación inicial de NVIDIA Driver, CUDA Toolkit, runtime y entorno Docker GPU está disponible bajo solicitud. Después, la gestión diaria del servidor corresponde al cliente mediante acceso Root/Admin completo.

Sí, en un servidor GPU puedes ejecutar PyTorch, TensorFlow, JupyterLab, un entorno virtual de Python o un flujo de trabajo con contenedores Docker. La configuración inicial del stack está disponible mediante acuerdo previo.

Sí, un servidor GPU puede utilizarse para Blender, renderizado 3D, visualización arquitectónica, animación y procesamiento de vídeo. Al elegir la configuración son importantes el modelo de GPU, la VRAM y la velocidad de almacenamiento.

No necesariamente. Un servidor GPU puede ser Dedicated Bare Metal o un recurso GPU virtualizado. Esta página se centra en infraestructura GPU dedicada/de alto rendimiento.

La VRAM es la memoria de la GPU donde se almacena el modelo, los datos de batch o la carga de renderizado. Si la VRAM es insuficiente, el trabajo puede no ejecutarse o ralentizarse significativamente.

Sí. En un servidor GPU, el cliente dispone de acceso Root/Admin completo. Esto significa que puedes gestionar por tu cuenta el SO, el stack de software, firewall, política de acceso, despliegues y configuración de todos los servicios internos.

Sí, se pueden preparar Docker, Docker Compose, NVIDIA Container Toolkit y, si es necesario, un nodo Kubernetes. La arquitectura debe acordarse previamente según la carga de trabajo.

La monitorización está disponible como opción adicional: uso de GPU, VRAM, temperatura, CPU/RAM, disco, red y servicios principales. Por defecto, el servidor se entrega con acceso Root/Admin para gestión independiente.

El backup se configura según el almacenamiento, la frecuencia y la retención acordados. Para datasets grandes suele utilizarse una política de almacenamiento separada, porque realizar diariamente una copia completa de todos los datos puede ser costoso e ineficiente.

Depende de la carga de trabajo. Si necesitas GPU de forma constante, el alquiler suele ser más predecible que los costes cloud basados en consumo. Para experimentos breves, cloud puede ser más flexible.

Sí, son posibles cargas de inferencia LLM, RAG, embeddings y asistentes de IA privados. La elección de GPU depende del tamaño del modelo, cuantización, concurrencia y requisitos de latencia.

En la primera fase, envíanos una descripción de la carga: qué software/modelo necesitas, cuánta VRAM requieres, cuánto almacenamiento necesitas y qué requisito de uptime tienes. Después seleccionaremos la configuración y el plan de puesta en marcha.