Infraestructura GPU

Servidores GPU dedicados para IA, HPC y rendering

NVIDIA H100, H200 y L40S bare-metal en datacenters europeos. Sin colas del hiperescalar, sin coste de egress desbocado y con soberanía total del dato para entrenamiento, inferencia y simulación.

GPU dedicada 100%Sin colas de esperaDato soberano ES/UE
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Tecnologías
NVIDIA H100H200L40SInfiniBand
Acceso exclusivo a la GPU, sin compartición
Clústeres multi-GPU con tejido InfiniBand
Sin coste de egress por mover modelos
Soberanía del dato para IA regulada
Capacidades

GPU dedicada, sin restricciones de uso

Toda la potencia del acelerador para tus cargas, configurada y conectada según tu arquitectura de ML o HPC.

NVIDIA H100 y H200 SXM

Los aceleradores de referencia para LLM, visión por computador y simulación científica. Arquitectura Hopper con Transformer Engine y FP8, hasta 4 petaFLOPS de rendimiento en inferencia INT8.

L40S para rendering e inferencia

GPU Ada Lovelace con 48 GB GDDR6 ECC y 90,5 TFLOPS FP32. Ideal para rendering profesional, inferencia de modelos de tamaño mediano y simulación gráfica intensiva.

Clústeres multi-GPU con InfiniBand

Nodos DGX/HGX interconectados con InfiniBand NDR a 400 Gb/s. Escala el entrenamiento distribuido con NCCL sin que la red sea el cuello de botella.

Soberanía del dato para IA

Tus datasets y modelos permanecen bajo jurisdicción española y europea. Cumples RGPD y normativas sectoriales (sanidad, finanzas) sin exportar datos fuera de la UE.

Sin colas ni disponibilidad variable

Recursos reservados: tu GPU está disponible cuando la necesitas, sin esperar en colas de spot o sufrir interrupciones. Planifica tus jobs de entrenamiento con certeza.

Stack de software flexible

Despliega CUDA, ROCm, PyTorch, TensorFlow o tu stack personalizado sobre bare-metal. Sin restricciones de versión ni dependencias de imágenes del proveedor.

Arquitectura

Los tres tejidos, y cuál es el lento

Los tres tejidos de un clúster GPU y a qué velocidad va el dato en cada uno Dos nodos GPU y el almacenamiento compartido, unidos por tres redes de velocidades muy distintas. Dentro de cada nodo, las cuatro GPU H100 se hablan por NVLink a 900 gigabytes por segundo. Entre nodos, el tejido InfiniBand NDR mueve 400 gigabits por segundo, unas dieciocho veces menos. Y hacia el almacenamiento compartido, donde viven los datasets y los checkpoints, la red Ethernet de 25 a 100 gigabits por segundo es el escalón más lento. Por eso, en un entrenamiento distribuido, lo que decide el rendimiento no es la potencia de la GPU sino dónde cae cada trozo del modelo: si las capas que más se comunican quedan repartidas entre nodos en vez de dentro del mismo, la red se convierte en el cuello de botella. Nodo GPU 1 H100 H100 H100 H100 NVLink · 900 GB/s entre las cuatro CPU y NVMe local del nodo Nodo GPU 2 H100 H100 H100 H100 NVLink · 900 GB/s entre las cuatro CPU y NVMe local del nodo InfiniBand 400 Gb/s 18× menos Almacenamiento compartido datasets y checkpoints · Ethernet 25/100 GbE Entre GPU del mismo nodo el dato vuela; entre nodos va 18 veces más lento. Por eso lo que decide el rendimiento es dónde cae cada trozo del modelo, no los teraflops.
Los tres tejidos de un clúster GPU y a qué velocidad va el dato en cada uno Dos nodos GPU y el almacenamiento compartido, unidos por tres redes de velocidades muy distintas. Dentro de cada nodo, las cuatro GPU H100 se hablan por NVLink a 900 gigabytes por segundo. Entre nodos, el tejido InfiniBand NDR mueve 400 gigabits por segundo, unas dieciocho veces menos. Y hacia el almacenamiento compartido, donde viven los datasets y los checkpoints, la red Ethernet de 25 a 100 gigabits por segundo es el escalón más lento. Por eso, en un entrenamiento distribuido, lo que decide el rendimiento no es la potencia de la GPU sino dónde cae cada trozo del modelo: si las capas que más se comunican quedan repartidas entre nodos en vez de dentro del mismo, la red se convierte en el cuello de botella. Nodo GPU 1 H100 H100 H100 H100 NVLink · 900 GB/s CPU y NVMe local del nodo InfiniBand · 400 Gb/s · 18× menos Nodo GPU 2 H100 H100 H100 H100 NVLink · 900 GB/s CPU y NVMe local del nodo Almacenamiento compartido datasets y checkpoints Ethernet 25/100 GbE Entre GPU del mismo nodo el dato vuela; entre nodos va 18 veces más lento. Lo que decide el rendimiento es dónde cae cada trozo del modelo, no los teraflops.
Dimensionar un clúster mirando solo los teraflops es la forma más cara de equivocarse: en cuanto el entrenamiento cruza el salto de NVLink a InfiniBand, quien manda es la red. Por eso preguntamos primero por el tamaño del modelo y por cómo se reparte.
80 GB
HBM3 por GPU H100 SXM
3,35 TB/s
Ancho de banda de memoria H100
400 Gb/s
InfiniBand por nodo multi-GPU
ES · UE
Datacenters bajo RGPD
Preguntas frecuentes

Resolvemos tus dudas

¿Qué GPU debo elegir para entrenar LLMs?

Para modelos grandes (7B+ parámetros) la H100 SXM con NVLink es la referencia: su Transformer Engine y FP8 nativo aceleran el entrenamiento de transformers entre un 3x y un 6x respecto a generaciones anteriores. Para modelos medianos o inferencia intensiva, la L40S ofrece un mejor ratio coste/rendimiento. Te ayudamos a dimensionar según tu arquitectura y presupuesto.

¿Puedo añadir más nodos GPU cuando el proyecto crezca?

Sí. Nuestros clústeres están diseñados para crecer añadiendo nodos conectados al mismo tejido InfiniBand. El proceso habitual de incorporación de un nodo nuevo es de 24 a 72 horas según disponibilidad de hardware.

¿Cómo accedo a los servidores GPU?

Por SSH directo sobre red privada o VPN. También ofrecemos acceso KVM over IP para reinstalaciones y acceso fuera de banda. Puedes traer tu propio entorno de orquestación (Slurm, Kubernetes con el operador GPU de NVIDIA, etc.).

¿Los datos de entrenamiento salen de la UE?

No. Los datacenters están en España y la UE, bajo legislación europea. El tráfico entre nodos del clúster no sale del datacenter y nunca transita por infraestructura fuera de la UE.

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