Servidores GPU para inteligencia artificial on-premise.
Un servidor IA con GPU NVIDIA es la base sobre la que se construye cualquier infraestructura de inteligencia artificial de alto rendimiento. Desde estaciones de trabajo compactas hasta clusters HGX de 8 unidades de rack, configuramos servidores GPU on-premise optimizados para cada caso de uso: inferencia, fine-tuning, entrenamiento completo o edge computing. En consecuencia, tu empresa obtiene potencia de calculo dedicada sin depender de terceros.
Que hardware necesita tu empresa?
La configuracion optima no depende del presupuesto: depende del caso de uso. Por lo tanto, el primer paso siempre es una auditoria tecnica que identifica que modelos vas a ejecutar, cuantas peticiones simultaneas necesitas y que latencia es aceptable. A partir de ahi, seleccionamos la configuracion que mejor se adapta a tus necesidades reales.
Configuraciones de servidor IA disponibles
Desde una torre compacta de desarrollo hasta un rack completo con 72 GPUs. Todas las configuraciones incluyen auditoria previa, instalacion, configuracion del stack de IA y soporte post-despliegue.
| Config | Formato | GPUs | VRAM Total | CPU | RAM | Uso principal |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Workstation IA | Torre compacta | 1x L40S | 48 GB | Intel Xeon 6700 | 128-256 GB DDR5 | Prototipado, desarrollo, Ollama |
| Rack Entry 1U | Rack 1U | 1-2x L40S o H100 PCIe | 48-160 GB | Intel Xeon 5a gen | 256-512 GB DDR5 | Inferencia ligera, Ollama |
| Rack Mid 2U | Rack 2U | 2-4x H100 NVL | 188-376 GB | Dual Intel Xeon / AMD EPYC | 512 GB – 2 TB DDR5 | Multi-modelo, vLLM, fine-tuning |
| Rack High 4U | Rack 4U | 4-8x H100 NVL o L40S | 376-752 GB | Dual Intel Xeon / AMD EPYC | 1-4 TB DDR5 | Training medio, inferencia masiva |
| Rack Ultra 5U | Rack 5U | 8-10x H200 NVL (141 GB c/u) | 1.1-1.4 TB | Dual AMD EPYC 9005 | 2-6 TB DDR5 | Training modelos grandes |
| HGX 8U | Rack 8U | 8x H100/H200 SXM + NVLink | 640 GB – 1.1 TB | Dual Intel Xeon 5a gen | 4-8 TB DDR5 | LLM training completo, HPC |
| Blackwell 10U | Rack 10U | 8x B200 (192 GB c/u) | 1.5 TB | Intel Xeon 6700 | 4-8 TB DDR5 | Estado del arte 2025-2026 |
| AI Factory Rack | Rack completo | 72x B200 + 36x Grace | ~13 TB | NVIDIA Grace | Integrada | Hyperscale, soberania total |
| Edge Fanless | Mini box | 1x Jetson Orin NX | 16 GB | Intel Core Ultra | 32-64 GB | Retail, vision industrial |
| Edge Rack 1U | Mini 1U | 1-2x L4 (24 GB, 72W) | 24-48 GB | AMD EPYC 4005 | 64-256 GB | Manufactura, healthcare |
| Edge Ruggedizado | IP65 outdoor | 1x GPU discreta | 24 GB | Intel Xeon D | 64-128 GB | Smart city, exterior |
GPUs NVIDIA compatibles
Seleccionamos la GPU adecuada en funcion de la carga de trabajo. A continuacion, las aceleradoras NVIDIA que integramos en nuestros servidores de alto rendimiento.
NVIDIA H100
Arquitectura Hopper. Hasta 3x mas rendimiento que A100 en inferencia de transformers. Disponible en variantes PCIe y SXM (con NVLink).
NVIDIA H200
Evolucion de la H100 con un 76% mas de memoria HBM3e. Ideal para modelos grandes que necesitan mas VRAM sin cambiar de arquitectura.
NVIDIA B200
Arquitectura Blackwell. Estado del arte en 2025-2026 con soporte nativo para FP4, que duplica el rendimiento de inferencia respecto a H100.
NVIDIA L40S
La opcion optima para inferencia a escala: rendimiento competitivo con bajo consumo energetico. Tambien soporta graficos profesionales y renderizado.
NVIDIA L4
GPU de bajo perfil y bajo consumo para inferencia edge y servidores compactos. Formato de una ranura, ideal para restricciones de espacio.
NVIDIA A100
La GPU mas desplegada en datacenters de IA. Versatil y madura, con amplio ecosistema de software y compatibilidad probada con todos los frameworks.
NVIDIA RTX PRO 6000
GPU profesional para estaciones de trabajo que combina IA con visualizacion 3D y renderizado. Ideal para equipos de ingenieria y diseno.
Alternativas a GPUs NVIDIA
Aunque NVIDIA domina el mercado de aceleradoras de IA, existen alternativas viables que evaluamos segun el caso de uso. En particular, dos opciones destacan por su rendimiento y compatibilidad creciente.
Networking de alto rendimiento para IA
La potencia de las GPUs solo se aprovecha si la red no genera cuellos de botella. Por lo tanto, configuramos la conectividad de red como parte integral del servidor, no como un complemento.
El hardware es solo el principio
Un servidor potente necesita modelos optimizados, despliegue on-premise profesional y un equipo formado para aprovecharlo. Nosotros cubrimos toda la cadena.
Modelos IA Locales
Instalamos y optimizamos modelos open-source (Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek) sobre tu hardware dedicado. De esta manera, cada modelo se ejecuta con la maxima eficiencia sobre tu configuracion especifica de GPU.
Despliegue On-Premise
Configuramos el servidor en tus instalaciones con networking, seguridad y monitorizacion. Asimismo, integramos el hardware con tu infraestructura IT existente para un despliegue transparente.
Soluciones llave en mano
Desde PYMEs hasta enterprise, ofrecemos paquetes completos que incluyen hardware, software, instalacion, formacion y soporte. Descubre cual se adapta mejor a tu empresa.
Tambien puedes explorar nuestro radar de modelos IA para identificar que modelo se ajusta mejor a tu GPU. Para informacion oficial sobre GPUs de datacenter, visita NVIDIA Data Center.
FAQ sobre servidores IA con GPU NVIDIA
Depende del modelo que vayas a ejecutar y del volumen de inferencias. Para modelos de hasta 13B parametros, una L40S con 48 GB de VRAM es suficiente. Para modelos de 70B o fine-tuning, recomendamos H100 (80 GB HBM3) o H200 (141 GB HBM3e). Para entrenamiento de modelos propios desde cero, la configuracion HGX con 8 GPUs SXM conectadas via NVLink es la opcion adecuada. En nuestro diagnostico tecnico evaluamos tu caso concreto.
Un servidor con 4 GPUs H100 consume aproximadamente 4-5 kW, mientras que un rack HGX completo puede alcanzar 10-12 kW. Por lo tanto, es importante verificar que tu infraestructura electrica soporta la carga. Ademas, la refrigeracion supone un consumo adicional del 30-50% sobre el consumo del servidor. Evaluamos estos requisitos como parte de la auditoria previa a la instalacion.
Si, el servicio incluye configuracion completa del hardware, instalacion del sistema operativo, drivers NVIDIA, CUDA toolkit, frameworks de IA (PyTorch, vLLM, Ollama), monitorizacion y pruebas de estres. De este modo, recibes un servidor listo para produccion. Ademas, ofrecemos formacion para tu equipo para que puedan operar el sistema de forma autonoma.
Absolutamente. De hecho, es lo que recomendamos. Empezar con una configuracion Rack Entry 1U con 1-2 GPUs permite validar el caso de uso con inversion minima. A continuacion, cuando los resultados lo justifiquen, puedes escalar anadiendo GPUs, ampliando memoria o migrando a configuraciones de mayor capacidad. Nuestra arquitectura esta disenada para crecer con tu empresa.
Configura tu servidor de IA
Te ayudamos a seleccionar y configurar el hardware dedicado con GPU NVIDIA optimo para tu caso de uso. Solicita un diagnostico tecnico gratuito.
Solicitar diagnostico gratuito