Infraestructura IA enterprise: soberanía total.
Desde clústeres HGX con 8 GPUs H100 SXM hasta AI Factory Racks con 72 GPUs Blackwell B200. Diseñamos, instalamos y operamos infraestructura IA enterprise on-premise para organizaciones de 500+ empleados que necesitan soberanía total sobre sus datos, modelos y operaciones de inteligencia artificial.
Infraestructura IA enterprise on-premise para grandes organizaciones.
Las grandes organizaciones se enfrentan a requisitos que van mucho más allá de la inferencia de modelos preentrenados. En primer lugar, necesitan la capacidad de entrenar modelos completos desde cero con sus propios datos corporativos. En segundo lugar, requieren que absolutamente ningún dato salga de su infraestructura, ni siquiera durante el entrenamiento. Por eso, la infraestructura IA enterprise on-premise se ha convertido en una prioridad estratégica para empresas de este tamaño.
Nuestro pack Enterprise cubre el espectro completo: desde clústeres NVIDIA HGX con 8 GPUs H100/H200 SXM hasta AI Factory Racks con 72 GPUs Blackwell B200 y 36 CPUs Grace. Es decir, desde configuraciones que ejecutan Llama 405B con facilidad hasta plataformas capaces de entrenar modelos fundacionales propios desde cero.
Además, para organizaciones que buscan alternativas al ecosistema NVIDIA, también trabajamos con GPUs AMD Instinct MI300X, que ofrecen 192 GB de memoria HBM3 por GPU. De este modo, tienes flexibilidad para elegir la plataforma que mejor se adapte a tu estrategia tecnológica y a tus relaciones con proveedores.
A diferencia de los packs PYME y Empresa, la infraestructura IA enterprise on-premise incluye networking de alta velocidad con InfiniBand NDR a 400 Gb/s para comunicación entre nodos GPU. Esto es fundamental para el entrenamiento distribuido, donde múltiples servidores trabajan en paralelo para entrenar un único modelo. Como resultado, puedes escalar la capacidad de cómputo de forma casi lineal añadiendo más nodos al clúster.
El servicio Enterprise incluye todo lo de los packs anteriores, más diseño de arquitectura distribuida, SLA dedicado, soporte 24/7 y consultoría estratégica de IA. En otras palabras, no solo instalamos hardware: nos convertimos en tu socio tecnológico para la estrategia de IA de tu organización. Puedes ver casos de éxito de implementaciones similares.
La refrigeración líquida es estándar en las configuraciones Blackwell, ya que las GPUs B200 generan más calor que las generaciones anteriores. Por consiguiente, diseñamos el sistema de refrigeración como parte integral de la arquitectura, no como un añadido posterior. Esto garantiza rendimiento máximo sostenido 24/7 sin throttling térmico.
Tres niveles de infraestructura IA enterprise on-premise.
HGX 8U
- 8x H100 SXM (80 GB HBM3 cada una = 640 GB total) o 8x H200 SXM (141 GB HBM3e cada una = 1.13 TB total)
- NVLink 4th gen a 900 GB/s + NVSwitch para comunicación all-to-all entre las 8 GPUs
- 4 a 8 TB de DDR5 ECC, almacenamiento NVMe de alta capacidad y networking InfiniBand NDR
- Ideal para: inferencia de modelos 405B, fine-tuning de modelos grandes, servicio multi-modelo a escala
Blackwell 10U
- 8x NVIDIA B200 con 192 GB HBM3e cada una = 1.5 TB de VRAM total
- NVLink Gen5 a 1.8 TB/s de ancho de banda GPU-to-GPU, el doble que Hopper
- Refrigeración líquida integrada para rendimiento máximo sostenido sin throttling térmico
- Ideal para: entrenamiento de modelos fundacionales, HPC, investigación de IA, producción 24/7 a máxima escala
AI Factory Rack
- 72x NVIDIA B200 + 36x Grace CPUs = ~13 TB de VRAM total
- 130 TB/s de ancho de banda GPU-to-GPU, networking InfiniBand NDR 400 Gb/s entre nodos
- Refrigeración líquida integrada en todo el rack, diseño optimizado para densidad de potencia máxima
- Ideal para: entrenamiento de LLMs propios desde cero, multi-modal training, HPC a escala, IA como ventaja competitiva estratégica
Alternativas de hardware y conectividad enterprise.
AMD Instinct MI300X como alternativa
Para organizaciones que buscan diversificar su stack de GPU o que tienen relaciones estratégicas con AMD, ofrecemos configuraciones con AMD Instinct MI300X. Cada GPU MI300X ofrece 192 GB de memoria HBM3, proporcionando una alternativa competitiva a las H100 de NVIDIA.
El ecosistema ROCm de AMD ha madurado significativamente y soporta frameworks como PyTorch, vLLM y la mayoría de herramientas de entrenamiento e inferencia. Por consiguiente, la migración entre plataformas NVIDIA y AMD es viable para la mayoría de cargas de trabajo enterprise.
Networking: InfiniBand NDR + 400GbE
En clústeres multi-nodo, el networking es el componente que más limita el rendimiento del entrenamiento distribuido. Por eso, todas nuestras configuraciones enterprise incluyen InfiniBand NDR a 400 Gb/s para comunicación entre nodos GPU. También desplegamos 400GbE como alternativa Ethernet de alta velocidad para las organizaciones que prefieren este estándar.
Diseñamos la topología de red (fat-tree, rail-optimized) según el tipo de carga de trabajo: entrenamiento distribuido, inferencia de alta concurrencia o combinaciones de ambos. De esta forma, cada byte de datos viaja por la ruta más eficiente entre GPUs.
Capacidades de la infraestructura IA enterprise on-premise.
Servicio completo para infraestructura IA enterprise on-premise.
El servicio Enterprise va más allá del soporte técnico. En primer lugar, nuestro equipo trabaja estrechamente con tu CTO y tu equipo de IT para diseñar una arquitectura que no solo resuelva las necesidades actuales, sino que anticipe las futuras. A su vez, evaluamos continuamente las nuevas generaciones de hardware y modelos para recomendarte cuándo y cómo evolucionar tu infraestructura.
La instalación de un clúster enterprise es un proyecto complejo que incluye diseño eléctrico, refrigeración líquida, networking de alta velocidad y configuración de software distribuido. Nuestro equipo gestiona el proyecto completo de principio a fin, coordinando con tu equipo de IT y con los proveedores de hardware. Como resultado, el clúster entra en producción con la mínima disrupción para tu operativa diaria.
La formación enterprise es intensiva y multinivel: desde sesiones ejecutivas para directivos que necesitan entender las capacidades y limitaciones de la IA, hasta workshops técnicos para ingenieros que van a operar y mantener el clúster. Además, documentamos toda la arquitectura, procedimientos y playbooks para que tu equipo pueda resolver la mayoría de situaciones sin necesidad de soporte externo.
Finalmente, nuestro servicio de consultoría estratégica se reúne trimestralmente con tu equipo directivo para revisar el rendimiento del sistema, identificar nuevas oportunidades de aplicación de IA y planificar la evolución tecnológica. Por lo tanto, tu inversión en infraestructura IA enterprise on-premise se mantiene alineada con tu estrategia de negocio a largo plazo. Puedes conocer mejor nuestro enfoque en la página de hardware IA.
Preguntas sobre infraestructura IA enterprise on-premise.
El HGX usa GPUs H100/H200 SXM con NVLink 4th gen y es ideal para inferencia de modelos grandes y fine-tuning. El Blackwell 10U usa GPUs B200 con NVLink Gen5 y refrigeración líquida, duplicando el ancho de banda y la memoria por GPU. El AI Factory Rack combina 72 GPUs B200 con 36 CPUs Grace en un rack completo, proporcionando ~13 TB de VRAM para entrenamiento de modelos fundacionales desde cero. En resumen, cada tier duplica la capacidad del anterior.
Para configuraciones HGX con H100/H200, la refrigeración por aire es suficiente en la mayoría de casos, aunque requiere un diseño adecuado de flujo de aire en el CPD. Sin embargo, para Blackwell B200 y AI Factory Rack, la refrigeración líquida es necesaria debido a la densidad de potencia. Diseñamos el sistema de refrigeración como parte integral del proyecto, incluyendo circuito de agua, CDUs (Coolant Distribution Units) y monitorización de temperatura.
Sí. Las GPUs AMD Instinct MI300X ofrecen 192 GB de HBM3 por GPU y son compatibles con la mayoría de frameworks de IA a través de ROCm. Son una alternativa viable para organizaciones que buscan diversificar su stack de GPU o que tienen acuerdos estratégicos con AMD. No obstante, el ecosistema NVIDIA (CUDA, cuDNN, TensorRT) sigue siendo más maduro para algunas cargas de trabajo específicas. Evaluamos tu caso de uso y te recomendamos la mejor opción.
Depende de la configuración. Un HGX de 8 GPUs se puede instalar en 8-12 semanas. Un clúster Blackwell multi-nodo requiere 12-20 semanas, incluyendo el diseño de refrigeración líquida. Un AI Factory Rack completo puede llevar 16-24 semanas desde la auditoría hasta la producción. En todos los casos, el diseño de arquitectura y la preparación del CPD se hacen en paralelo con el aprovisionamiento del hardware para minimizar el tiempo total.
El SLA enterprise incluye soporte 24/7 con tiempos de respuesta garantizados (típicamente 1 hora para incidencias críticas, 4 horas para incidencias altas). Además, incluye monitorización proactiva con alertas automáticas, actualizaciones de firmware y drivers, optimización trimestral del rendimiento y sesiones de consultoría estratégica. Un equipo dedicado conoce tu infraestructura en detalle y puede intervenir remotamente o presencialmente según la situación.