Nvidia L4 24GB + AMD EPYC GENOA · 1TB+ de RAM
Aceleración por GPU para inferencia de modelos de IA, entrenamiento ligero, renderizado 3D, transcodificación de vídeo a gran escala o cualquier carga que aproveche CUDA. Combinado con procesadores EPYC de última generación.
Si tu carga no cabe en CPU pero no quieres pagar la nube pública, la gama GPU es tu respuesta. GPU enterprise con VRAM suficiente para inferencia de LLMs, fine-tuning ligero y visión por computador, con drivers CUDA preinstalados y listos desde el primer minuto.
Ideal para startups de IA que necesitan capacidad dedicada sin precio de nube, estudios de renderizado 3D y VFX, transcoding de vídeo a escala o plataformas con procesamiento de contenido intensivo. Todo con administración 24/7 incluida.
Un servidor GPU dedicado es exponencialmente más barato que la nube para cargas continuas: sin instancias que se paran, sin costes por hora ni sorpresas en la factura. Velocidad de cómputo predecible, tuya el mes completo.
Descubre nuestro sistema de mitigación ante ataquesGPU de grado datacenter con soporte CUDA, TensorRT y cuDNN preinstalados. Lista para PyTorch, TensorFlow, vLLM y cualquier framework estándar de IA.
Toda la VRAM es tuya. Sin vecinos peleando por memoria de vídeo, sin variabilidad en el rendimiento. Máximo rendimiento sostenido las 24h del día.
PyTorch, vLLM, Ollama, ComfyUI o el stack que necesites instalado antes de entregar el servidor. Sin configuración manual, listo para producción desde el día 1.
Las instancias GPU de la nube pública cuestan 3-8€/hora. Nuestro servidor GPU dedicado te sale por una fracción del coste mensual si la carga es continua o semi-continua.
Cuatro decisiones de diseño que diferencian un servidor GPU de un compartido o un VPS. Cada componente elegido para rendimiento sostenido en producción.
Acceso exclusivo a la GPU completa, sin vGPU ni particiones. Toda la VRAM, todos los CUDA cores y todos los Tensor Cores son tuyos. Rendimiento predecible en cada inferencia, sin picos causados por otros inquilinos del sistema.
Las operaciones de matriz en precisión mixta (FP16 in, FP32 acumulación) multiplican el rendimiento respecto a FP32 puro sin perder estabilidad numérica. Ideal para inferencia de transformers y operaciones matriciales densas de deep learning.
Drivers CUDA, cuDNN y framework de tu elección preinstalados. El servidor llega listo: sube tu modelo, arranca el servidor de inferencia y empieza a recibir peticiones. Sin perder días configurando entorno desde cero.
Entrena modelos personalizados por la noche y sirve inferencia durante el día. El mismo hardware sirve para ciclos completos de MLOps: desde el fine-tuning con LoRA hasta el serving con vLLM o Triton, sin mover datos entre sistemas.
Todos incluyen administración 24/7, migración gratuita y sin permanencia.
Lo que más vemos en gama GPU, con el plan que recomendamos en cada caso y las tecnologías que solemos configurar.
Sirve modelos de lenguaje abiertos (Llama, Mistral, Qwen, Codestral) con vLLM o Ollama. Velocidad de inferencia útil para APIs de producción, sin la factura impredecible de la nube pública. Ideal para SaaS, chatbots corporativos y herramientas de asistencia.
Ejecuta Stable Diffusion, ComfyUI o Automatic1111 con toda la VRAM para ti. Generación de imágenes en batch, pipelines de vídeo con IA y transcodificación con aceleración de hardware. Perfecto para estudios creativos y plataformas de contenido.
Fine-tuning con LoRA/QLoRA sobre modelos de 7-13B, entrenamiento de modelos custom con datasets propios o experimentos de investigación. PyTorch con DDP para aprovechar al máximo la GPU. Más barato y más predecible que las instancias de nube por hora.
Transcodificación acelerada por hardware con NVENC/NVDEC para plataformas de vídeo, streamings en directo o pipelines de post-producción. Procesa horas de vídeo en minutos sin saturar la CPU. Ideal para plataformas de e-learning, OTT y producción audiovisual.
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En el soporte siempre te responde personal técnico que administra servidores a diario, no un call center que abre tickets por ti.