Infraestructura para la
era de la inteligencia.
Desde inferencia local hasta entrenamiento de LLMs a gran escala. Diseñamos clusters y estaciones de trabajo validadas para operar 24/7 bajo cargas AVX-512 y CUDA intensivas.
El cuello de botella
es la VRAM.
En el entrenamiento de modelos (LLMs) y la ciencia de datos, la velocidad del procesador es secundaria. El límite real es la memoria de vídeo.
Un PC convencional no puede cargar un modelo Llama-3 70B en memoria. Nuestras arquitecturas Multi-GPU están diseñadas específicamente para sumar VRAM (NVLink / PCIe p2p), permitiendo cargar datasets masivos que harían colapsar a un equipo estándar.
PCIe Lanes
Threadripper PRO ofrece 128 líneas PCIe para alimentar 4 GPUs a velocidad x16 real.
Thermal Velocity
Refrigeración calculada para cargas del 100% durante semanas de entrenamiento.
Entornos validados & optimizados
* Haz clic en tu tecnología para consultar compatibilidad. Entregamos equipos con el stack pre-configurado (Drivers, CUDA Toolkit, Docker NVIDIA Runtime) bajo petición.
Diccionario de hardware IA
Entrenamiento vs Inferencia
El Entrenamiento requiere masiva VRAM y computación FP32/FP16 (GPUs H100/4090). La Inferencia (ejecutar el modelo) es más ligera y puede optimizarse con cuantización (INT8).
VRAM Pooling
Los modelos LLM grandes (70B+) no caben en una sola tarjeta. Usamos NVLink o PCIe paralelo para dividir el modelo entre múltiples GPUs como si fuera una sola memoria gigante.
Tensor Cores
Núcleos especializados en las GPUs NVIDIA que aceleran las operaciones matriciales masivas, el corazón de cualquier red neuronal moderna.
Enterprise Architecture
Neural Nexus
Inferencia de IA y Big Data
Frameworks
Enterprise Architecture
TensorForge
Máxima potencia para IA
Frameworks
Enterprise Architecture
OMNIBRAIN
Rendimiento cuántico para IA
Frameworks
¿Proyecto de investigación o enterprise?
Las necesidades de cómputo varían drásticamente según el modelo y el dataset. No adivines. Habla con nuestros especialistas para dimensionar tu cluster correctamente.
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