Infraestructura para la
era de la inteligencia.
Desde IA local con Ollama 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.
Workstations para ejecutar modelos 32B-70B sin depender de cloud.
Una máquina para IA local no se diseña como un PC barato por piezas. Validamos VRAM, fuente, placa, refrigeración, espacio físico, ruido y estabilidad antes de facturar.
Si quieres Ollama, LM Studio, ComfyUI, PyTorch o un entorno Linux preparado para trabajo serio, planteamos una arquitectura realista según modelos, presupuesto, garantía y carga 24/7.
Lo que validamos antes de vender
VRAM y modelo objetivo
No es lo mismo inferencia ligera que modelos 32B-70B, visión generativa o multi-GPU.
RTX de consumo vs RTX PRO
Una RTX 5090 de 32GB puede ser una gran base local; una RTX PRO 6000 de 96GB cambia el presupuesto y la validación.
Placa, PCIe y expansión real
Dos ranuras largas no bastan: revisamos x8/x8, separación, caja y aire entre GPUs.
Garantía defendible
Trabajamos con componentes que podamos suministrar, validar y respaldar nosotros.
Precio actualizado
GPUs, memoria y placas cambian por demanda de IA, disponibilidad y mercado global.
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
Local AI con RTX 5090 y 32GB VRAM
Frameworks
Enterprise Architecture
TensorForge
Dual RTX 5090 para investigación local
Frameworks
Enterprise Architecture
OMNIBRAIN
AI lab con RTX PRO 6000 Blackwell
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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