Servidores GPU dedicados para IA, HPC y rendering
NVIDIA H100, H200 y L40S bare-metal en datacenters europeos. Sin colas del hiperescalar, sin coste de egress desbocado y con soberanía total del dato para entrenamiento, inferencia y simulación.
GPU dedicada, sin restricciones de uso
Toda la potencia del acelerador para tus cargas, configurada y conectada según tu arquitectura de ML o HPC.
NVIDIA H100 y H200 SXM
Los aceleradores de referencia para LLM, visión por computador y simulación científica. Arquitectura Hopper con Transformer Engine y FP8, hasta 4 petaFLOPS de rendimiento en inferencia INT8.
L40S para rendering e inferencia
GPU Ada Lovelace con 48 GB GDDR6 ECC y 90,5 TFLOPS FP32. Ideal para rendering profesional, inferencia de modelos de tamaño mediano y simulación gráfica intensiva.
Clústeres multi-GPU con InfiniBand
Nodos DGX/HGX interconectados con InfiniBand NDR a 400 Gb/s. Escala el entrenamiento distribuido con NCCL sin que la red sea el cuello de botella.
Soberanía del dato para IA
Tus datasets y modelos permanecen bajo jurisdicción española y europea. Cumples RGPD y normativas sectoriales (sanidad, finanzas) sin exportar datos fuera de la UE.
Sin colas ni disponibilidad variable
Recursos reservados: tu GPU está disponible cuando la necesitas, sin esperar en colas de spot o sufrir interrupciones. Planifica tus jobs de entrenamiento con certeza.
Stack de software flexible
Despliega CUDA, ROCm, PyTorch, TensorFlow o tu stack personalizado sobre bare-metal. Sin restricciones de versión ni dependencias de imágenes del proveedor.
Resolvemos tus dudas
¿Qué GPU debo elegir para entrenar LLMs?
Para modelos grandes (7B+ parámetros) la H100 SXM con NVLink es la referencia: su Transformer Engine y FP8 nativo aceleran el entrenamiento de transformers entre un 3x y un 6x respecto a generaciones anteriores. Para modelos medianos o inferencia intensiva, la L40S ofrece un mejor ratio coste/rendimiento. Te ayudamos a dimensionar según tu arquitectura y presupuesto.
¿Puedo añadir más nodos GPU cuando el proyecto crezca?
Sí. Nuestros clústeres están diseñados para crecer añadiendo nodos conectados al mismo tejido InfiniBand. El proceso habitual de incorporación de un nodo nuevo es de 24 a 72 horas según disponibilidad de hardware.
¿Cómo accedo a los servidores GPU?
Por SSH directo sobre red privada o VPN. También ofrecemos acceso KVM over IP para reinstalaciones y acceso fuera de banda. Puedes traer tu propio entorno de orquestación (Slurm, Kubernetes con el operador GPU de NVIDIA, etc.).
¿Los datos de entrenamiento salen de la UE?
No. Los datacenters están en España y la UE, bajo legislación europea. El tráfico de datos entre nodos del clúster no sale de nuestras instalaciones y nunca transita por infraestructura fuera de la UE.
Cuéntanos tu proyecto y elegimos por ti
Un especialista te contacta con la arquitectura recomendada, los plazos y el presupuesto. Sin coste y sin compromiso.