Infraestructura GPU

Servidor GPU para IA

Servidores GPU dedicados para inferencia, agentes, cargas vectoriales y laboratorios de IA.

Opciones de GPU NVIDIACPU y RAM dedicadasAlmacenamiento NVMe o SSDOpciones de 1 Gbps y 10 Gbps
Vista previa de Servidor GPU para IA
Qué es

Servidor GPU para IA alojado por Hosthink

Los servidores GPU para IA ofrecen aceleración dedicada para servicios de inferencia, agentes de IA, generación de imágenes, búsqueda vectorial y experimentación privada.

Qué esServidores GPU dedicados para inferencia, agentes, cargas vectoriales y laboratorios de IA.
Para quién esAPI de inferencia · Laboratorios de IA · Preparación para ajuste fino de modelos · Cargas de visión artificial
Infraestructura GPUOpciones de GPU NVIDIA · CPU y RAM dedicadas · Almacenamiento NVMe o SSD · Opciones de 1 Gbps y 10 Gbps · Acceso root
Etapas del flujo

Pasos de configuración de Servidor GPU para IA

Una visión rápida del flujo del producto antes de pasar de evaluar la página a un servicio Hosthink en funcionamiento.

01

Evalúa la adecuación de la GPU

Empieza por la familia de servidores GPU que se ajuste al modelo, la memoria y el perfil de carga.

02

Confirma las necesidades de la pila

Elige si necesitas Ollama, DeepSeek, una pila LLM privada o una configuración más amplia de servidor GPU para IA.

03

Prepara la entrega

Hosthink mantiene claro el proceso de configuración para conectar el servidor a tu flujo de IA.

04

Ajusta a medida que crezca el uso

Pasa a una configuración mayor de GPU o pila cuando cambien el tamaño del modelo, la concurrencia o el almacenamiento.

Precios

Planes Starter, Pro y Advanced

Inventario GPU y dimensionamiento final confirmados antes del despliegue. El alcance de la gestión se confirma antes del despliegue.

GPU Starter

Precio inicial orientativo
$199/mes
GPU de entrada
Pruebas de inferenciaInventario GPU y dimensionamiento final confirmados antes del despliegueEl alcance de la gestión se confirma antes del despliegue
Ver inventario de GPU

GPU Pro

Precio inicial orientativo
$499/mes
GPU de alto rendimiento
Cargas de producciónInventario GPU y dimensionamiento final confirmados antes del despliegueEl alcance de la gestión se confirma antes del despliegue
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GPU Advanced

Precio inicial orientativo
$999/mes
GPU con gran capacidad de VRAM
Modelos mayoresInventario GPU y dimensionamiento final confirmados antes del despliegueEl alcance de la gestión se confirma antes del despliegue
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Casos de uso

Flujos de trabajo reales que admite

Estos son patrones prácticos de despliegue para equipos que utilizan Servidor GPU para IA en pilas de IA, automatización, herramientas internas y operaciones.

API de inferencia

Laboratorios de IA

Preparación para ajuste fino de modelos

Cargas de visión artificial

Características

Características

01

Inventario de GPU dedicadas

02

Linux preparado para CUDA

03

Opciones de gran ancho de banda

04

Acceso root

05

Opciones de VLAN privada

06

Entrega gestionada

Especificaciones técnicas

Base de producción

01

Opciones de GPU NVIDIA

02

CPU y RAM dedicadas

03

Almacenamiento NVMe o SSD

04

Opciones de 1 Gbps y 10 Gbps

05

Acceso root

06

Inventario GPU y dimensionamiento final confirmados antes del despliegue

07

El alcance de la gestión se confirma antes del despliegue

GPU frente a CPU

Las GPU transforman las cargas de IA

La inferencia solo con CPU puede servir para modelos diminutos y tareas de fondo, pero los asistentes interactivos, flujos de recuperación y modelos locales mayores necesitan aceleración paralela para ofrecer una experiencia utilizable.

01

Menor latencia de respuesta

La aceleración GPU reduce la espera en ciclos de chat, programación y agentes donde importa cada paso de generación.

02

Más capacidad para modelos mayores

La VRAM determina con qué comodidad pueden ejecutarse modelos cuantizados y completos con ventanas de contexto útiles.

03

Mayor concurrencia

Los equipos que atienden a varios usuarios necesitan una capacidad de procesamiento previsible, no un único proceso de estación de trabajo.

04

Control del despliegue privado

Tú eliges el modelo, entorno de ejecución, exposición de red y ritmo de actualización, en lugar de depender de una plataforma externa de IA.

Cargas recomendadas

Dimensiona el servidor según el modelo, no según el titular

Modelos locales pequeños

7B-13B
GPU de entrada / cuantizado
Prototipos de asistentes internosPruebas de prompts y RAG ligeroPatrones de uso de un solo equipo

Inferencia en producción

30B-70B
Se recomienda gran capacidad de VRAM
Asistentes de conocimientoBackends de agentes y servicio de APIMás concurrencia y contexto

Pilas avanzadas de IA

Multi-GPU
Dimensionado con ingeniería
Grandes despliegues privados de LLMVarios endpoints de modelosRequisitos de aislamiento empresarial
Pilas recomendadas

Combina infraestructura GPU con herramientas alojadas de IA

Los servidores privados de IA se encargan de la inferencia. Las aplicaciones alojadas pueden aportar la interfaz, el editor de flujos o la capa interna de datos que la rodea.

Preguntas frecuentes

Dudas habituales

¿Es una GPU compartida?
No. Los planes de servidor GPU para IA se basan en inventario de servidores dedicados, no en fracciones compartidas de GPU en la nube.
¿Puedo desplegar mi propia pila?
Sí. Puedes ejecutar tu propia pila de Docker, CUDA, servidor de inferencia o aplicaciones.
¿Necesito una GPU para cualquier carga de IA?
No siempre. Las aplicaciones alojadas pueden usar API externas de modelos, mientras que la inferencia local privada suele beneficiarse de una GPU.
¿Podéis dimensionar el servidor?
Sí. Podemos dimensionarlo según la familia de modelos, VRAM, concurrencia y requisitos de almacenamiento.
¿Es lo mismo que una GPU de nube pública?
No. Estas páginas presentan despliegues de servidores GPU dedicados o privados, no un endpoint de modelo SaaS compartido.
¿La RAM del servidor es lo mismo que la VRAM de la GPU?
No. La VRAM es la memoria de la GPU y la RAM del servidor pertenece a la CPU. Si un modelo no cabe en la VRAM, entornos como Ollama pueden cargar una parte en la RAM del sistema, lo que es más lento; por eso conviene dimensionar la GPU según el modelo.
¿El precio orientativo reserva una GPU concreta?
No. Los precios Starter, Pro y Advanced son precios iniciales orientativos. El modelo de GPU, la VRAM, la ubicación y el precio mensual final se confirman en la cotización según el inventario actual.
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