La GPU completa, no una fracción
Cada GPU se conecta directamente a tu sistema operativo. Sin hipervisor, sin partición MIG, sin perfil vGPU y sin división de tiempo, para que tus controladores y frameworks vean el hardware tal como es.
Servidores dedicados de IA · entrenamiento, inferencia, renderizado
Hosting de servidores dedicados de IA desde una GPU hasta un clúster completo
Un servidor dedicado de IA es una máquina física completa con sus GPU conectadas directamente a tu propio sistema operativo, de modo que el modelo que entrenas o sirves no comparte el hardware con nadie. Cuando una máquina no es suficiente, puedes añadirle GPU o colocar más máquinas a su lado. Esta página muestra cuánto cuesta cada opción, a qué velocidad pueden comunicarse las máquinas entre sí y en cuáles de nuestras ciudades 5 se encuentra cada plataforma.
Mensual, sin permanencia. El puerto de cada máquina es solo tuyo en el conmutador y nada mide el tráfico que lo atraviesa.
Plataformas de GPU4
Puerto más rápido100 Gbps
Memoria por máquina1 TB
Descuento por mayor plazo15%
01Qué incluye cada máquina
Qué obtienes con un servidor dedicado de IA aquí
Las mismas cuatro cosas en cada nodo, desde una máquina para un trabajo de ajuste fino hasta varias para un entrenamiento.
Un puerto que es tuyo
El puerto de red no se comparte en el conmutador de acceso y nada lo mide, en ninguna dirección. Copiar un conjunto de datos o un punto de control entre tus nodos no añade nada a la factura.
Mes a mes
Cada máquina funciona con su propio plazo de un mes y sin contrato. Pagar por tres, seis o doce meses descuenta hasta un 15%.
Respuestas en segundos
Nuestro chat de IA responde en segundos y puede consultar tu cuenta y tus servidores mientras te ayuda. Pide hablar con una persona cuando quieras.
02Escalar más allá de una GPU
¿Más GPU en un servidor o más servidores?
Parecen la misma decisión, pero cuestan distinto, llegan en fechas distintas y se agotan por motivos distintos. Determina cuál necesitas antes de comparar cualquier otra cosa.
AHaz crecer la máquina
Añade GPU al servidor que ya tienes
Elige esta opción cuando te falta memoria o velocidad de GPU y el resto de la máquina está bien. Varias GPU en un mismo chasis es una configuración que cotizamos, no una casilla que marcas al pagar: cuántas caben depende de lo ancha que sea la GPU que elijas y de cuánta potencia puede suministrarle el chasis.
- Qué lo decide
- La GPU que elijas. Menciona su nombre en el chat y la respuesta te dirá el chasis, cuántas caben y la fecha.
- Conviene saber
- Dos GPU no son una GPU más grande. Su memoria solo se suma cuando tu software divide el modelo entre ambas (paralelismo de tensor o de pipeline, compatible con las herramientas habituales de entrenamiento e inferencia), y parte de la velocidad se consume en el tráfico entre ellas. Si tu trabajo son muchos trabajos independientes, dos GPU simplemente procesan el doble.
BHaz crecer el clúster
Añade máquinas junto a la primera
Elige esta opción cuando la propia máquina está llena: sin procesadores, sin memoria o sin espacio para el siguiente trabajo. La plataforma más grande aquí se detiene en 2 zócalos de procesador y 1 TB de memoria, y a partir de ahí la respuesta es otro servidor.
- Qué lo decide
- La ciudad y el puerto. Las máquinas que trabajan juntas deben estar en el mismo edificio, y el enlace entre ellas es el puerto de red de cada una, que se paga por máquina.
- Conviene saber
- No hay un producto de clúster ni un número mínimo de nodos. Cada servidor se pide, se factura, se actualiza y se sustituye por separado, así que puedes empezar con dos y añadir un tercero el mes que viene.
03Las plataformas
Elige tu servidor de aprendizaje automático según lo que te limita
Cada plataforma en la que montamos una GPU, comparada en lo que importa cuando pasas de una máquina. Lee juntas las dos columnas centrales: la plataforma con la vía más ancha hacia la GPU tiene el puerto superior más lento, y el puerto más rápido está en un bus más antiguo.
| Plataforma | Carriles hacia la GPU | Puerto superior | Zócalos | Memoria, hasta | Ciudades |
|---|---|---|---|---|---|
| Intel Xeon Silver / Gold | 48 lanes per socketPCIe 3.0 | 100 Gbps1 Gbps incl. | 2 | 1 TB | 5 |
| Intel Xeon E5-2600 v3/v4 | 40 lanes per socketPCIe 3.0 | 40 Gbps1 Gbps incl. | 2 | 1 TB | 5 |
| Intel Xeon E5-2600 v1/v2 | 40 lanes per socketPCIe 3.0 | 20 Gbps1 Gbps incl. | 2 | 256 GB | 3 |
| AMD EPYC | 128 lanes per socketPCIe 4.0 | 20 Gbps1 Gbps incl. | 2 | 1 TB | 2 |
- Carriles hacia la GPULa velocidad a la que se mueven los datos entre el procesador y la GPU. Importa cuando transmites lotes de entrenamiento o un render envía datos de escena en cada fotograma, y apenas cuenta una vez que un modelo está cargado y permanece en la memoria de la GPU.
- Puerto superiorLa velocidad a la que una máquina habla con la siguiente. Un único servidor haciendo su propio trabajo nunca lo nota. Para un trabajo repartido entre varias máquinas, es toda la cuestión.
- EntoncesUn trabajo que cabe en una máquina y depende del bus quiere los carriles más anchos. Un trabajo repartido entre varias máquinas quiere el puerto y puede vivir con un bus más antiguo. Ambos a la vez es la única combinación que no tenemos, y conviene que lo sepas antes de pagar.
Qué GPU va en cada una de estas plataformas y cuánto añade al mes está en servidores dedicados con GPU, con cada precio mostrado junto a la máquina a la que pertenece. Esta página no pone precio a ninguna GPU, para que una cifra nunca aparezca junto al servidor equivocado.
04El vínculo entre las máquinas
Un clúster de GPU multinodo paga el puerto en cada nodo
El enlace de red forma parte de cada servidor, así que cuatro máquinas a 10 Gbps significan cuatro puertos de 10 Gbps cada mes. Esa línea es la que sorprende a quienes solo han cotizado un único servidor, así que la tabla de abajo hace la multiplicación por ti.
| Puerto | Un servidor | Dos | Cuatro | Plataformas |
|---|---|---|---|---|
| 1 Gbps | incl. | incl. | incl. | 4 / 4 |
| 2 Gbps | $189 | $378 | $756 | 4 / 4 |
| 3 Gbps | $299 | $598 | $1,196 | 4 / 4 |
| 5 Gbps | $459 | $918 | $1,836 | 4 / 4 |
| 10 Gbps | $529 | $1,058 | $2,116 | 4 / 4 |
| 20 Gbps | $1,629 | $3,258 | $6,516 | 4 / 4 |
| 40 Gbps | $2,799 | $5,598 | $11,196 | 2 / 4 |
| 100 Gbps | $3,999 | $7,998 | $15,996 | 1 / 4 |
Un clúster más amplio puede costar menos que uno más rápido. En algunos puntos de esa tabla, dos máquinas un escalón por debajo cuestan menos que una máquina un escalón por encima, y acabas con un servidor extra. Eso solo compensa si tu trabajo se reparte entre máquinas.
Lo que no vendemos entre máquinas. Nuestro catálogo incluye puertos Ethernet y nada más: sin tejido InfiniBand y sin puente NVLink. Si tu configuración necesita cualquiera de los dos, pregunta antes de hacer el pedido. La respuesta es una cotización, y puede ser no. La configuración multinodo más pequeña que alquilamos es el NVIDIA DGX Spark, donde hasta cuatro unidades se conectan entre sí mediante ConnectX-7.
El puerto de una sola máquina, por sí solo, se trata en ancho de banda sin medición.
05Dónde puede vivir
Para un clúster de GPU, elige primero la ciudad
Las máquinas que trabajan juntas pertenecen a un mismo edificio, y nuestros centros de datos no todos albergan las mismas plataformas. Si eliges primero la plataforma, puede que descubras que la ciudad que necesitas no la tiene. New York and Bucharest las tienen todas.
- New York4 / 4Intel Xeon Silver / Gold · Intel Xeon E5-2600 v3/v4 · Intel Xeon E5-2600 v1/v2 · AMD EPYC
- Bucharest4 / 4Intel Xeon Silver / Gold · Intel Xeon E5-2600 v3/v4 · Intel Xeon E5-2600 v1/v2 · AMD EPYC
- Miami3 / 4Intel Xeon Silver / Gold · Intel Xeon E5-2600 v3/v4 · Intel Xeon E5-2600 v1/v2
- San Francisco2 / 4Intel Xeon Silver / Gold · Intel Xeon E5-2600 v3/v4
- Amsterdam2 / 4Intel Xeon Silver / Gold · Intel Xeon E5-2600 v3/v4
Cada edificio y con qué se conecta se describe en centros de datos. Si tu configuración tiene que abarcar dos ciudades, pide a soporte que mida la latencia entre ellas antes de hacer el pedido.
06Plazos de entrega
Cuándo estarán funcionando tus servidores de IA
Una configuración como esta suele ser varias máquinas y piezas que no están en un estante, así que recibes una fecha antes de pagar, calculada con los mismos pasos que nuestras configuraciones de servidor personalizadas.
- ~30 min
Ya montado en bastidor tal cual
No se instala ni se mueve nada. Servidores instantáneos enumera las máquinas listas para usar; vale la pena mirarlas primero si tus nodos son comunes.
- 4–24 horas
Piezas que tenemos
El caso habitual. Los técnicos instalan las GPU, preparan los discos e instalan el sistema operativo en cada máquina, en paralelo en lugar de una tras otra.
- 5–10 días laborables
Piezas que compramos
Algo de la especificación no es una pieza que tengamos a mano, así que la pedimos y luego la montamos. Con varias GPU en una máquina, el chasis suele ser lo que más tarda.
- 10–15 días laborables
Una pieza escasa
Los aceleradores de la generación actual se envían por asignación, y la fecha es la del distribuidor. Cuando compramos hardware para un cliente, pedimos tres meses por adelantado.
Cada paso comienza una vez que el pedido supera el pago y la revisión antifraude. La mayoría se aprueban en un par de horas; un primer pedido grande desde una cuenta nueva puede tardar más, y un pago por transferencia o stablecoin suele aprobarse más rápido que un pago con tarjeta.
Marketplace
Máquinas multigpu listadas por sus propietarios
Los propietarios listan máquinas con varias GPU, y pares vinculados, en nuestro marketplace a un precio mensual que ellos fijan. Los anuncios de nuestra empresa hermana, Server Room, se alquilan en serverroom.net.
¿Tienes un servidor GPU que está inactivo?
Anúncialo en el marketplace de Primcast y alquílalo a equipos de IA por mes, al precio que elijas.
07Preguntas
Preguntas sobre servidores dedicados con IA
01¿Qué es un servidor dedicado con IA?
Es un servidor físico alquilado solo para usted y equipado con una o más GPU para entrenar, ajustar o servir modelos. Aquí las GPU se pasan directamente a su propio sistema operativo, sin hipervisor y sin nadie más en la máquina, y paga por mes sin contrato.
02¿Puedo alquilar un servidor GPU bare metal para aprendizaje profundo?
Sí. Todos los servidores GPU que alquilamos son bare metal: usted obtiene acceso root en toda la máquina e instala el controlador, la versión de CUDA y el framework que su código espera. Las GPU y sus precios mensuales están en Servidores dedicados con GPU, cada una mostrada junto a la máquina en la que encaja.
03¿Puede un servidor tener más de una GPU?
Sí, como configuración presupuestada en lugar de una opción de compra directa. Cuántas caben depende del ancho de la GPU y de la potencia que el chasis puede entregar, así que díganos qué GPU quiere por chat y la respuesta indicará el chasis, la cantidad y la fecha.
04¿Cómo construyo un clúster de GPU con ustedes?
Pida las máquinas en la misma ciudad, en una plataforma que alcance la velocidad de puerto que necesita, y elija esa velocidad en cada una. Se mantienen como servidores separados con facturas separadas, así que puede empezar con dos y añadir más después. Díganos primero el número de nodos y el trabajo, y comprobaremos la ciudad y la plataforma antes de que pague.
05¿Ofrecen InfiniBand o NVLink entre servidores?
No como opción listada. Las máquinas se conectan por puertos Ethernet de hasta 100 Gbps. Si su proyecto necesita InfiniBand o un puente NVLink, pregunte antes de pedir: sería un presupuesto, y la respuesta podría ser no.
06¿Es mejor un servidor dedicado que las GPU en la nube para aprendizaje automático?
Depende de cuán constantemente lo use. Un servidor dedicado con IA cuesta lo mismo cada mes, ya sea que funcione a pleno rendimiento o esté inactivo, por lo que conviene para entrenamientos largos y modelos servidos las 24 horas. Aquí el tráfico no se mide, así que mover conjuntos de datos entre nodos o enviar resultados a los usuarios no añade nada. Para un trabajo que se ejecuta unas pocas horas al mes, alquilar por hora puede costar menos.
07¿Qué es un servidor HPC y los alquilan?
HPC significa computación de alto rendimiento: simulaciones, renderizado, código científico y entrenamiento de modelos repartidos en muchos procesadores o GPU. Alquilamos las piezas, es decir, máquinas con hasta 2 sockets y 1 TB de memoria, GPU dentro de ellas y puertos entre ellas. Usted configura el planificador, Slurm o Kubernetes o lo que su equipo ya use.
08¿Cuánto cuesta un servidor dedicado con IA?
La máquina y su GPU se cotizan juntas en Servidores dedicados con GPU. Un puerto más rápido que el incluido está en la tabla de esta página, por máquina y por mes. Pagar por tres, seis o doce meses descuenta hasta 15%, y una configuración personalizada conlleva una tarifa única de instalación que el configurador muestra antes de pagar.
09¿Cuánto tarda en llegar uno?
Entre cuatro y veinticuatro horas cuando tenemos las piezas, de cinco a diez días laborables cuando hay que comprarlas, y de diez a quince días laborables para una pieza escasa. Una máquina que ya está montada como usted la quiere puede funcionar en unos 30 minutos.
10¿Alquilan servidores CMP 170HX para IA?
Sí. Tienen su propia página, Servidores CMP 170HX, con las configuraciones y sus precios mensuales.
11¿Dónde están sus servidores GPU?
En Nueva York, Miami, San Francisco, Ámsterdam y Bucarest. No todas las plataformas están en todas las ciudades; New York and Bucharest las tienen todas, lo que las convierte en los lugares más fáciles para hacer crecer un clúster.
12¿Qué ayuda recibo si algo se rompe?
Nuestro chat de IA responde en segundos y puede revisar su cuenta y sus servidores mientras le ayuda, y una persona toma el control cuando usted lo pida. Los tiempos de respuesta y la sustitución de hardware están en soporte.
08Páginas relacionadas
A dónde ir ahora
- Servidores dedicados con GPUCada GPU que instalamos y lo que cuesta en su máquina.
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Planifíquelo con nosotros
Cuéntenos qué tiene que hacer su modelo
El número de nodos, si el trabajo se divide y con qué tiene que comunicarse. Nuestro chat de IA responde en segundos, una persona se une cuando usted lo pida, y si una sola máquina bastara para el trabajo, se lo diremos.