La GPU es el componente más importante de una estación de trabajo de IA, pero la elección adecuada depende de tu carga de trabajo.

Para la inferencia de IA, los modelos LLM locales y el desarrollo, las tarjetas gráficas NVIDIA GeForce RTX ofrecen un rendimiento y una relación calidad-precio excelentes. Para modelos de mayor tamaño, despliegues empresariales y cargas de trabajo continuas, las tarjetas gráficas NVIDIA RTX PRO ofrecen una capacidad de VRAM significativamente mayor, controladores empresariales y una fiabilidad mejorada.

Si tienes dudas sobre qué GPU es la más adecuada para tu aplicación, nuestros especialistas en IA pueden recomendarte una configuración en función de los modelos y el software que tengas previsto ejecutar.

La VRAM determina el tamaño de los modelos de IA que tu sistema puede ejecutar de forma eficiente.

Como guía general:

• De 8 a 16 GB - Inferencia básica con modelos de lenguaje más pequeños (aproximadamente de 7 B a 13 B de parámetros)
• De 16 a 24 GB - Inferencia de gama media con modelos más grandes (de 13 B a 70 B, según la cuantificación)
• De 32 a 48 GB - Modelos de lenguaje de gran tamaño, ajuste fino y flujos de trabajo de IA más exigentes
• Más de 96 GB - Desarrollo profesional de IA, entrenamiento de modelos y cargas de trabajo empresariales

Los requisitos exactos dependen de la arquitectura del modelo, la precisión y la cuantificación que se usen.

En la mayoría de las cargas de trabajo de IA, la GPU ofrece las mayores mejoras de rendimiento y debería ser tu principal inversión.

La CPU sigue siendo importante para la preparación de datos, la gestión del almacenamiento y la transferencia eficiente de datos a la GPU. Elegir una plataforma equilibrada ayuda a evitar atascos, especialmente al ejecutar varias GPU o procesar grandes conjuntos de datos.

La cantidad de RAM requerida depende de tus conjuntos de datos, aplicaciones y entorno de desarrollo.

Como guía general:

• 32 GB - Desarrollo de IA básico
• 64 GB - La mayoría de las cargas de trabajo de desarrollo e inferencia de IA
• Más de 128 GB - Grandes conjuntos de datos, máquinas virtuales y sistemas con varias GPU

Por lo general, la memoria se puede ampliar con el tiempo a medida que los proyectos se vuelven más exigentes.

Los proyectos de IA pueden consumir almacenamiento rápidamente, sobre todo al trabajar con grandes conjuntos de datos, puntos de control y varias versiones de modelos.

Se recomienda una unidad SSD NVMe de alta velocidad para el sistema operativo y los proyectos activos, junto con almacenamiento adicional en SSD o HDD para conjuntos de datos, modelos archivados y almacenamiento a largo plazo. La configuración ideal depende de tu flujo de trabajo y del volumen de datos.

Las estaciones de trabajo en torre o en rack son ideales para desarrolladores, investigadores y equipos de ingeniería que requieren hardware de IA de alto rendimiento directamente en su escritorio.

Los servidores en rack se adaptan mejor a infraestructuras compartidas, salas de servidores y despliegues empresariales donde la prioridad es una mayor densidad de GPU, la gestión a distancia y el funcionamiento continuo.

Si tienes dudas sobre cuál es la mejor opción, nuestros especialistas pueden ayudarte a elegir la solución más adecuada para tu entorno.

Enlaces rápidos

• Estaciones de trabajo en torre
• Estaciones de trabajo en bastidor
• Servidores

Sí. Muchas cargas de trabajo de IA escalan excepcionalmente bien con varias GPU, lo que permite entrenar modelos más grandes, aumentar el rendimiento de la inferencia y reducir los tiempos de procesamiento.

La cantidad de GPU compatibles depende de la plataforma, los requisitos de refrigeración y el suministro de alimentación; factores que deben tenerse en cuenta al diseñar el sistema..

NVIDIA DGX Spark está diseñado como una plataforma compacta de desarrollo de IA para desarrolladores individuales y equipos pequeños.

Su reducido tamaño lo hace ideal para el desarrollo local de modelos, la experimentación y el ajuste fino sin necesidad de un servidor tradicional. También se pueden interconectar varios sistemas DGX Spark para ampliar las capacidades de desarrollo a medida que aumentan las necesidades.

Nuestros sistemas de IA son compatibles con los entornos y las soluciones de software de IA más populares de la actualidad, entre los que se incluyen:

• PyTorch
• TensorFlow
• NVIDIA CUDA
• NVIDIA NIM
• TensorRT
• Hugging Face
• Ollama
• LangChain
• ComfyUI
• vLLM

Los sistemas también se pueden configurar para entornos AMD ROCm e Intel oneAPI cuando sea necesario.

Sí. Además de Windows, los sistemas se pueden configurar con Ubuntu y otras distribuciones importantes de Linux según el entorno de desarrollo que prefieras.

Tanto si usas aplicaciones en contenedores, CUDA o entornos de IA de código abierto, podemos recomendarte el sistema operativo que mejor se adapte a tu flujo de trabajo.

Actualmente instalamos Ubuntu 26.04 LTS bajo petición. Si quieres que te lo instalemos, ponte en contacto con nosotros y te instalaremos este sistema operativo en su lugar.

Por supuesto. Cada proyecto de IA tiene requisitos diferentes, ya sea que estés desarrollando agentes de IA, ajustando modelos de lenguaje, creando aplicaciones de visión artificial o ejecutando cargas de trabajo de inferencia empresarial.

En lugar de ofrecer especificaciones fijas, PCSpecialist diseña sistemas en función de tu solución de software, conjuntos de datos y planes de expansión futuros para garantizar que el hardware se ajuste a tus necesidades.

Las plataformas en la nube ofrecen flexibilidad, pero para las organizaciones que ejecutan cargas de trabajo de IA con regularidad, el hardware dedicado puede ofrecer importantes ventajas a largo plazo.

Entre sus ventajas se incluyen:

• Menores costes operativos a largo plazo
• Control total de los datos confidenciales o de propiedad exclusiva
• Sin cargos por uso de recursos informáticos
• Rendimiento constante sin recursos compartidos en la nube
• Acceso inmediato siempre que tu equipo lo necesite

Muchas organizaciones también prefieren mantener el desarrollo de la IA en sus propias instalaciones para simplificar los requisitos de seguridad y cumplimiento normativo.

Sí. A diferencia de muchas plataformas de hardware fijas, las estaciones de trabajo de IA a menudo se pueden ampliar con memoria, almacenamiento o tarjetas gráficas adicionales a medida que evolucionan tus cargas de trabajo.

Planificar la expansión futura desde el principio puede prolongar significativamente la vida útil de tu inversión.

Sí. Cada estación de trabajo de IA de PCSpecialist se fabrica bajo pedido, lo que te permite configurar los procesadores, las tarjetas gráficas, la memoria, el almacenamiento, las opciones de red y el chasis en función de tus necesidades específicas.

Ya sea que necesites un sistema de desarrollo compacto, una potente estación de trabajo con varias GPU o un servidor de IA para empresas, cuentas con nosotros: todos los sistemas son ensamblados por profesionales, cuentan con un sistema de gestión de cables, se someten a pruebas de estabilidad y cuentan con el respaldo de un servicio de asistencia con sede en el Reino Unido.

El sistema adecuado depende de tus aplicaciones, el tamaño de los modelos, los conjuntos de datos, el presupuesto y los planes futuros.

Si no sabes por dónde empezar, nuestros especialistas en IA pueden recomendarte una configuración basada en tu carga de trabajo, lo que te garantizará el rendimiento que necesitas ahora mismo y te dejará margen para crecer en el futuro.