Compra hardware de IA: GPU NVIDIA, servidores GPU y almacenamiento empresarial para IA

Suministramos tres categorías de hardware profesional de IA:GPUs de IA(NVIDIA H100, H200, A100, RTX PRO 6000 Blackwell, RTX 5090, T1000, L4 y más)Servidores de IA(DGX H100/H200, nodos OEM HGX, GB200 NVL72 y plataformas personalizadas de estación de trabajo y montaje en rack con múltiples GPU), yAlmacenamiento empresarial(Seagate EXOS 20–24 TB discos duros nearline, WD Gold/Ultrastar, Samsung PM9A3 SSD NVMe, Seagate Nytro y series Micron 7450). Todos los artículos se envían con entrega DDP gratuita a nivel mundial.

El H100 y el H200 comparten la misma GPU Hopper y un rendimiento informático idéntico (~3,9 PFLOPS FP8 esparcido). El H200 reemplaza HBM2e por HBM3e, ganando 141 GB de capacidad (frente a 80 GB) y un ancho de banda de 4,8 TB/s (frente a 3,35 TB/s), lo cual es crítico para el servicio de inferencia de modelos grandes. Tanto el H100 como el H200 están disponibles en formatos SXM (NVSwitch, multi-GPU de alto ancho de banda) y PCIe (servidor estándar). La RTX PRO 6000 Blackwell es una GPU de estación de trabajo / rack que utiliza la arquitectura Blackwell: 96 GB de ECC GDDR7 en una tarjeta PCIe de doble ranura, núcleos Tensor de quinta generación con soporte FP4, pero con menor rendimiento agregado en FLOPS que el H100/H200. Es la mejor opción cuando la capacidad de memoria en una ranura PCIe es la prioridad.

NVSwitch es un ASIC dedicado que forma una interconexión de malla completa entre todas las GPU en un sistema de servidor de IA. En un DGX H100, 4 ASIC NVSwitch conectan 8 GPU H100 para que cada GPU pueda comunicarse con todas las demás GPU a 900 GB/s de forma simultánea, superando ampliamente lo que puede ofrecer PCIe. Sin NVSwitch, el entrenamiento multi-GPU requiere operaciones AllReduce sobre PCIe (~64 GB/s), lo que se convierte en un cuello de botella severo para cargas de trabajo tensoriales y paralelas de modelos grandes. NVSwitch está disponible solo en servidores en formato SXM (DGX, HGX).

Como referencia: para ajustar un modelo de 7 a 13 mil millones de parámetros en un conjunto de datos personalizado, de 1 a 4 TB de SSD NVMe son suficientes para el conjunto de datos, puntos de control y pesos del modelo. Para preentrenar o ajustar modelos de más de 70 mil millones, planifique entre 10 y 100 TB de almacenamiento rápido, dependiendo de la escala de su conjunto de datos. A escala de petabytes (corridas completas de preentrenamiento), un clúster de almacenamiento distribuido que utilice HDDs Seagate EXOS o WD Ultrastar nearline en una configuración Ceph/Lustre es estándar. Recomendamos una arquitectura en niveles: NVMe empresarial para I/O en caliente (puntos de control, lotes activos) y HDDs de alta capacidad para el lago de datos.

Depende de la precisión. En FP16, un modelo de 70B requiere aproximadamente 140 GB de VRAM, solo la H200 (141 GB) puede alojarlo en una GPU con precisión completa. En cuantización INT8 (~70 GB), la H200 o una H100 de 80 GB lo manejan con espacio para la caché KV. En INT4 (GGUF Q4, aproximadamente 35-40 GB), la RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB) lo ejecuta cómodamente con mucho margen para la caché KV. En INT4 con cuantización extrema (~20-25 GB), incluso una RTX 5090 (32 GB) puede servir modelos de 70B.

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Los servidores PCIe de nivel básico con 2 GPU consumen entre 2 y 4 kW y pueden utilizar refrigeración por aire estándar. Un DGX H100 con 8 GPU consume hasta 10,2 kW y requiere circuitos duales de 30A, 240V (América del Norte) o 3 fases de 32A (Europa). El GB200 NVL72 consume hasta 120 kW por rack y requiere refrigeración líquida directa y una alimentación eléctrica de 3 fases dedicada; la planificación de la instalación es obligatoria antes de realizar el pedido. Para tarjetas GPU individuales, el RTX PRO 6000 Blackwell consume 300 W y cabe en cualquier estación de trabajo estándar con una fuente de alimentación suficiente.

Nuestro equipo está disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, a través de WhatsApp (+49 176 777 888 33), correo electrónico y teléfono. Le asistimos en la selección de GPU para cargas de trabajo específicas, diseño de clústeres multi-GPU, comparaciones de plataformas de servidores, planificación de arquitecturas de almacenamiento y adquisición B2B.Contáctenoso visite nuestroPreguntas frecuentespara respuestas inmediatas.