Infraestructura
La capa física donde corre la IA.
Los servidores GPU no se enchufan al aire. Necesitan energía, enfriamiento, racks, fibra y un cuarto diseñado para mantenerlos corriendo. Nosotros construimos esa capa — de la obra civil al clúster en producción — y el stack de software encima.
01 — Facilidades
La construcción, paso a paso.
Evaluación
Inspeccionamos tus facilidades. Capacidad eléctrica, capacidad de enfriamiento, espacio físico, infraestructura de red. Te decimos qué está listo, qué necesita trabajo y cuánto va a costar.
Diseño
Distribución eléctrica. Arquitectura de enfriamiento (aire, líquido o híbrido). Configuración de racks. Topología de red. Diseñado para tu hardware GPU y tu carga de trabajo específicos. Sin plantillas genéricas.
Adquisición
Conseguimos el hardware — servidores GPU, equipo de redes, equipo eléctrico, cableado. NVIDIA H100, H200, B200. AMD MI300X. Nosotros lo compramos. Tú eres el dueño.
Construcción
Obra civil. Electricidad. Instalación del enfriamiento. Cableado estructurado. Montaje de racks. Instalación de servidores. Configuración de GPUs. Una sola brigada, un solo itinerario, un solo punto de contacto.
Entrega
Documentación, adiestramiento, configuración del manejo remoto. Tienes un clúster de IA corriendo. Podemos retirarnos — o quedarnos y operarlo a través de Servicios Administrados.
Alcance
Qué incluye.
Energía
Distribución AC y DC, respaldo, protección contra sobrecargas, balanceo de carga. Diseñada para densidad GPU (10–30 kW por rack).
Enfriamiento
Enfriamiento por aire y por líquido. Los clústeres H100/H200/B200 generan calor. Diseñamos para carga sostenida.
Racks y gabinetes
Cableado estructurado, manejo de cables, seguridad física.
Fibra y redes
Fibra interna y enlaces de 200/400 Gb/s entre servidores — conexión directa GPU a GPU, de la que depende el entrenamiento de IA.
Switches y enrutamiento
El fabric de red que conecta el clúster con tus sistemas — y lo mantiene aislado de todo lo demás.
Manejo remoto
Hardware de manejo remoto que nos permite vigilar y reparar los servidores aunque estén apagados o el sistema operativo no esté corriendo.
02 — Hardware
Guía de hardware.
Adquisición, instalación, configuración — nosotros lo conseguimos, tú eres el dueño.
| GPU | VRAM | Ideal para | Notas |
|---|---|---|---|
| NVIDIA H100 | 80 GB | Inferencia, fine-tuning (ajuste fino) | El estándar de la industria. La mayoría de los modelos de pesos abiertos (open-weight) corren en 2–4× H100. |
| NVIDIA H200 | 141 GB | Inferencia de modelos grandes | 1.8× más VRAM que la H100 — menos GPUs por modelo. |
| NVIDIA B200 | 192 GB | Pesos abiertos de frontera (frontier), entrenamiento | Arquitectura Blackwell. Máximo throughput. |
| AMD MI300X | 192 GB | Inferencia, eficiencia de costos | La mejor relación precio-VRAM. El soporte de ROCm madura rápido. |
Un servidor GPU es más que sus GPUs. El CPU, la RAM, el almacenamiento NVMe y las tarjetas de red también limitan el rendimiento — los datos tienen que llegar a las GPUs lo suficientemente rápido para mantenerlas ocupadas. Especificamos la máquina completa, no solo el acelerador.
| Tamaño del modelo | VRAM necesaria (aprox.) | Configuración típica |
|---|---|---|
| 7–13B | 16–30 GB | 1× H100 — los pilotos pueden empezar en una GPU de workstation |
| 70B | ~140 GB a precisión completa · ~70 GB cuantizado | 2× H100, o 1× H200 |
| Pesos abiertos de frontera (MoE) | 300 GB+ | 4–8× H200 / B200 / MI300X |
La cuantización (ver el glosario) reduce la VRAM necesaria más o menos a la mitad con una pérdida mínima de calidad — así es que un modelo 70B cabe en una sola H200.
03 — Software
La capa de software.
Comprar GPUs no es lo mismo que tener GPUs que se ganan su sueldo. El stack entre el hardware y tus aplicaciones decide cuánto de lo que pagaste usas de verdad.
Motores de inferencia
vLLM, SGLang, TensorRT-LLM — el software de serving que agrupa solicitudes, maneja la memoria de las GPUs y mantiene la utilización alta. Un motor bien afinado suele rendir varias veces el throughput de una configuración básica en el mismo hardware.
Plataforma de cómputo
CUDA para NVIDIA, ROCm para AMD. Tu elección de GPU define el camino de software — trabajamos con ambos, y nos aseguramos de que sea un camino pavimentado.
Orquestación y monitoreo
Versionado de modelos, autoescalado, salud de las GPUs, latencia y costo por solicitud. La capa operacional que nuestros Servicios Administrados corre día a día.
Instalamos, afinamos y documentamos el stack completo. Estándares abiertos, sin pegamento propietario — es parte de la promesa de que puedes seguir sin nosotros.
Propiedad
Es tuyo. O deja que lo operemos.
Nosotros construimos la infraestructura. Tú eres el dueño — del hardware, de las facilidades, de todo. Si quieres que la operemos después de la entrega — monitoreo, actualizaciones, seguridad, optimización — para eso están nuestros Servicios Administrados →. Un solo equipo para ambas cosas.
Monitoreo de red eléctrica que nunca sale del edificio.
Una empresa de servicios públicos en Puerto Rico necesita IA para monitorear la red eléctrica. Los datos no pueden salir de sus instalaciones — los reguladores exigen procesamiento dentro de la jurisdicción. Diseñamos la distribución eléctrica, instalamos los servidores GPU, configuramos las redes y desplegamos el modelo. Un solo contrato, un solo equipo.
Contacto
¿Tienen tus facilidades lo que el hardware de IA necesita?
Evaluamos tu espacio, tu energía y tu enfriamiento. Te decimos qué falta. Te decimos cuánto cuesta. Sin compromiso.
Agenda una evaluación de infraestructura →