Trabajos independientes
Estudia asignar recursos a experimentos o usuarios diferentes cuando las tareas no necesitan comunicarse entre sí.
IA · Cálculo científico · Laboratorios
Workstations y servidores multi-GPU a medida
Diseñamos sistemas con varias GPU para organizaciones que necesitan más capacidad de cálculo o ejecutar cargas distribuidas. Revisamos software, memoria por tarjeta, conectividad, alimentación y refrigeración antes de definir la plataforma.
Ensamblaje y pruebas en España · Soporte directo · Propuesta a medida
Tu carga de trabajo marca la diferencia
Varias GPU solo aportan valor si la carga puede utilizarlas
La configuración depende de si necesitas repartir un modelo, ejecutar trabajos independientes o acelerar una aplicación compatible. Partimos de esa distinción para elegir la plataforma y evitar ampliaciones que no resuelvan el límite real del proyecto.
Modelos distribuidos
Valora el reparto de un modelo entre dispositivos con una estrategia compatible con el entorno utilizado.
Cálculo y simulación
Comprueba que la aplicación o el código aprovecha varias GPU y qué comunicaciones requiere.
Configuración con criterio
Qué revisamos en una plataforma multi-GPU
| Componente | Qué estudiamos | Por qué importa |
|---|---|---|
| Software y escalado | Aplicación, librerías y estrategia de distribución. | Añadir GPU no garantiza que la tarea se reparta ni que la mejora sea lineal. |
| Memoria por GPU | Capacidad por dispositivo y distribución de datos o modelos. | La VRAM no se convierte automáticamente en una memoria única compartida. |
| PCIe y plataforma | Líneas, distribución de ranuras, CPU y ancho de banda. | La conectividad debe ser coherente con el tráfico entre los componentes. |
| Espacio y refrigeración | Dimensiones de tarjetas, separación y flujo de aire. | La densidad física condiciona el número y tipo de GPU viables. |
| Alimentación y entorno | Potencia, conectores, circuito eléctrico y disipación del local. | El sistema debe ajustarse a las condiciones de instalación y funcionamiento previstas. |
La configuración final se concreta en el presupuesto. Las aplicaciones, licencias y servicios incluidos se detallan en cada propuesta.
Una propuesta multi-GPU viable en tu instalación
Indica las tarjetas previstas y el software que utilizarás. Revisamos la plataforma completa y el margen de ampliación, incluyendo las restricciones de caja o rack. Para una inversión escalonada, concretamos qué componentes deben prepararse desde el inicio y qué ampliaciones dependen de compatibilidad futura.
Información necesaria para el diseño
- Aplicaciones, modelos o código que ejecutará el sistema.
- Número y tipo de GPU previsto, memoria necesaria y estrategia de distribución.
- Tareas independientes o comunicaciones frecuentes entre tarjetas.
- Instalación en oficina, laboratorio o rack; límites de ruido y consumo.
- Presupuesto inicial, ampliaciones previstas y plazos.
01 · Revisamos requisitos
Aplicaciones, carga de trabajo, entorno y prioridades de tu organización.
02 · Proponemos el sistema
Configuración y presupuesto con componentes, alcance y condiciones de entrega.
03 · Montamos y probamos
Ensamblaje y pruebas del equipo, con soporte técnico directo.
Antes de elegir tu equipo
Preguntas frecuentes sobre Sistemas multi-GPU
¿Dos GPU duplican el rendimiento?
No necesariamente. El resultado depende del software, reparto de trabajo y comunicaciones. Una tarea que utiliza una sola GPU no mejora automáticamente al instalar otra.
¿Se suma la VRAM de todas las tarjetas?
No de forma automática. El software debe gestionar la distribución y cada dispositivo mantiene sus límites de memoria. Hay que comprobar cómo encaja el modelo o la carga.
¿Puedo ampliar una workstation que ya tengo?
Depende de placa, líneas PCIe, ranuras, espacio, alimentación y refrigeración. Facilítanos la configuración completa para estudiar la viabilidad.
¿Conviene una torre o un servidor rack?
La elección depende de la instalación, densidad, ruido, refrigeración y mantenimiento. Se concreta junto con el entorno donde trabajará el equipo.
¿Sirve el mismo sistema para cualquier cálculo científico?
No. Debe comprobarse que la aplicación o librería soporta el hardware y aprovecha varias GPU. Las necesidades de precisión y memoria también influyen.
Referencia técnica
Como ejemplo de estrategias dependientes del software, consulta Hugging Face: estrategias de inferencia distribuida.
Continúa según tu proyecto
Relaciona esta aplicación con el resto de tu trabajo antes de cerrar la configuración.
Hablemos de tu próximo equipo
Cuéntanos tu proyecto.
Preparamos tu propuesta de Sistemas multi-GPU.
Desde una workstation hasta varios equipos para tu organización. Cuéntanos en qué trabajas, aunque todavía no tengas una configuración definida.
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