La revolución de la IA funciona sobre silicio. Desde el entrenamiento de modelos de vanguardia hasta el despliegue de inferencia a gran escala, la selección de GPU es la decisión de infraestructura más impactante que las empresas toman hoy en día.
Este centro cubre todo lo que los arquitectos de centros de datos necesitan saber sobre aceleradores de IA: las GPU H100 y H200 de NVIDIA, la B200 Blackwell de próxima generación, la MI300X de AMD compitiendo por cargas de trabajo HPC, y los chips Gaudi de Intel ofreciendo alternativas al ecosistema NVIDIA.
Lo Que Aprenderás Aquí
- Especificaciones y Benchmarks de GPU — Datos de rendimiento del mundo real, ancho de banda de memoria, velocidades de interconexión y consumo de energía entre familias de aceleradores
- Análisis Profundos de Arquitectura — Hopper vs. Blackwell vs. CDNA vs. Gaudi: entendiendo las compensaciones arquitectónicas que importan para tus cargas de trabajo
- Tecnologías de Memoria — HBM3, HBM3e, y el camino hacia HBM4: por qué el ancho de banda de memoria a menudo importa más que los FLOPs brutos
- Cadena de Suministro y Disponibilidad — Tiempos de entrega, estrategias de asignación y realidades de adquisición en un mercado con restricciones de suministro
- Análisis de TCO — Más allá del precio inicial: entendiendo el costo real de la infraestructura GPU incluyendo energía, refrigeración y utilización
Ya sea que estés especificando tu próximo clúster de GPU o evaluando estrategias multi-proveedor, nuestro análisis técnico te ayuda a superar el ruido del marketing y tomar decisiones de infraestructura informadas.