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⚙️ Un servidor GPU típico acelera el lanzamiento y reduce riesgos, pero una configuración personalizada es más adecuada para 4–8 GPU, mucha memoria de vídeo, almacenamiento rápido y crecimiento en clúster.

PCIe, SXM, HGX o DGX: ¿qué plataforma GPU elegir para cargas de AI en 2026? Diferenciamos formato de GPU, plataforma OEM y sistema NVIDIA listo para usar.

Comparamos configuraciones de servidores GPU para cargas reales: asistentes LLM internos, inferencia con varios modelos, ajuste fino, granjas de renderizado y VDI. Así podrás decidir cuándo 8 GPU están justificadas y cuándo es mejor usar 1–4 GPU o varios servidores más pequeños.

💡 No elijas una GPU NVIDIA para servidor solo por los TFLOPS o la memoria. En esta guía explicamos qué parámetros importan de verdad para IA, entrenamiento, VDI, renderizado y cálculo científico en 2026.

⚙️ ¿Necesitas compartir una GPU potente entre varios equipos, servicios o modelos? Esta guía explica MIG de forma clara, con perfiles, límites y ejemplos para A100, H100 y H200.

🧠 HBM o GDDR: ¿qué importa más en una GPU de servidor? Con ejemplos de NVIDIA A100, H100, L40S y RTX PRO, explicamos cuándo la máxima anchura de banda es clave y cuándo conviene una GPU más versátil.

⚡ OEM, Original, NVL, Max-Q y Workstation Edition pueden parecer detalles menores en el nombre de una GPU NVIDIA, pero afectan a la alimentación, refrigeración, compatibilidad y garantía. En el artículo explicamos cómo interpretarlos antes de comprar.

Una guía práctica para elegir GPU NVIDIA para LLM: A100 para presupuestos ajustados, H100 para rendimiento y H200 para modelos con alta demanda de memoria.

🧠 ¿Qué VRAM elegir para un proyecto de IA? 16 GB para pruebas, 48 GB como base de trabajo o 80–96 GB para producción, contexto largo y cargas exigentes.