{"id":1632,"date":"2025-11-24T01:00:59","date_gmt":"2025-11-24T01:00:59","guid":{"rendered":"https:\/\/sz-xtt.com\/?p=1632"},"modified":"2025-11-24T01:00:59","modified_gmt":"2025-11-24T01:00:59","slug":"que-es-un-servidor-de-ai-requisitos-de-hardware-explicados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sz-xtt.com\/es\/que-es-un-servidor-de-ai-requisitos-de-hardware-explicados\/","title":{"rendered":"Comprender los requisitos de hardware de los servidores de IA para las cargas de trabajo modernas"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"675\" src=\"https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/96241a8006f94ec0bd3088ecd87521ac.webp\" alt=\"Comprender los requisitos de hardware de los servidores de IA para las cargas de trabajo modernas\" class=\"wp-image-1627\" srcset=\"https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/96241a8006f94ec0bd3088ecd87521ac.webp 1200w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/96241a8006f94ec0bd3088ecd87521ac-300x169.webp 300w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/96241a8006f94ec0bd3088ecd87521ac-1024x576.webp 1024w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/96241a8006f94ec0bd3088ecd87521ac-768x432.webp 768w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/96241a8006f94ec0bd3088ecd87521ac-18x10.webp 18w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/96241a8006f94ec0bd3088ecd87521ac-600x338.webp 600w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Fuente de la imagen: <a target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/unsplash.com\">unsplash<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Necesitas un buen hardware para tus proyectos de IA, pero primero debes entender qu\u00e9 es un servidor de IA. Los servidores de IA modernos tienen diferentes requisitos para cada tarea de IA. Por ejemplo, los modelos de ajuste fino necesitan <a target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.cherryservers.com\/blog\/ai-hardware-requirements\">GPUs o TPUs potentes<\/a> con mucha memoria y redes r\u00e1pidas. Las cargas de trabajo de inferencia utilizan menos energ\u00eda y necesitan baja latencia y alto rendimiento, por lo que a menudo dependen de GPU m\u00e1s peque\u00f1as. Cada tarea de IA necesita un hardware especial para funcionar bien, y saber qu\u00e9 es un servidor de IA le ayudar\u00e1 a elegir la configuraci\u00f3n adecuada. A la hora de elegir hardware para IA, piense en sus tareas actuales y tambi\u00e9n planifique el crecimiento futuro de la IA. Para entender realmente qu\u00e9 es un servidor de IA, f\u00edjate en c\u00f3mo afecta el hardware de IA al rendimiento.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >Principales conclusiones<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p><a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/sz-xtt.com\/ai-server-business-growth-modern-data-processing-digital-age\/\">Los servidores de IA necesitan un hardware especial<\/a> para diferentes trabajos. El entrenamiento requiere GPU potentes y mucha memoria. La inferencia puede realizarse en GPU m\u00e1s peque\u00f1as.<\/p><\/li><li><p>Elija el hardware que se adapte a sus necesidades de IA ahora y m\u00e1s adelante. La escalabilidad te permite actualizar las piezas a medida que tus proyectos crecen.<\/p><\/li><li><p>El almacenamiento r\u00e1pido, como las SSD NVMe, es muy importante para el trabajo de IA. Ayuda a cargar los datos con rapidez y mantiene el buen funcionamiento de los modelos.<\/p><\/li><li><p>La velocidad de la red es importante para el rendimiento de la IA. Se necesita un gran ancho de banda para mover los datos entre los servidores y las GPU. Esto es especialmente importante en la formaci\u00f3n distribuida.<\/p><\/li><li><p>Trate de no hacer <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/sz-xtt.com\/motherboard-upgrades-tips-for-server-performance-boost-2\/\">errores comunes al elegir hardware de IA<\/a>. Aseg\u00farate de tener suficiente memoria, buena refrigeraci\u00f3n y las GPU adecuadas para tus trabajos.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >\u00bfQu\u00e9 es un servidor de IA?<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"675\" src=\"https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/a285f0325fd5459f8b14ba0e0ff12f27.webp\" alt=\"\u00bfQu\u00e9 es un servidor de IA?\" class=\"wp-image-1628\" srcset=\"https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/a285f0325fd5459f8b14ba0e0ff12f27.webp 1200w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/a285f0325fd5459f8b14ba0e0ff12f27-300x169.webp 300w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/a285f0325fd5459f8b14ba0e0ff12f27-1024x576.webp 1024w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/a285f0325fd5459f8b14ba0e0ff12f27-768x432.webp 768w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/a285f0325fd5459f8b14ba0e0ff12f27-18x10.webp 18w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/a285f0325fd5459f8b14ba0e0ff12f27-600x338.webp 600w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Fuente de la imagen: <a target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/pexels.com\">pexels<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Te preguntar\u00e1s <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/sz-xtt.com\/what-is-an-ai-server\/\">qu\u00e9 es un servidor ai<\/a> y en qu\u00e9 se diferencia de los servidores normales. Un servidor de Inteligencia Artificial es un ordenador dise\u00f1ado para realizar tareas de Inteligencia Artificial. Estas tareas incluyen entrenar modelos, ejecutar inferencias y trabajar con muchos datos. El uso de un servidor de Inteligencia Artificial te proporciona un hardware que realiza c\u00e1lculos r\u00e1pidos y tiene mucha memoria. Muchas empresas utilizan un servidor especial para sus proyectos m\u00e1s complejos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Servidor de IA frente a servidor tradicional<\/h3>\n\n\n\n<p>Te preguntar\u00e1s qu\u00e9 es un servidor ai comparado con un servidor normal. Un servidor normal hace cosas sencillas como guardar archivos o alojar sitios web. Utiliza CPUs normales y memoria b\u00e1sica. Un servidor AI tiene mejor hardware. A menudo se ven GPUs potentes, m\u00e1s RAM y almacenamiento m\u00e1s r\u00e1pido. Estas cosas te ayudan a ejecutar trabajos de ai mucho m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n\n\n\n<p>He aqu\u00ed una sencilla tabla que muestra las diferencias:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table class=\"has-fixed-layout\">\n<colgroup><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><\/colgroup><tbody><tr><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Caracter\u00edstica<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Servidor tradicional<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Servidor AI<\/p><\/th><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>CPU<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Est\u00e1ndar<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Alto rendimiento<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>GPU<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Ninguno o b\u00e1sico<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Avanzado, m\u00faltiple<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>RAM<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Moderado<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Gran capacidad<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Almacenamiento<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>DISCO DURO\/SSD<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>SSD NVMe<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Caso pr\u00e1ctico<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>General<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Cargas de trabajo de IA<\/p><\/td><\/tr><\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Caracter\u00edsticas principales de los servidores AI<\/h3>\n\n\n\n<p>Cuando miras lo que es un servidor ai, ves cosas especiales. Tiene soporte para muchas GPU, que ayudan con el aprendizaje profundo y otros trabajos de IA. Tambi\u00e9n encontrar\u00e1s redes r\u00e1pidas, que mueven datos r\u00e1pidamente entre ordenadores. La gran memoria te permite entrenar modelos m\u00e1s grandes. El almacenamiento r\u00e1pido, como las SSD NVMe, te ayuda a cargar datos r\u00e1pidamente.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p>Consejo: Si quieres ampliar tus proyectos de Inteligencia Artificial, elige un servidor que puedas actualizar. Esto te ayudar\u00e1 a mantenerte al d\u00eda con las nuevas herramientas de AI.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<p>Ahora ya sabes qu\u00e9 es un servidor de ai y por qu\u00e9 es importante para los trabajos modernos. Puedes elegir el mejor hardware para tus necesidades y obtener mejores resultados de tus proyectos de ai.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >Exigencias de la carga de trabajo de la IA<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Formaci\u00f3n, inferencia y tareas en tiempo real<\/h3>\n\n\n\n<p>Ver\u00e1s que las diferentes cargas de trabajo de la IA necesitan hardware diferente. El entrenamiento es el proceso en el que se ense\u00f1a un modelo de IA utilizando muchos datos. Este paso es el que m\u00e1s recursos consume. Necesitas GPUs y CPUs potentes para gestionar el entrenamiento. La inferencia consiste en utilizar el modelo de Inteligencia Artificial entrenado para realizar predicciones. Esta tarea consume menos energ\u00eda que el entrenamiento, pero sigue necesitando tiempos de respuesta r\u00e1pidos. Las cargas de trabajo de IA en tiempo real, como <a target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.digikey.cz\/en\/articles\/quickly-deploy-ai-and-machine-learning-using-renesas-ra8m1-mcus\">control por voz<\/a> o la navegaci\u00f3n de drones, necesitan tanto velocidad como precisi\u00f3n. Estas tareas deben procesar los datos con rapidez para ofrecer resultados instant\u00e1neos.<\/p>\n\n\n\n<p>Algunas de las cargas de trabajo ai m\u00e1s exigentes son:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>B\u00fasqueda de palabras clave<\/p><\/li><li><p>Control por voz<\/p><\/li><li><p>Tratamiento de audio e im\u00e1genes<\/p><\/li><li><p>Concentradores de sensores<\/p><\/li><li><p>Navegaci\u00f3n y control de drones<\/p><\/li><li><p>Realidad aumentada<\/p><\/li><li><p>Realidad virtual<\/p><\/li><li><p>Equipos de comunicaciones<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Necesitas <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/sz-xtt.com\/ai-server-vs-traditional-server-key-differences-and-benefits\/\">hardware eficiente<\/a> para manejar estas cargas de trabajo ai. La computaci\u00f3n de alto rendimiento y el procesamiento SIMD ayudan a ejecutar estas tareas sin problemas. A medida que crezca la Inteligencia Artificial, aparecer\u00e1n m\u00e1s aplicaciones que necesitar\u00e1n hardware avanzado.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p>Nota: Jack Dongarra, galardonado con el premio Turing, dice <a target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.it4i.cz\/en\/about\/infoservice\/news\/turing-laureate-jack-dongarra-discusses-hpc-challenges-ais-impact-on-precision-computing\">la ai ya da forma a la mayor\u00eda de las aplicaciones<\/a>. Depender\u00e1 m\u00e1s del hardware avanzado a medida que las cargas de trabajo ai sean m\u00e1s comunes.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Proceso de datos y necesidades energ\u00e9ticas<\/h3>\n\n\n\n<p>Las modernas cargas de trabajo de TI mueven enormes cantidades de datos. Se necesita un almacenamiento r\u00e1pido y una red potente para mantener el ritmo. Tanto el entrenamiento como la inferencia utilizan grandes conjuntos de datos. Las cargas de trabajo de la Inteligencia Artificial en tiempo real deben procesar los datos sin demora. Esto significa que su servidor debe manejar un alto rendimiento de datos.<\/p>\n\n\n\n<p>Las necesidades energ\u00e9ticas de las cargas de trabajo de la Inteligencia Artificial tambi\u00e9n est\u00e1n aumentando. Algunos servidores de IA utilizan <a target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/www.warehouserentinfo.cz\/article\/warehousemarket-news\/ais-power-revolution-what-it-means-for-your-next-commercial-property-lease\">casi un megavatio de potencia por bastidor<\/a>. Los nuevos sistemas de alimentaci\u00f3n de 800 V CC pueden soportar hasta 1,2 MW por bastidor. Los sistemas antiguos de 54 V no pueden satisfacer esta demanda. Debe planificar <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/sz-xtt.com\/fr\/ai-server-sales-will-grow-a-comprehensive-analysis\/\">mayores necesidades de potencia y refrigeraci\u00f3n<\/a> al configurar los servidores ai.<\/p>\n\n\n\n<p>Si quieres que tus cargas de trabajo de ai funcionen bien, debes adecuar tu hardware a tus necesidades de datos y energ\u00eda. Esto te ayudar\u00e1 a obtener los mejores resultados de tus proyectos de IA.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >Requisitos de hardware para la IA<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"675\" src=\"https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/c7dc5e3397834314845b78a8027841f3.webp\" alt=\"Requisitos de hardware para la IA\" class=\"wp-image-1629\" srcset=\"https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/c7dc5e3397834314845b78a8027841f3.webp 1200w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/c7dc5e3397834314845b78a8027841f3-300x169.webp 300w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/c7dc5e3397834314845b78a8027841f3-1024x576.webp 1024w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/c7dc5e3397834314845b78a8027841f3-768x432.webp 768w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/c7dc5e3397834314845b78a8027841f3-18x10.webp 18w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/c7dc5e3397834314845b78a8027841f3-600x338.webp 600w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Fuente de la imagen: <a target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/unsplash.com\">unsplash<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Cuando cree o cambie su servidor de IA, debe conocer las principales necesidades de hardware. Estas necesidades le ayudar\u00e1n a ejecutar modelos de aprendizaje profundo y a trabajar con big data. Un buen hardware garantiza que tus tareas de IA funcionen bien y r\u00e1pido. Veamos las principales piezas que necesitas para los trabajos de IA actuales.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Requisitos de la CPU<\/h3>\n\n\n\n<p>La CPU es como el cerebro de tu servidor de IA. Necesitas una CPU potente para preparar los datos, gestionar la memoria y ayudar a las GPU a trabajar juntas. Para la IA, elige CPU con muchos n\u00facleos y alta velocidad. Intel Xeon y AMD EPYC son opciones populares. Estas CPU ayudan con el aprendizaje profundo y los trabajos de big data.<\/p>\n\n\n\n<p>Muchos servidores necesitan 12 o m\u00e1s CPU para trabajar con IA. Las CPU realizan tareas dif\u00edciles que las GPU no pueden hacer solas. Por ejemplo, las CPU cargan datos, ejecutan modelos antiguos de aprendizaje autom\u00e1tico y mueven informaci\u00f3n entre las distintas partes. Cuando elijas una CPU, aseg\u00farate de que se ajusta a tus necesidades de memoria y GPU.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p>Consejo: Para el aprendizaje profundo, elige CPUs con al menos 16 n\u00facleos y memoria r\u00e1pida. Esto evita ralentizaciones al entrenar o utilizar modelos de IA.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table class=\"has-fixed-layout\">\n<colgroup><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><\/colgroup><tbody><tr><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Tipo de hardware<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Descripci\u00f3n<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Rendimiento de las tareas de IA<\/p><\/th><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>CPU<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>4-16 trabajadores muy inteligentes y polivalentes<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Maneja tareas complejas de forma secuencial<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>GPU<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>1.000-10.000 trabajadores especializados<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Puede ser entre 10 y 100 veces m\u00e1s r\u00e1pido gracias al procesamiento paralelo de operaciones matem\u00e1ticas sencillas.<\/p><\/td><\/tr><\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Requisitos de la GPU<\/h3>\n\n\n\n<p>Las GPU son la parte m\u00e1s importante de la IA. Se necesitan GPU potentes para entrenar modelos de aprendizaje profundo y ejecutar tareas con rapidez. Las GPU modernas tienen miles de n\u00facleos que funcionan al mismo tiempo. Esto las hace mucho m\u00e1s r\u00e1pidas que las CPU para los trabajos de IA.<\/p>\n\n\n\n<p>Cuando elijas GPU, busca modelos como NVIDIA A100, H100, V100 y L4. Estas GPU tienen mucha memoria, gran velocidad y un gran rendimiento para la IA. La siguiente tabla muestra algunas de las mejores GPU para entrenar y utilizar la IA:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table class=\"has-fixed-layout\">\n<colgroup><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><\/colgroup><tbody><tr><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Modelo GPU<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>N\u00facleos CUDA<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>N\u00facleos tensores<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Memoria GPU<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Rendimiento de la memoria<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>FP32 (TFlops)<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Tensor TF32 (TFlops)<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>FP16 Tensor (TFlops)<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Tensor INT8 (TOPS)<\/p><\/th><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>L4<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>7,680<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>240<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>24 GB<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>300 GB\/s<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>30.3<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>120*<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>242*<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>485*<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>A16<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>4x 1,280<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>4x 40<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>4x 16 GB<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>4x 200 GB\/s<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>4x 4.5<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>4x 18*<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>4x 35.9*<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>4x 71.8*<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>A40<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>10,752<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>336<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>48 GB<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>696 GB\/s<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>37.4<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>150*<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>299*<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>599*<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>A100 SXM4<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>19,500<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>432<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>80 GB<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>1.935 GB\/s<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>19.5<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>312*<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>624*<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>1,248*<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>H100 PCIe<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>60,000<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>528<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>80 GB<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>2 TB\/s<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>60<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>756*<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>1,513*<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>3,026*<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>H200 SXM5<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>72,000<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>528<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>141 GB<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>3,3 TB\/s<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>67<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>989*<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>1,979*<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>3,958*<\/p><\/td><\/tr><\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"768\" src=\"https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/chart_1763526021098648215.webp\" alt=\"Gr\u00e1fico de barras que compara los modelos de GPU de IA por rendimiento FP32, TF32, FP16 e INT8.\" class=\"wp-image-1630\" srcset=\"https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/chart_1763526021098648215.webp 1024w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/chart_1763526021098648215-300x225.webp 300w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/chart_1763526021098648215-768x576.webp 768w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/chart_1763526021098648215-16x12.webp 16w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/chart_1763526021098648215-600x450.webp 600w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Necesitas m\u00e1s de una GPU para grandes modelos de IA y aprendizaje profundo. Algunos servidores pueden utilizar hasta ocho GPU. Esto permite entrenar modelos m\u00e1s grandes y trabajar con m\u00e1s datos a la vez. Las GPU tambi\u00e9n ayudan con trabajos de IA en tiempo real, como tareas de imagen y voz.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p>Nota: las GPU pueden ser entre 10 y 100 veces m\u00e1s r\u00e1pidas que las CPU para el aprendizaje profundo. Elige siempre GPU que se adapten a tus necesidades de IA y al tama\u00f1o del modelo.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >RAM y memoria<\/h3>\n\n\n\n<p>La memoria RAM es una parte clave del hardware de IA. Necesitas memoria suficiente para cargar big data y ejecutar modelos de aprendizaje profundo. Si no tienes suficiente RAM, tus trabajos de IA ser\u00e1n lentos o no funcionar\u00e1n.<\/p>\n\n\n\n<p>Para el aprendizaje profundo, empieza con al menos 768 GB de RAM DDR4 a 2667 MHz. Esta cantidad ayuda con los modelos grandes y el trabajo con datos r\u00e1pidos. M\u00e1s RAM te permite entrenar modelos m\u00e1s grandes y realizar tareas de IA m\u00e1s complejas. A medida que tus modelos y datos crezcan, necesitar\u00e1s m\u00e1s memoria.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Se necesita mucha memoria para el aprendizaje profundo.<\/p><\/li><li><p>M\u00e1s RAM detiene las ralentizaciones durante el entrenamiento.<\/p><\/li><li><p>Una memoria r\u00e1pida ayuda a que los trabajos de IA funcionen mejor.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p>Consejo: Comprueba siempre las necesidades de memoria de tu modelo de IA antes del entrenamiento. A\u00f1ade m\u00e1s RAM si utilizas modelos m\u00e1s grandes o m\u00e1s datos.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Soluciones de almacenamiento<\/h3>\n\n\n\n<p>Los trabajos de IA necesitan un almacenamiento r\u00e1pido y potente. Elija un almacenamiento capaz de almacenar grandes vol\u00famenes de datos y ofrecer un acceso r\u00e1pido para el aprendizaje profundo. Las SSD NVMe son las mejores para la mayor\u00eda de las necesidades de IA. Son r\u00e1pidos y responden con rapidez.<\/p>\n\n\n\n<p>He aqu\u00ed una <a target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/blog.wedos.com\/13th-birthday-or-first-steps-into-the-world\">tabla de las mejores opciones de almacenamiento<\/a> para la IA:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table class=\"has-fixed-layout\">\n<colgroup><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><\/colgroup><tbody><tr><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Soluci\u00f3n de almacenamiento<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>IOPS (operaciones de entrada\/salida por segundo)<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Tiempo de respuesta<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Disponibilidad de datos<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Capacidad de almacenamiento<\/p><\/th><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Almacenamiento HPE 3PAR StoreServ 8450<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Hasta 3 millones<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>&lt; 1 ms<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>99.9999%<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Hasta 80 PB<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>SSD NVMe de 30 TB<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Alta velocidad<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>N\/A<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>N\/A<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>N\/A<\/p><\/td><\/tr><\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n\n\n\n<p>Necesitas un almacenamiento que se adapte a la velocidad de tu GPU y CPU. Un almacenamiento r\u00e1pido ayuda a cargar los datos con rapidez y mantiene el buen funcionamiento de los modelos de IA. Para trabajos de IA de gran envergadura, utiliza un almacenamiento con IOPS altas y tiempos de espera bajos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Necesidades de red<\/h3>\n\n\n\n<p>Las redes son muy importantes para el hardware de IA. Se necesita un gran ancho de banda para mover datos entre servidores, GPU y almacenamiento. El entrenamiento distribuido de IA necesita redes r\u00e1pidas y potentes para que todo funcione a la vez.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Los servidores de GPU ofrecen un gran ancho de banda y flexibilidad para el entrenamiento distribuido de IA.<\/p><\/li><li><p>Se necesita una red de al menos 100 Gb para los grandes trabajos de IA.<\/p><\/li><li><p>Las agrupaciones cercanas a tu equipo te ayudan con los datos y el rendimiento.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table class=\"has-fixed-layout\">\n<colgroup><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><\/colgroup><tbody><tr><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Caracter\u00edstica<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Descripci\u00f3n<\/p><\/th><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Tipo de servidor<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p><a target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/vshosting.eu\/blog\/IT-Trends-2025:-Artificial-intelligence-is-becoming-an-important-economic-factor\">Los servidores GPU proporcionan un gran ancho de banda<\/a> y flexibilidad para el entrenamiento distribuido de IA.<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Aceleraci\u00f3n de la carga de trabajo<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Ideal para entrenar grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos y realizar an\u00e1lisis de big data.<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Rendimiento<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Garantiza un rendimiento \u00f3ptimo y una alta fiabilidad para diversas aplicaciones.<\/p><\/td><\/tr><\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p>Nota: Adapta siempre la velocidad de tu red a las necesidades de hardware de tu IA. Una red lenta puede hacer que los modelos de aprendizaje profundo y los trabajos de IA tarden m\u00e1s.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Hardware de uso general frente a hardware especializado en IA<\/h3>\n\n\n\n<p>Puedes elegir CPU generales o hardware de IA especial como TPU y FPGA. Las CPU realizan muchas tareas, pero las GPU, TPU y FPGA funcionan mucho m\u00e1s r\u00e1pido para el aprendizaje profundo.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>CPUs: Buenas para preparar datos y modelos antiguos.<\/p><\/li><li><p>GPUs: Lo mejor para el aprendizaje profundo y trabajar en muchas cosas a la vez.<\/p><\/li><li><p>TPUs: Hechas para trabajos de IA, especialmente aprendizaje profundo.<\/p><\/li><li><p>FPGAs: Flexibles y buenos para trabajos de IA personalizados.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>El hardware especial de IA, como las TPU y las FPGA, puede hacer que los trabajos sean m\u00e1s r\u00e1pidos y consuman menos energ\u00eda. Deber\u00edas pensar en ellos si tus tareas de IA necesitan m\u00e1s velocidad o mayor eficiencia.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p>Consejo: Comprueba siempre tus necesidades de hardware de IA antes de elegir hardware general o especial. La mejor elecci\u00f3n depende de tus modelos, datos y de la velocidad a la que necesites trabajar.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<p>Conociendo estas necesidades principales de hardware de IA, puedes construir un servidor que se adapte a tus trabajos de aprendizaje profundo e IA. Un buen hardware te ayuda a entrenar modelos m\u00e1s grandes, utilizar m\u00e1s datos y obtener mejores resultados en todas tus tareas de IA.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >Especificaciones de hardware m\u00ednimas y recomendadas<\/h2>\n\n\n\n<p>Elegir el <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/sz-xtt.com\/what-are-the-main-types-of-server-chassis-and-rack-units\/\">hardware adecuado<\/a> ayuda a que tus modelos de ai funcionen bien. Necesitas adaptar tu hardware a tus tareas de AI. Cada trabajo necesita diferentes cpu, gpu, memoria, ram y almacenamiento. Aqu\u00ed tienes reglas sencillas para el entrenamiento, la inferencia y la Inteligencia Artificial en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Para la formaci\u00f3n en IA<\/h3>\n\n\n\n<p>La formaci\u00f3n de modelos de Inteligencia Artificial requiere muchos recursos. Se necesita un hardware potente para grandes conjuntos de datos y modelos complejos. La configuraci\u00f3n correcta te permite entrenar m\u00e1s r\u00e1pido y hacer trabajos de Inteligencia Artificial m\u00e1s grandes.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Requisitos m\u00ednimos para la formaci\u00f3n ai:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>CPU: 16 n\u00facleos (Intel Xeon o AMD EPYC)<\/p><\/li><li><p>gpu: 1 NVIDIA A100 o V100<\/p><\/li><li><p>ram: 256 GB DDR4<\/p><\/li><li><p>Memoria: 256 GB o m\u00e1s<\/p><\/li><li><p>almacenamiento: SSD NVMe de 2 TB<\/p><\/li><li><p>Red: 25 Gbps<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Requisitos recomendados para la formaci\u00f3n ai:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>cpu: 32+ n\u00facleos (Intel Xeon o AMD EPYC m\u00e1s recientes)<\/p><\/li><li><p>gpu: 4-8 NVIDIA H100 o A100<\/p><\/li><li><p>ram: 768 GB DDR4 o superior<\/p><\/li><li><p>Memoria: 768 GB o m\u00e1s<\/p><\/li><li><p>almacenamiento: 8 TB+ SSD NVMe<\/p><\/li><li><p>Red: 100 Gbps o superior<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p>Consejo: M\u00e1s potencia de gpu y ram te ayudan a entrenar modelos m\u00e1s grandes. Terminar\u00e1s los trabajos de ai m\u00e1s r\u00e1pido. Comprueba siempre el tama\u00f1o de tu modelo antes de entrenar.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<p>Necesitas tarjetas gpu potentes porque hacen muchas tareas a la vez. M\u00e1s ram y memoria para cargar r\u00e1pidamente grandes conjuntos de datos. El almacenamiento r\u00e1pido mantiene los datos en movimiento durante el entrenamiento.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Para la inferencia de IA<\/h3>\n\n\n\n<p>La inferencia utiliza modelos entrenados para hacer predicciones. Necesitas un hardware que ofrezca resultados r\u00e1pidos y gestione muchas peticiones. La configuraci\u00f3n adecuada te ayuda a obtener un buen rendimiento y un bajo retardo en tus trabajos de ai.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Requisitos m\u00ednimos para la inferencia de ai:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>CPU: 8 n\u00facleos (Intel Xeon o AMD EPYC)<\/p><\/li><li><p>gpu: 1 NVIDIA L4 o A16<\/p><\/li><li><p>ram: 64 GB DDR4<\/p><\/li><li><p>memoria: 64 GB o m\u00e1s<\/p><\/li><li><p>almacenamiento: SSD NVMe de 1 TB<\/p><\/li><li><p>Redes: 10 Gbps<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Requisitos recomendados para la inferencia de ai:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table class=\"has-fixed-layout\">\n<colgroup><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><\/colgroup><tbody><tr><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p><a target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/vdan.cz\/ai\/accelerating-ai-workloads-mastering-vgpu-management-in-vmware-environments\/\">Modelo GPU<\/a><\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Memoria<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Caso pr\u00e1ctico<\/p><\/th><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>NVIDIA B200<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>180 GB<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Cargas de trabajo de alta memoria<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>NVIDIA DGX B200<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>1440 GB<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Grandes LLM de c\u00f3digo abierto<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Nodo multi-GPU<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>N\/A<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Inferencia distribuida<\/p><\/td><\/tr><\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>cpu: 16+ n\u00facleos (Intel Xeon o AMD EPYC m\u00e1s recientes)<\/p><\/li><li><p>gpu: NVIDIA B200 o DGX B200 (para modelos grandes)<\/p><\/li><li><p>ram: 256 GB DDR4 o superior<\/p><\/li><li><p>Memoria: 256 GB o m\u00e1s<\/p><\/li><li><p>almacenamiento: SSD NVMe de 4 TB<\/p><\/li><li><p>Red: 25 Gbps o superior<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p>Nota: La inferencia en cpu es lenta. Puede que s\u00f3lo obtengas unos pocos caracteres cada pocos segundos. Las tarjetas gpu modernas pueden darte m\u00e1s de 100 caracteres por segundo. Para obtener mejores resultados, mantenga los pesos de todo su modelo en la memoria de la gpu.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<p>Se obtienen mejores resultados con un nodo multi-gpu para la inferencia. Esta configuraci\u00f3n reduce los retrasos y simplifica las tareas de Inteligencia Artificial. Usar muchos nodos para la inferencia puede ralentizarte y costarte m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Para la IA en tiempo real<\/h3>\n\n\n\n<p>Los trabajos de ai en tiempo real necesitan respuestas instant\u00e1neas. Debes utilizar hardware que ofrezca alta velocidad y bajo retardo. Estas reglas te ayudar\u00e1n a ejecutar modelos de Inteligencia Artificial para control por voz, navegaci\u00f3n de drones y realidad aumentada.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Requisitos m\u00ednimos para la ai en tiempo real:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>CPU: 8 n\u00facleos (Intel Xeon o AMD EPYC)<\/p><\/li><li><p>gpu: 1 NVIDIA L4 o A16<\/p><\/li><li><p>ram: 64 GB DDR4<\/p><\/li><li><p>memoria: 64 GB o m\u00e1s<\/p><\/li><li><p>almacenamiento: SSD NVMe de 1 TB<\/p><\/li><li><p>Redes: 10 Gbps<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Requisitos recomendados para ai en tiempo real:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>cpu: 16+ n\u00facleos (Intel Xeon o AMD EPYC m\u00e1s recientes)<\/p><\/li><li><p>gpu: 2-4 NVIDIA A100 o H100<\/p><\/li><li><p>ram: 256 GB DDR4 o superior<\/p><\/li><li><p>Memoria: 256 GB o m\u00e1s<\/p><\/li><li><p>almacenamiento: SSD NVMe de 2 TB<\/p><\/li><li><p>Red: 25 Gbps o superior<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p>Consejo: La Inteligencia Artificial en tiempo real necesita tarjetas gr\u00e1ficas r\u00e1pidas y suficiente memoria RAM. Prueba siempre tu hardware con tus trabajos de Inteligencia Artificial real antes de lanzarlos.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<p>Debes equilibrar cpu, gpu, memoria y almacenamiento para obtener los mejores resultados. Una red r\u00e1pida ayuda a que tus trabajos de ai funcionen sin problemas, especialmente con muchas tarjetas gpu.<\/p>\n\n\n\n<p>Si sigues estas reglas, puedes construir un servidor de Inteligencia Artificial para entrenamiento, inferencia y Inteligencia Artificial en tiempo real. El hardware adecuado te proporciona mayor velocidad, resultados m\u00e1s r\u00e1pidos y modelos de IA m\u00e1s fiables.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >Comparaci\u00f3n de los requisitos de hardware de IA por tarea<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Formaci\u00f3n frente a inferencia<\/h3>\n\n\n\n<p>Tienes que entender c\u00f3mo <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/sz-xtt.com\/ai-server-vs-traditional-server-key-differences-and-benefits\/\">cambios en el hardware<\/a> cuando se cambia entre entrenamiento e inferencia para modelos ai. El entrenamiento pone al servidor al l\u00edmite. Se utilizan muchas tarjetas gpu, a menudo ocho o m\u00e1s, como la NVIDIA H100, para manejar enormes cantidades de datos. La cpu debe tener muchos n\u00facleos para seguir el ritmo de la gpu y mover los datos con rapidez. La formaci\u00f3n tambi\u00e9n necesita mucha memoria. Se necesita un gran ancho de banda de memoria para que los modelos no se ralenticen.<\/p>\n\n\n\n<p>La inferencia funciona de otra manera. Se utilizan menos tarjetas gpu, a veces s\u00f3lo una o dos. Se puede ejecutar la inferencia en una cpu, pero se obtiene un rendimiento mucho mayor con una gpu. La CPU no necesita tantos n\u00facleos para la inferencia. Sigue necesitando un buen rendimiento, pero el hardware no trabaja tanto como durante el entrenamiento. La memoria es importante, pero no se necesita tanta como para el entrenamiento.<\/p>\n\n\n\n<p>He aqu\u00ed una r\u00e1pida comparaci\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table class=\"has-fixed-layout\">\n<colgroup><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><\/colgroup><tbody><tr><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Tarea<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Se necesita GPU<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>CPU necesaria<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Memoria necesaria<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Rendimiento<\/p><\/th><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Formaci\u00f3n<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p><a target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/trustica.cz\/en\/blog\/2025\/04\/10\/ai-inference-on-cpu\/\">8+ tarjetas de gama alta<\/a><\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Muchos n\u00facleos<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Muy alta<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Velocidad m\u00e1xima<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Inferencia<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>1-4 tarjetas o CPU<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Menos n\u00facleos<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Moderado<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Respuesta r\u00e1pida<\/p><\/td><\/tr><\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p>Consejo: Si quieres entrenar modelos de Inteligencia Artificial de gran tama\u00f1o, invierte en m\u00e1s tarjetas gpu y <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/sz-xtt.com\/what-is-an-ai-server\/\">alta memoria<\/a>. Para la inferencia, c\u00e9ntrate en un rendimiento r\u00e1pido con menos tarjetas gpu.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Procesamiento en tiempo real frente a procesamiento por lotes<\/h3>\n\n\n\n<p>Las tareas de ai en tiempo real necesitan respuestas instant\u00e1neas. Se utiliza un hardware que ofrezca un rendimiento r\u00e1pido y un retardo bajo. La gpu debe procesar los datos r\u00e1pidamente. La cpu ayuda a mover los datos sin esperas. Se necesita memoria suficiente para que los modelos funcionen sin problemas. Las tareas en tiempo real incluyen el control por voz y la navegaci\u00f3n de drones.<\/p>\n\n\n\n<p>El procesamiento por lotes trabaja con grandes grupos de datos a la vez. No se necesitan resultados instant\u00e1neos. Puedes utilizar m\u00e1s n\u00facleos de cpu y tarjetas gpu para terminar grandes trabajos a lo largo del tiempo. El rendimiento es importante, pero puedes esperar m\u00e1s tiempo para obtener resultados. Necesitas memoria suficiente para manejar todos tus modelos y datos.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>En tiempo real: Gpu r\u00e1pida, cpu r\u00e1pida, bajo retardo, rendimiento estable.<\/p><\/li><li><p>Lote: M\u00e1s tarjetas gpu, m\u00e1s n\u00facleos cpu, m\u00e1s memoria, m\u00e1s tiempo de procesamiento.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p>Nota: Elige tu hardware en funci\u00f3n de tu tarea ai. Los trabajos en tiempo real necesitan velocidad. Los trabajos por lotes necesitan potencia y memoria.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >Optimizar y preparar para el futuro el hardware de los servidores de IA<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Escalabilidad y actualizaciones<\/h3>\n\n\n\n<p>Quieres que tu servidor ai crezca a medida que cambien tus necesidades. Escalabilidad significa que puedes a\u00f1adir m\u00e1s potencia m\u00e1s adelante. Puedes empezar con unas pocas GPUs y a\u00f1adir m\u00e1s cuando tus modelos crezcan. Muchos servidores permiten actualizar las CPU, la memoria y el almacenamiento. De este modo, el hardware est\u00e1 preparado para nuevos trabajos de ai. Cuando planifiques actualizaciones, comprueba si puedes a\u00f1adir TPUs o m\u00e1s GPUs f\u00e1cilmente. Algunos servidores de Inteligencia Artificial pueden utilizar hasta ocho GPUs o TPUs. Esto te ayuda a entrenar modelos m\u00e1s r\u00e1pidamente. Deber\u00edas comprobar si tu servidor puede manejar m\u00e1s memoria y redes m\u00e1s r\u00e1pidas. Escalabilidad significa que no necesitas un nuevo servidor cada vez que tu trabajo de Inteligencia Artificial crece.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Energ\u00eda y refrigeraci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n<p>Los servidores ai de alto rendimiento consumen mucha energ\u00eda. Se necesita <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/sz-xtt.com\/product\/h6237-ai-server\/\">buena refrigeraci\u00f3n<\/a> para mantener a salvo tu hardware. Hay distintas formas de refrigerar los servidores ai. La refrigeraci\u00f3n directa al chip coloca placas fr\u00edas en las CPU y GPU. Esto ayuda a controlar mejor el calor. Los sistemas l\u00edquido-aire funcionan para trabajos de ai medios, pero puede que no se adapten a configuraciones abarrotadas. La refrigeraci\u00f3n por inmersi\u00f3n sumerge los servidores en fluidos especiales para evacuar el calor. La refrigeraci\u00f3n por inmersi\u00f3n bif\u00e1sica utiliza fluidos en ebullici\u00f3n y condensaci\u00f3n para obtener los mejores resultados. Cada m\u00e9todo de refrigeraci\u00f3n tiene sus ventajas y sus inconvenientes. Puedes ver las diferencias en la siguiente tabla:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table class=\"has-fixed-layout\">\n<colgroup><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><\/colgroup><tbody><tr><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>M\u00e9todo de refrigeraci\u00f3n<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Descripci\u00f3n<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Ventajas<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Limitaciones<\/p><\/th><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Sistemas l\u00edquido-aire<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Circuito cerrado de refrigerante en el interior del bastidor, desplaza el calor al aire.<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>F\u00e1cil de montar, buena para trabajos medios.<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>No es bueno para servidores muy ocupados, no es f\u00e1cil de cultivar.<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Refrigeraci\u00f3n directa al chip<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Las placas fr\u00edas tocan las CPU\/GPU para un mejor control del calor.<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Funciona bien, mejor para servidores potentes.<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Necesita m\u00e1s tuber\u00edas y configuraci\u00f3n.<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Refrigeraci\u00f3n por inmersi\u00f3n monof\u00e1sica<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Los servidores se asientan en un fluido especial para una transferencia uniforme del calor.<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Gran control del calor, silencioso, no necesita ventiladores de servidor.<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Necesita hardware especial, ocupa m\u00e1s espacio.<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Refrigeraci\u00f3n bif\u00e1sica por inmersi\u00f3n<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Utiliza fluidos en ebullici\u00f3n y condensaci\u00f3n para desplazar el calor.<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Muy bueno para enfriar, casi siempre funciona solo.<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Los fluidos cuestan mucho, son dif\u00edciles de montar y cuidar.<\/p><\/td><\/tr><\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n\n\n\n<p>Elige un m\u00e9todo de refrigeraci\u00f3n que se adapte al tama\u00f1o de tu servidor ai y a lo ocupado que est\u00e9. Una buena refrigeraci\u00f3n hace que tus TPU y GPU funcionen con rapidez.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Prepararse para las necesidades futuras de la IA<\/h3>\n\n\n\n<p>Debes planificar con antelaci\u00f3n la construcci\u00f3n de tu servidor de Inteligencia Artificial. Las TPU y las FPGA se utilizan m\u00e1s para el aprendizaje profundo ahora. Las TPU funcionan r\u00e1pido y consumen menos energ\u00eda para el entrenamiento. Las FPGA te permiten cambiar tu hardware para trabajos especiales de ai. Puedes utilizar TPUs, GPUs y CPUs juntas para obtener mejores resultados. Los nuevos modelos de Inteligencia Artificial necesitan m\u00e1s memoria y redes m\u00e1s r\u00e1pidas. Elige servidores que te permitan actualizarlos m\u00e1s adelante. De este modo, podr\u00e1s a\u00f1adir m\u00e1s TPUs o memoria a medida que crezcan tus proyectos de Inteligencia Artificial. Planificar para el futuro te ayuda a estar preparado para nuevas herramientas y trabajos de mayor envergadura.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p>Consejo: Prueba siempre tu hardware ai con trabajos reales antes de actualizarlo. Esto te ayudar\u00e1 a encontrar la mejor combinaci\u00f3n de TPU, GPU y CPU para tu trabajo.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >Consejos pr\u00e1cticos para elegir el hardware del servidor de IA<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Eval\u00fae sus necesidades<\/h3>\n\n\n\n<p>Tienes que empezar por analizar tu carga de trabajo ai. Piensa en el tama\u00f1o de tus datos y en la velocidad que quieres. Si entrenas modelos de gran tama\u00f1o, necesitar\u00e1s GPU potentes y mucha memoria. Para tareas de Inteligencia Artificial sencillas, puedes utilizar menos recursos. Escribe tus objetivos y los tipos de proyectos de IA que piensas ejecutar. Esto te ayudar\u00e1 a elegir el hardware que mejor se adapte a tus necesidades.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Enumere sus principales tareas ai.<\/p><\/li><li><p>Compruebe si necesita resultados en tiempo real o procesamiento por lotes.<\/p><\/li><li><p>Calcule cu\u00e1ntos datos utilizar\u00e1 cada mes.<\/p><\/li><li><p>Decida si desea actualizar su servidor en el futuro.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p>Consejo: Pruebe primero sus modelos ai en hardware peque\u00f1o. As\u00ed podr\u00e1s ver qu\u00e9 funciona mejor antes de comprar servidores m\u00e1s grandes.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Evitar errores comunes<\/h3>\n\n\n\n<p>Mucha gente comete errores al elegir el hardware de un servidor ai. Puede que compre muy poca memoria o elija una GPU que no se ajuste a su carga de trabajo. Algunos se olvidan de las necesidades de refrigeraci\u00f3n y alimentaci\u00f3n. Otros no planifican el futuro crecimiento de la IA.<\/p>\n\n\n\n<p>Estos son los errores que debe evitar:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\" >\n<li><p>Ignorando la necesidad de almacenamiento r\u00e1pido como las SSD NVMe.<\/p><\/li><li><p>Elecci\u00f3n de CPU con muy pocos n\u00facleos para el entrenamiento ai.<\/p><\/li><li><p>No comprobar si su servidor soporta m\u00faltiples GPUs.<\/p><\/li><li><p>Olv\u00eddate de las redes de alta velocidad para los trabajos de ai distribuidos.<\/p><\/li><li><p>Pasar por alto los requisitos de refrigeraci\u00f3n y alimentaci\u00f3n.<\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p>Nota: Comprueba siempre las especificaciones de cada parte de tu servidor ai. Aseg\u00farate de que todo funciona correctamente.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >Recursos para seguir investigando<\/h3>\n\n\n\n<p>Puede mantenerse al d\u00eda sobre <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/sz-xtt.com\/what-is-an-ai-server\/\">hardware de servidor ai<\/a> siguiendo las noticias de las principales empresas. Los nuevos chips salen a menudo. A principios de 2024, <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/geneea.com\/news\/geneeas-ai-spotlight-7\/\" rel=\"nofollow noopener\">Nvidia lanza el chip H200<\/a>, Intel lanz\u00f3 Gaudi3 y AMD present\u00f3 MI300X. Etched tambi\u00e9n comparti\u00f3 una nueva arquitectura para una inferencia de ai m\u00e1s r\u00e1pida.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table class=\"has-fixed-layout\">\n<colgroup><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><\/colgroup><tbody><tr><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Empresa<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Nombre del chip<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Descripci\u00f3n<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Calendario de publicaci\u00f3n<\/p><\/th><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Nvidia<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>H200<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Nuevo chip de inteligencia artificial<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Q1 2024<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Intel<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Gaud\u00ed3<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Chip de IA competidor<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Q1 2024<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>AMD<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>MI300X<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Chip de IA avanzada<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Q1 2024<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Grabado<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>N\/A<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Nueva arquitectura para una inferencia m\u00e1s r\u00e1pida<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>N\/A<\/p><\/td><\/tr><\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n\n\n\n<p>Puedes unirte a foros en l\u00ednea y leer blogs para aprender m\u00e1s sobre el hardware de ai. Muchos expertos comparten consejos y opiniones. Esto te ayudar\u00e1 a tomar decisiones inteligentes para tu pr\u00f3ximo proyecto de Inteligencia Artificial.<\/p>\n\n\n\n<p>Ahora ya sabe c\u00f3mo elegir el hardware de servidor adecuado para sus trabajos de ai. En <a target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\" href=\"https:\/\/mcomputers.cz\/en\/2022\/03\/18\/vedci-z-ostravske-univerzity-trenuji-ai-na-systemu-nvidia\/\">NVIDIA DGX Station A100<\/a> de la Universidad de Ostrava es muy potente. Ayuda en la investigaci\u00f3n y en trabajos del mundo real como encontrar defectos y hacer gr\u00e1ficos en 3D. Cuando elijas hardware, comprueba el procesador, la memoria, el almacenamiento y la red. Aqu\u00ed tienes un gr\u00e1fico sencillo:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table class=\"has-fixed-layout\">\n<colgroup><col style=\"min-width: 25px;\"\/><col style=\"min-width: 25px;\"\/><\/colgroup><tbody><tr><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Componente<\/p><\/th><th colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Especificaci\u00f3n<\/p><\/th><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Procesador<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>1x AMD EPYC Genoa 9654 (96c\/192t, 2,4 GHz)<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Memoria<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>1152 GB DDR5<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Almacenamiento<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>2x 960 GB NVMe + 2x 3,84 TB NVMe<\/p><\/td><\/tr><tr><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>Red<\/p><\/td><td colspan=\"1\" rowspan=\"1\"><p>1x 10Gbit SFP+ Intel X710-DA2 (doble puerto)<\/p><\/td><\/tr><\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n\n\n\n<p>Para mejorar tu servidor ai, prueba estos pasos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>Elige sistemas que puedan crecer cuando cambie tu trabajo.<\/p><\/li><li><p>Haz que tu configuraci\u00f3n funcione con muchas plataformas y tipos.<\/p><\/li><li><p>Ahorre energ\u00eda y dinero cuando construya su servidor.<\/p><\/li><li><p>Utilice conductos que sean f\u00e1ciles de cambiar para nuevos modelos.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"768\" src=\"https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/chart_1763526015029181291.webp\" alt=\"Gr\u00e1fico de barras que compara las expectativas de rentabilidad anual ajustada al riesgo de cinco componentes de la cartera de IA\" class=\"wp-image-1631\" srcset=\"https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/chart_1763526015029181291.webp 1024w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/chart_1763526015029181291-300x225.webp 300w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/chart_1763526015029181291-768x576.webp 768w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/chart_1763526015029181291-16x12.webp 16w, https:\/\/sz-xtt.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/chart_1763526015029181291-600x450.webp 600w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Siga aprendiendo a medida que mejora el hardware. Pruebe a utilizar la IA conversacional para entrenarse. Utiliza chatbots para aprender cosas nuevas. Haz cuestionarios para poner a prueba tus conocimientos. Esto te ayudar\u00e1 a prepararte para el futuro de la IA.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" >PREGUNTAS FRECUENTES<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >\u00bfCu\u00e1l es el hardware m\u00e1s importante para los servidores de IA?<\/h3>\n\n\n\n<p>Para la mayor\u00eda de las tareas de IA se necesitan GPU potentes. Las GPU te ayudan a entrenar y ejecutar modelos mucho m\u00e1s r\u00e1pido que las CPU. Para el aprendizaje profundo, comprueba siempre si tu servidor es compatible con las \u00faltimas GPU de NVIDIA o AMD.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >\u00bfCu\u00e1nta RAM necesitas para las cargas de trabajo de IA?<\/h3>\n\n\n\n<p>Deber\u00edas empezar con al menos 256 GB de RAM para tareas b\u00e1sicas de IA. Para modelos grandes o trabajos de formaci\u00f3n, utilice 768 GB o m\u00e1s. M\u00e1s RAM te ayuda a trabajar con datos m\u00e1s grandes y evita ralentizaciones.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >\u00bfSe pueden utilizar servidores normales para proyectos de IA?<\/h3>\n\n\n\n<p>Puedes utilizar servidores normales para peque\u00f1os trabajos de IA. Para el aprendizaje profundo o modelos grandes, necesita <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/sz-xtt.com\/ai-server-vs-traditional-server-key-differences-and-benefits\/\">Servidores de IA con mejores GPU<\/a>, m\u00e1s memoria y un almacenamiento m\u00e1s r\u00e1pido. Los servidores normales pueden no estar a la altura de las grandes cargas de trabajo de IA.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >\u00bfPor qu\u00e9 es importante la refrigeraci\u00f3n de los servidores AI?<\/h3>\n\n\n\n<p>Los servidores de IA se calientan cuando se ejecutan grandes trabajos. <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/sz-xtt.com\/how-server-chassis-and-rack-units-affect-server-deployment-and-management\/\">Una buena refrigeraci\u00f3n mantiene el hardware<\/a> seguro y funcionando con rapidez. Puede utilizar refrigeraci\u00f3n l\u00edquida o ventiladores especiales para bajar la temperatura y proteger su inversi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" >\u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre el hardware de entrenamiento y el de inferencia?<\/h3>\n\n\n\n<p>El entrenamiento necesita m\u00e1s GPU, n\u00facleos de CPU y memoria. Este hardware se utiliza para ense\u00f1ar el modelo. La inferencia utiliza menos recursos. Se utiliza para hacer predicciones con el modelo entrenado. Adapte siempre el hardware a la tarea.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfQu\u00e9 es un servidor de IA? 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