La creciente demanda de inteligencia artificial ha llevado a una carrera por ofrecer infraestructuras más potentes y flexibles. En este contexto, DigitalOcean ha anunciado el lanzamiento de sus nuevos sistemas Bare Metal basados en la plataforma de supercomputación NVIDIA HGX H200, diseñados específicamente para cargas de trabajo avanzadas de IA.

Esta nueva oferta permite a desarrolladores, startups y empresas enfocadas en inteligencia artificial acelerar el entrenamiento de modelos, optimizar la inferencia en tiempo real y mejorar la eficiencia operativa, todo sin los costes ocultos ni la complejidad de los grandes proveedores en la nube.

Potencia sin precedentes con las GPUs NVIDIA H200

La clave de esta infraestructura radica en el uso de 8 GPUs NVIDIA HGX H200, capaces de ofrecer un rendimiento de vanguardia para tareas que requieren un alto poder de cómputo. Estas tarjetas gráficas incorporan 141 GB de memoria HBM3e y un ancho de banda de 4,8 TB/s, lo que permite manejar modelos de IA de gran escala con una latencia significativamente menor.

Entre las principales ventajas del hardware basado en NVIDIA H200 se encuentran:

• Entrenamiento más rápido de modelos: capacidad para manejar lotes de datos más grandes y mejorar la eficiencia de la memoria, reduciendo los tiempos de entrenamiento.
• Optimización en la afinación de modelos: ajuste de modelos fundacionales con un menor consumo de recursos computacionales y mejor latencia.
• Inferencia en tiempo real mejorada: ejecución de modelos transformadores con mayor rapidez y eficiencia energética.

Esta configuración hace que los servidores Servidores Bare Metal sean una solución escalable y eficiente para desarrolladores y empresas que trabajan con modelos de IA generativa, procesamiento de lenguaje natural o visión por computadora.

Flexibilidad para proyectos de IA sin las restricciones de la nube tradicional

Uno de los principales diferenciadores de esta nueva oferta es la flexibilidad que proporciona a los usuarios. Los sistemas Bare Metal pueden utilizarse como máquinas individuales o como clusters multinodo, lo que permite crear infraestructuras de IA personalizadas con total control sobre el hardware y el entorno de software.

Esta capacidad es especialmente relevante para:

• Entrenamiento de modelos de lenguaje a gran escala (LLMs), donde la eficiencia del hardware es clave para reducir los tiempos de procesamiento.
• Desarrollo de modelos de IA generativa, como aquellos utilizados en aplicaciones de creación de contenido, asistentes virtuales o análisis de datos automatizado.
• Optimización de modelos propios, ofreciendo un entorno sin restricciones para la experimentación y el ajuste fino de algoritmos.

En contraste con los grandes proveedores de la nube, DigitalOcean elimina las tarifas ocultas y los modelos de facturación complejos. Aquí también destaca la empresa europea Stackscale (Grupo Aire) que ofrece servidores bare-metal con GPUs Nvidia Tesla T4, L4 y L40S para big data, modelos de lenguaje e inferencia. Además, el despliegue de los servidores se realiza en un plazo estimado de 1 a 2 días, facilitando la escalabilidad rápida de los proyectos de IA sin largas esperas ni costos imprevistos.

La nueva era del cómputo de alto rendimiento para IA

El lanzamiento de estos servidores marca un paso significativo en la democratización del acceso a hardware de alto rendimiento, permitiendo a más empresas y desarrolladores aprovechar las capacidades de la inteligencia artificial sin depender de soluciones centralizadas con restricciones de infraestructura.

A medida que la IA continúa evolucionando, la disponibilidad de hardware potente y accesible será un factor determinante en la competitividad del sector. Con esta nueva oferta de Servidores Bare Metal con NVIDIA HGX H200, DigitalOcean refuerza su posición como un aliado clave para el ecosistema de IA, ofreciendo una solución optimizada para empresas que buscan escalar sus proyectos con eficiencia y autonomía.

Para los interesados en explorar esta infraestructura, DigitalOcean ya ha habilitado la reserva de capacidad, permitiendo que desarrolladores y compañías comiencen a aprovechar este nuevo estándar de rendimiento en inteligencia artificial.