Compara GPUs por VRAM, arquitectura, disponibilidad, precio mensual y uso IA.
Ideal para modelos grandes, contextos extensos, ajuste fino intensivo y cargas de IA con un uso elevado de memoria.
Pensada para servir LLM en producción, inferencia cuantizada de modelos de clase 70B y entrenamiento multi-GPU de alto ancho de banda.
Adecuada para inferencia en un solo servidor, tareas de ajuste fino de menor escala y acceso rentable a la arquitectura Hopper.
Probada en cargas CUDA, ajuste fino LoRA, investigación e inferencia estable en producción.
Equilibrado para LLM medianos, generación de imágenes, visión por computador e inferencia de producción con costes controlados.
Eficiente para modelos pequeños, representaciones vectoriales, reordenación, desarrollo y servicios de IA sensibles al coste.
