Contacta

Nuvulus AI Server

Descripció

Nuvulus AI Server és una plataforma dissenyada per executar càrregues de treball d’alta intensitat computacional, especialment enfocada en la IA generativa i els models de llenguatge de gran escala (LLMs). Proporciona instàncies amb CPU i GPU dedicades, sense compartició amb altres clients, garantint un rendiment previsible i màxim aprofitament dels recursos.

Aquest servei és ideal per a entorns que requereixen una infraestructura optimitzada per a l’entrenament i inferència de models d’intel·ligència artificial, visió per computador, processament d’imatges mèdiques, simulacions avançades i altres aplicacions que demanden alta potència de càlcul.

Punts forts

  • Potència dedicada amb GPUs: Nodes físics amb acceleració NVIDIA per a càrregues intensives d’IA.

  • Entorn preparat per a models: Compatible amb CUDA, PyTorch, TensorFlow, Jupyter i altres eines de l’ecosistema.

  • Zero overprovisioning: Infraestructura amb recursos dedicats: instàncies amb CPU i GPU exclusives per client, sense compartició amb altres entorns.

  • Alta capacitat d’emmagatzematge: Discos NVMe de baixa latència per accelerar càrregues intensives.

  • Ubicació sobirana: Servidors en data centers locals amb seguretat i compliment normatiu garantit.

Detall del producte

Model
CPU
GPU
RAM
Emmagatzematge
Connexió pública

GPU-L40S

AMD EPYC 9334 (32C/64T)

NVIDIA L40S (48GB VRAM)

256GB

2 × 4TB NVMe

Fins a 10Gbps

GPU-H100

AMD EPYC 9334 (32C/64T)

NVIDIA H100 (80GB HBM3)

512GB

2 × 8TB NVMe

Fins a 10Gbps

Productes relacionats

FAQs

Quina diferència hi ha entre l’edició Training i l’edició Inference?

L’edició Training està equipada amb GPUs orientades a entrenament de models grans (com A100 o H100), mentre que la Inference usa GPUs més eficients per servir models ja entrenats, amb latència mínima i cost òptim.

Puc escollir quina GPU utilitzar?

Sí. Oferim diversos tipus de GPUs (NVIDIA A100, H100, L40, etc.) i pots triar segons la càrrega: entrenament profund, inferència ràpida o simulació científica.

Està pensat per funcionar amb entorns com PyTorch o TensorFlow?

Sí. Les imatges base estan optimitzades per a frameworks d’IA com PyTorch, TensorFlow, JAX, Hugging Face, entre altres, i es poden personalitzar.

Com es gestiona l’accés a les dades durant l’entrenament?

Pots muntar volums de Block Storage o accedir a Object Storage (compatibles amb S3) com a font de dades, amb alta velocitat i persistència assegurada.

Casos d’ús

  • Entrenament de models d’intel·ligència artificial: Ideal per data scientists i enginyers de machine learning que necessiten acceleració amb GPUs.

  • Inferència a gran escala: Execució eficient de models ja entrenats per aplicacions de visió per computador, LLMs (Large Language Models), detecció de fraus, etc.

  • Simulacions complexes i càlcul intensiu: Útil en sectors com enginyeria, biotecnologia o finances per resoldre problemes numèrics massius.

  • Desenvolupament de productes IA com a servei: Suport a plataformes SaaS que ofereixen funcionalitats basades en IA (chatbots, assistents intel·ligents, etc.).

  • Processament de dades massives: Workloads tipus ETL i anàlisi de dades previ a l’entrenament o segmentació d’informació.

Last updated