Entrenamiento y fine-tuning
Loops de entrenamiento propios, stacks de experimento y frameworks que instalas tú.
Para quién es
Inferencia self-hosted
vLLM, TensorRT-LLM o tu propia capa de serving, en Linux con CUDA.
HPC y compute visual
Simulación científica, render 3D y visualización que necesita memoria de GPU de verdad.
Plataforma e IA agéntica
Runtimes de agentes, pipelines y pools GPU multi-tenant bajo tu control.
Qué te llevas
Acceso root completo
Entra por SSH como root. Instala drivers, frameworks y stacks de serving a tu manera.
96 GB GDDR7
Memoria ECC en RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition para modelos y escenas grandes.
Imágenes listas para CUDA
Imágenes Linux de GPU con CUDA, o un SO base si llevas tu propia stack.
MIG hasta 4
Parte una GPU en instancias aisladas, con memoria y compute dedicados.
La misma stack que Compute
VPC, security groups, IP pública y privada, y la misma factura que el resto de la plataforma.
Por GPU-hora
Medidor por hora en el host GPU. Apagas la instancia, se detiene el cobro.
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition
IA y computación visual para el data center: el mismo silicio Blackwell Server Edition que NVIDIA posiciona para IA agéntica, compute científico, render y media.
Blackwell
Arquitectura
NVIDIA RTX PRO 6000 Server Edition
96 GB
Memoria de GPU
GDDR7 con ECC
1,597 GB/s
Ancho de banda de memoria
Interfaz de memoria de 512 bits
Up to 4
MIG
Instancias GPU aisladas
De la configuración al aire
Elegir región
Miami (US1) en el lanzamiento. Elige el data center de la carga.
Configurar instancia GPU
Plan GPU, paquete de CPU/RAM, red, security group: costo por hora antes de confirmar.
Elegir imagen
Linux listo para GPU con CUDA, o un SO base si llevas la stack.
Deploy
IP pública y privada. Gestiónala como cualquier instancia de Cloud Compute.
El precio se cierra con los SKUs
Tarifas por GPU-hora y paquetes de host se publican cuando cierran los SKUs. Mientras tanto, dimensiona el resto de la stack en la calculadora.
Respuestas cortas
¿Qué GPU es esta?
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition: 96 GB GDDR7 ECC, hasta cuatro instancias MIG, posicionada para IA universal y computación visual en el data center.
¿Tengo acceso root?
Sí. GPU Cloud es una instancia con control total, no un endpoint gestionado. Entras por SSH, instalas lo que necesitas y eres dueño del runtime.
¿En qué se diferencia de la inferencia gestionada?
GPU Cloud te alquila el silicio con root. Los productos de inferencia gestionada sirven modelos por ti. Usa GPU Cloud cuando necesitas entrenamiento a medida, fine-tuning o tu propia stack de serving.
¿Cuándo se publican las tarifas?
Las tarifas por GPU-hora y los paquetes de host se publican cuando cierran los SKUs. Hasta entonces, dimensiona storage, compute y red en la calculadora pública.
Todo lo que tu stack necesita
El resto en la misma consola, la misma red y la misma factura.
- Cloud ComputeInstancias en el aire en minutos, con precio por hora visible antes del deploy.
- Block StorageAdjunta volúmenes NVMe de alto rendimiento a medida que crecen tus datos.
- Object StorageBuckets compatibles con S3 para media, backups y datasets.
- BackupBackups automáticos en un schedule, con un precio claro como fracción de la instancia.
- SnapshotsImágenes bajo demanda de un punto en el tiempo, antes de upgrades y deploys de riesgo.
- VPC NetworksRedes privadas a las que se unen tus instancias, con el tráfico interno fuera de la red pública.
- IP AddressesIPs públicas reservadas que se quedan contigo cuando cambia la instancia.
- Security GroupsFirewalls de la plataforma: reglas de ingress y egress en toda la flota.
- DNSDominios y registros junto a Compute, balancers e IPs reservadas.
- KubernetesNosotros operamos el control plane. En el aire en Private Cloud, autoservicio a continuación.
- Managed DatabasesBases gestionadas con backups, parches y failover.
- Load BalancersDistribuye el tráfico entre backends con health checks y TLS.
- Bare MetalHosts dedicados cuando la virtualización no alcanza.