Alojar LLMs (LLaMA, Mistral, estilo GPT)
Ejecuta modelos de lenguaje de código abierto como LLaMA 3, Mistral 7B, Falcon y Mixtral en instancias GPU dedicadas. Sirve miles de tokens por segundo con control total del modelo.
Infraestructura GPU Cloud Global
Despliega Poderosas GPUs en la Nube para IA, LLMs y Aprendizaje Automático
Lanza servidores GPU de alto rendimiento en minutos y recibe créditos de referido según los términos oficiales del programa de Vultr.
9+
Regiones Globales
A100/H100
Clases GPU Disponibles
Minutos
Para Desplegar
24/7
Uptime de Infraestructura
GPU En Línea · Despliegue en segundos
NVIDIA A100
80GB HBM2e
NVIDIA H100
80GB HBM3
$vultr compute instance create
--plan vcg-a100-2c-16gb-1gpu
--region ewr # New York
✔ Instance created successfully!
# GPU: NVIDIA A100 SXM4 80GB
# VRAM: 80GB HBM2e
# TFLOPS: 312 FP16
✔ IP: 149.28.xxx.xxx
✔ Ready in: 43 seconds
GPU Utilization94%
VRAM Used76GB / 80GB
$
🎁heroVisual.bonusBadge
Casos de Uso GPU
¿Qué Puedes Construir con GPUs en la Nube?
Desde investigación de IA hasta inferencia en producción — la GPU cloud desbloquea cómputo masivo
Entrenar Modelos de Aprendizaje Automático
Acelera las ejecuciones de entrenamiento de PyTorch y TensorFlow en GPUs NVIDIA A100/H100. Reduce el tiempo de entrenamiento de días a horas con paralelismo multi-GPU y NVLink.
Generación de Imágenes Stable Diffusion
Despliega pipelines Stable Diffusion XL, ControlNet y LoRA a escala. Genera miles de imágenes por hora con aceleración GPU y configuraciones optimizadas de VRAM.
APIs de Inferencia en Tiempo Real
Construye endpoints de inferencia de IA de baja latencia usando vLLM, TensorRT o ONNX Runtime. Sirve modelos ML como APIs REST con backends GPU con autoescalado.
Generación de Video con IA
Ejecuta modelos de generación de video Wan2.1, CogVideoX y de clase Sora. Procesa y renderiza video de IA a escala con pipelines optimizados para GPU.
Fine-Tuning de Modelos Open-Source
Usa técnicas QLoRA, LoRA y fine-tuning completo para personalizar modelos LLaMA, Mistral o Phi en tus conjuntos de datos propietarios con eficiencia de VRAM.
Renderizado 3D (Blender, Unreal)
Acelera renderizados Blender Cycles, Unreal Engine Lumen y V-Ray con cómputo GPU. Reduce tiempos de renderizado de horas a minutos en GPUs con soporte CUDA.
Clústeres de Investigación en IA
Construye clústeres GPU distribuidos para aprendizaje por refuerzo, investigación en NLP, visión computacional y experimentos de IA multi-modal con redes de baja latencia.
Aceleración de Base de Datos Vectorial
Acelera búsqueda vectorial Faiss, Milvus y Qdrant con indexación GPU. Maneja miles de millones de embeddings para pipelines RAG y búsqueda semántica a escala.
Simulaciones Científicas
Ejecuta dinámica molecular, simulaciones de fluidos, modelado climático y simulaciones Monte Carlo financieras con bibliotecas de cómputo aceleradas por CUDA.
Backend de AI SaaS para Startups
Construye el backend GPU para tu producto AI SaaS. Desde chatbots hasta editores de imágenes y asistentes de código — despliega infraestructura GPU escalable rápidamente.
Cargas de Trabajo CUDA
Ejecuta kernels CUDA personalizados, entrenamiento acelerado por cuDNN y pipelines de procesamiento de datos optimizados para GPU. Acceso completo al toolkit CUDA en instancias bare metal.
¿Listo para Desplegar tu Carga de Trabajo GPU?
Accede a infraestructura GPU de alto rendimiento para cualquiera de estos casos de uso. Créditos de referido sujetos a los términos oficiales de Vultr.
Arquitectura GPU
Entendiendo las Clases de GPU para IA
Elige la arquitectura GPU correcta para tu carga de trabajo y presupuesto
AMPERE ARCHITECTURE
GPUs Clase A100
Las GPUs NVIDIA A100 entregan 312 TFLOPS de cómputo FP16 con 80GB de VRAM HBM2e. Estándar de la industria para entrenamiento de LLM y fine-tuning de modelos de 70B+ parámetros.
FP16 Performance
312 TFLOPS
VRAM
80GB HBM2e
Bandwidth
2.0 TB/s
Architecture
Ampere
Última Generación
HOPPER ARCHITECTURE
GPUs Clase H100
El NVIDIA H100 representa el pico actual del cómputo de IA con aceleración Transformer Engine. Construido para entrenamiento de LLM a gran escala e inferencia de ultra-baja latencia.
FP8 Performance
3,958 TFLOPS
VRAM
80GB HBM3
Bandwidth
3.35 TB/s
Architecture
Hopper
GPUs de Centro de Datos
Diseñadas para cargas de trabajo computacionales 24/7, las GPUs de centro de datos como NVIDIA A100 y H100 ofrecen memoria ECC, conectividad NVLink y aceleración Tensor Core construida para IA.
GPUs de Consumidor
Las GPUs de consumidor (serie RTX) ofrecen excelente relación precio-rendimiento para desarrollo, pruebas e inferencia de modelos más pequeños. Ideal para prototipos antes de escalar.
La VRAM Importa para LLMs
Un modelo de 7B parámetros requiere ~14GB de VRAM en FP16. Un modelo de 70B necesita ~140GB. Mayor VRAM permite modelos más grandes, ventanas de contexto más largas y tamaños de lote mayores.
Bare Metal vs Virtualizado
Las instancias GPU bare metal dan acceso directo al hardware sin overhead de hypervisor — crítico para máximo throughput de entrenamiento. Las GPUs virtualizadas ofrecen flexibilidad.
Programa de Referidos
Cómo Funciona el Programa de Referidos
Accede a la infraestructura de Vultr a través de nuestro enlace de referido y potencialmente gana créditos
1
Haz Clic en el Enlace de Referido
Usa el enlace de referido en este sitio para llegar a la página de registro de Vultr. El código de referido se incorpora automáticamente.
2
Crea una Nueva Cuenta
Regístrate para una nueva cuenta de Vultr. Los créditos de referido solo aplican a cuentas nuevas creadas a través del enlace de referido.
3
Permanece Activo 30+ Días
Tu cuenta debe permanecer activa y en buen estado. Cumple con los requisitos de elegibilidad de Vultr para la calificación de crédito de referido.
4
Gana Créditos de Referido
Los créditos se emiten según los términos oficiales del programa de Vultr. Los montos y condiciones pueden variar. Consulta los términos de Vultr para detalles actuales.
Aviso Importante
Los créditos de referido están sujetos a los términos oficiales del programa de Vultr y requisitos de elegibilidad.
Al usar este enlace reconoces que las recompensas de referido están sujetas a cambios según los términos oficiales de Vultr.
Explora las Guías de Infraestructura Cloud
Guías técnicas detalladas sobre GPU cloud, entrenamiento de IA, Kubernetes, almacenamiento de objetos y más.
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Instancias GPU Cloud
NVIDIA A100 & H100 – specs, guía VRAM, casos de uso
Entrenamiento de Modelos IA
PyTorch, fine-tuning, entrenamiento GPU distribuido
Créditos de Referido
Hasta $300 en créditos promocionales para nuevas cuentas
Kubernetes (VKE)
K8s gestionado con GPU node pools, más barato que EKS
Almacenamiento de Objetos
Storage compatible con S3 para datasets ML y pesos de modelos
HFT / Algo Trading
Bare metal, uplinks 10Gbps, latencia sub-milisegundo
FAQ
Preguntas Frecuentes
Todo lo que necesitas saber sobre GPUs cloud y el programa de referidos