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Servidor diseñado para cargas de trabajo intensivas en cómputo y procesamiento gráfico, equipado con 2 procesadores Intel Xeon E5-2695 v4 (36 núcleos / 72 hilos en total), 512 GB de memoria RAM DDR4 ECC a 2400 MHz, y un sistema de almacenamiento híbrido compuesto por 1 TB NVMe de alta velocidad .
Este kit de aceleración con 2 x NVIDIA Tesla V100 SXM2 (32GB HBM2 en total) está diseñado para usuarios que necesitan máximo rendimiento en cómputo científico, IA y Machine Learning.
Puedes ejecutar estos modelos en estas GPU de forma offline.
Modelos recomendados (offline, ≥5 tokens/s)
7–8B (15–50 tokens/s con una sola GPU V100, 25–70 tokens/s con 2 GPU V100)
• Llama-3.1 8B Instruct (AWQ/GPTQ 4-bit o GGUF Q4_K_M)
• Mistral 7B Instruct v0.3 (AWQ/GPTQ 4-bit o GGUF Q4)
• Qwen2 7B Instruct (AWQ/GPTQ 4-bit o GGUF Q4)
• 10–14B (se recomienda 2 GPU V100, ~10–30 tokens/s)
• Phi-3 Medium 14B (AWQ 4-bit)
• Llama-2 13B / Llama-3 8B (cuantización de alta calidad
No es un servidor completo ni una PC. Es un kit de aceleración que se conecta a tu propio equipo mediante una tarjeta PCIe x16 incluida. De esta forma, las GPU trabajan como si fueran parte de tu máquina, con comunicación ultrarrápida gracias a NVLink.
Se instala la tarjeta adaptadora PCIe en tu computadora.
La placa SXM2 con las dos GPU se conecta al adaptador mediante cables SlimSAS (incluidos).
La fuente EVGA de 650W y el chasis ITX con ventiladores proveen la energía y refrigeración necesarias.
El sistema operativo (Ubuntu recomendado) reconoce las GPU mediante drivers CUDA de NVIDIA.
Rendimiento FP64 (doble precisión): hasta 7 TFLOPS, ideal para simulaciones científicas e ingeniería.
Rendimiento FP32: hasta 14 TFLOPS → entrenamientos de IA más rápidos.
Memoria HBM2 de alta velocidad: 900 GB/s de ancho de banda.
NVLink: comunicación directa entre las dos GPU con hasta 300 GB/s, eliminando cuellos de botella.
Formato compacto: caja ITX silenciosa y práctica, lista para integrarse en tu laboratorio o centro de trabajo.
Investigación científica y universitaria (física, química computacional, simulaciones).
Entrenamiento de modelos de Machine Learning y Deep Learning.
Aplicaciones de HPC (High Performance Computing).
Usuarios que requieren cómputo de precisión doble (FP64) que no ofrecen las GPU de consumo.
Incluye factura legal y 3 meses de garantía.
Producto único en Paraguay, prácticamente imposible de conseguir en el mercado local.
Bandeja o caddy metálico de 2.5” diseñado para servidores Dell PowerEdge.
Ideal para instalar discos duros (HDD) en su servidor, garantizando un ajuste seguro y una excelente ventilación.
✅ Compatibilidad: Dell PowerEdge R730, R730xd, R720, R720xd, R620, R820 y otros modelos con bahías de 3.5”.
✅ Tamaño soportado: HDD de 3.5” (SATA).
✅ Incluye tornillos de montaje.
✅ Material: Acero resistente con frente plástico.
✅ Fácil instalación y reemplazo en caliente (hot-swap).
Este accesorio es indispensable para ampliar la capacidad de almacenamiento de su servidor o reemplazar caddies dañados.
Bandeja o caddy metálico de 2.5” diseñado para servidores Dell PowerEdge.
Ideal para instalar discos duros (HDD) o unidades de estado sólido (SSD) en su servidor, garantizando un ajuste seguro y una excelente ventilación.
✅ Compatibilidad: Dell PowerEdge R730, R730xd, R720, R720xd, R620, R820 y otros modelos con bahías de 2.5”.
✅ Tamaño soportado: HDD/SSD de 2.5” (SATA / SAS).
✅ Incluye tornillos de montaje.
✅ Material: Acero resistente con frente plástico.
✅ Fácil instalación y reemplazo en caliente (hot-swap).
Este accesorio es indispensable para ampliar la capacidad de almacenamiento de su servidor o reemplazar caddies dañados.
Servidor diseñado para cargas de trabajo intensivas en cómputo y procesamiento gráfico, equipado con 2 procesadores Intel Xeon E5-2697 v3 (28 núcleos / 56 hilos en total), 512 GB de memoria RAM DDR4 ECC a 2134 MHz, y un sistema de almacenamiento híbrido compuesto por 2 x 1 TB NVMe de alta velocidad y 1 x SSD Intel Pro de 240 GB.
Potenciado con 8 GPUs de alto rendimiento:
• 4 x NVIDIA GTX 1080 Ti
• 2 x NVIDIA GTX 1080
• 2 x NVIDIA GTX 1070 Ti
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