NovaPodAlquiler de servidores GPU
El alquiler de servidores GPU en NovaPod va de una RTX 4090 o 5090 a máquinas H100, H200 y Blackwell. Alquila una GPU en la nube como pod Docker o servidor KVM root, y paga por segundo. La oferta en vivo está en el mercado. La oferta inicial de cada tarjeta está en su página de precio.
Ajusta el hardware al límite de tu cálculo
1. Servicio LLM e inferencia en tiempo real
Generar tokens está limitado sobre todo por el ancho de banda de memoria. Un modelo 70B en FP16 necesita unos 140 GB de VRAM antes de la caché KV. Una H200 (141 GB, 4,8 TB/s) o una MI300X (192 GB, 5,3 TB/s) lo sostiene en un solo dispositivo. Por debajo de 30B, una L40S (48 GB) o RTX PRO 6000 (96 GB) da más tokens por dólar.
2. Preentrenamiento y ajuste distribuido
El entrenamiento denso y de expertos necesita sincronizar gradientes rápido. NovaPod ofrece nodos de 8 GPU en NVLink 4 a 900 GB/s (Hopper) y NVLink 5 a 1,8 TB/s (Blackwell), con InfiniBand de 3,2 Tb/s para PyTorch FSDP y Megatron-LM.
3. Medios, VFX y prototipos
Para ComfyUI Flux, Gaussian Splatting 3D y Blender, la RTX 4090 y la RTX 5090 dan cómputo FP32 a precio spot. Añade almacenamiento persistente rápido para que los checkpoints queden al terminar.
Clases de aceleradores y topologías
NVIDIA Flagship Datacenter & Superclusters
Hopper & Blackwell architecture with NVLink 900 GB/s - 1.8 TB/s and InfiniBand RDMA.
Frontier LLM inference (70B-405B), long-context decode, high-batch serving
FP8 model fine-tuning, continuous pre-training, high-throughput vLLM serving
Dense & MoE training, native FP4 inference, ultra-low latency generation
Extreme memory-bound workloads, massive KV cache pooling, trillion-param scale
Rack-scale AI factories, unified Grace CPU memory, trillion-parameter training
Cost-efficient 80GB fine-tuning, FP16/BF16 deep learning, multi-GPU FSDP
Workstation & High-Throughput Inference
High VRAM PCIe cards optimized for batch inference, media generation, and rendering.
Single-card 70B inference, massive ECC memory, 3D visualization & rendering
Sub-30B LLM serving, batch Flux.1 image synthesis, Omniverse & Blender rendering
Stable Diffusion batch generation, mid-tier fine-tuning, CAD & VFX pipelines
Consumer Flagship & Development Cards
Top-tier GeForce cards for prototype development, small fine-tunes, and ComfyUI workflows.
Blackwell dev workstation, rapid iteration, local LLM evaluation, video diffusion
LoRA fine-tuning, ComfyUI Flux studios, entry-level research at under $0.50/hr
Budget-conscious 24GB AI training, testing Docker pipelines from $0.10/hr
AMD Instinct & Open Ecosystem
AMD CDNA 3 architecture powered by ROCm open-source stack.
Raw 192GB memory per GPU, ROCm 6.2 deep learning, PyTorch vLLM serving
Guías de cada GPU
Notas de arquitectura, para qué sirve la memoria y cómo lanzar cada acelerador.
Preguntas frecuentes
¿Cómo elijo la GPU para un proyecto de IA?
¿Cómo se calcula el precio en NovaPod?
¿Qué diferencia hay entre un pod Docker y un VPS KVM root?
¿Puedo pagar con cripto sin KYC?
¿Hay almacenamiento persistente compartido?
¿Listo para lanzar la instancia GPU?
Elige el acelerador, añade crédito cripto y arranca un framework ya configurado en menos de 15 segundos.
Lanzar en el mercado