DeepBox

El potencial de la IA suele verse frenada por la complejidad, los riesgos y los cuellos de botella de rendimiento. DeepBox GH200 Grace Hopper Superchip llega como la respuesta estratégica; una AI Factory integral, diseñada para eliminar las limitaciones técnicas de las soluciones tradicionales y acelerar la obtención de resultados. Esto se traduce en beneficios más rápidos y un ROI totalmente predecible.

Simplifica las implementaciones de IA

Simplifica la implementación de IA y acelera los resultados con una plataforma única e integrada. Aprovecha un ecosistema de IA listo para usar y herramientas que permiten a los equipos desplegar soluciones generativas y agentes de IA de manera rápida y eficiente.

Con nuestra solución on-premise se obtiene un ecosistema completo preparado para centros de datos modernos que demandan eficiencia energética, alta densidad térmica y disponibilidad ininterrumpida. Se integra en un armario rack de 22U con PDU redundantes, optimizado para despliegues de alto rendimiento y preparado para cargas de trabajo intensivas en CPU-GPU. Además, incorpora refrigeración líquida Direct Liquid Cooling (DLC), garantizando una disipación térmica extremadamente eficiente, reducción del consumo energético y un funcionamiento estable incluso en escenarios de máxima exigencia.
DeepBox GH200 Grace Hopper Superchip establece una base sólida para innovar con IA de forma segura, eficiente y escalable.
Previsibilidad de costes:
Un modelo local que elimina cuellos de botella operativos y proporciona una claridad financiera real, permitiendo avanzar más allá de simples pilotos.
Innovación optimizada:
Herramientas y entornos prevalidados que estandarizan los flujos de trabajo y el desarrollo de modelos, ofreciendo gobernanza coherente y seguridad autónoma desde el primer día.
Escalabilidad preparada para el futuro:
Una plataforma que amplía sin fricciones la infraestructura de IA a través de múltiples arquitecturas de computación y GPU, permitiéndote evolucionar al ritmo de las nuevas tecnologías con total confianza.

Servidor en formato 2U con refrigeración líquida directa (Direct Liquid Cooling), que integra 4 nodos de cómputo, cada nodo incorpora NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip, que combina CPU Grace con 480GB de memoria LPDDR5X ECC y GPU Hopper con 96GB de memoria HBM3E, interconectadas mediante NVIDIA® NVLink®-C2C de hasta 900GB/s. Un TDP de hasta 1000W (CPU + GPU + memory).

Armario rack de 22U diseñado para despliegues de alto rendimiento donde la densidad, la fiabilidad y la eficiencia térmica son críticas. Su estructura optimizada permite integrar servidores de última generación, GPU-CPU de alto rendimiento y sistemas de refrigeración líquida Direct Liquid Cooling (DLC), PDU redundantes para garantizar continuidad eléctrica y disponibilidad 24/7, garantizando estabilidad incluso bajo cargas intensivas. Pensado para proyectos de IA, HPC, virtualización o despliegues on-premise de nueva generación.

Diagrama de flujo de software para IA

Arquitectura de software para IA on-premise

Capa de Infraestructura (Hardware + Virtualización)

Servidores GPU con NVLink o NVSwitch
CPU de alto rendimiento (ej. NVIDIA Grace o Xeon).
Almacenamiento de alta velocidad (NVMe SSD, Object Storage).
Red de baja latencia (Infiniband o 100GbE).
Virtualización y contenedores (VMware, Kubernetes, Docker).

Capa de Plataforma de IA

NVIDIA AI Enterprise: Suite de software para IA empresarial on-premise.
NVIDIA Run:AI: Orquestación de workloads de IA, gestión de recursos GPU y colas de entrenamiento.
cuDNN / CUDA / TensorRT: Librerías para aceleración de deep learning.
Frameworks de IA: TensorFlow, PyTorch, JAX, MXNet.
Low-code / AutoML: Herramientas para acelerar creación de modelos (H2O.ai, DataRobot, etc.).

Capa de Gestión de Datos

Ingesta de datos: Kafka, NiFi, Airflow para pipelines de datos.
Almacenamiento y catalogación: Data Lake, Delta Lake, HDFS, MinIO.
Preparación de datos: ETL, limpieza, etiquetado y anotación (Label Studio, Supervisely).
Versionado de datos: DVC o MLflow para datasets de entrenamiento.

Capa de Modelado y Entrenamiento

Entrenamiento distribuido sobre GPUs (Horovod, PyTorch DDP).
Optimización de modelos: mixed precision, TensorRT para inferencia.
Experimentos y tracking: MLflow, Weights & Biases, Neptune.ai.

Capa de Inferencia / Despliegue

Servidores de inferencia on-premise con GPUs.
APIs para consumo interno o integración con sistemas ERP/SCADA.
Orquestación con Kubernetes / Docker Swarm.
Monitoreo de inferencia: Prometheus + Grafana.

Capa de Gestión y Seguridad

Control de acceso: LDAP, Active Directory, RBAC.
Auditoría y logging centralizado.
Backup y recuperación de modelos y datos.
Cumplimiento regulatorio (GDPR, ISO 27001).

CONFIGURADOR