GPU-1
RTX 4090 — inferencia y LoRA
119 $/mes
- 1× NVIDIA RTX 4090 (24 GB GDDR6X)
- 16 vCPU AMD EPYC dedicados
- 64 GB RAM DDR4
- 1 TB NVMe Gen4
- 1 Gbps ilimitado
- CUDA 12 + controladores preinstalados
Línea GPU — hosting AI offshore
LÍNEA GPU EST. 2023
GPU offshore para IA
Entrenamiento, fine-tuning e inferencia en RTX 4090 y H100, en jurisdicciones que no te piden ni nombre ni documento de identidad. CUDA 12 preinstalado, imágenes PyTorch y TensorFlow listas para usar, facturación solo con cripto.
No KYC
Solo cripto
CUDA 12 + controladores NVIDIA
Soporte NOC 24/7
Catálogo
Tres configuraciones, cero papeleo
Desde el 4090 solo para inferencia hasta el H100 SXM5 para entrenamiento serio. Cada máquina es dedicada: el GPU que alquilas es el GPU que tienes, al 3% como al 97% de carga.
GPU-2
2× RTX 4090 — paralelización y 70B+
229 $/mes
- 2× NVIDIA RTX 4090 (48 GB en total)
- 32 vCPU AMD EPYC dedicados
- 128 GB RAM DDR4
- 2 TB NVMe Gen4
- 10 Gbps ilimitado
- Imágenes PyTorch / TensorFlow / JAX
GPU-3
H100 SXM5 — entrenamiento de frontera
Bajo presupuesto
- 1× NVIDIA H100 SXM5 (80 GB HBM3)
- vCPU AMD EPYC de alta densidad
- Hasta 512 GB RAM
- NVMe Gen4 hasta 8 TB
- 10 Gbps+ ilimitado
- Aprovisionamiento prioritario en 48 h
Aprovisionamiento en 24 h laborables tras la primera confirmación cripto — máquinas dedicadas, sin vecinos ruidosos, sin KYC.
0
GPUs alquiladas desde 2023
0
Uptime de la línea GPU — T2 2026
24/7
Soporte NOC humano
0
Jurisdicciones GPU (NL · RO · CH)
Casos de uso
Lo que nuestros clientes ejecutan al 100 % de VRAM
La línea GPU nació en 2023 de una demanda simple: hacer IA seria sin vincular una tarjeta bancaria, una cuenta cloud nominativa o un número de teléfono a un proveedor de inferencia.
Inferencia LLM autoalojada
Sirve Llama, Mistral, Qwen o DeepSeek desde tu propio hardware con vLLM, TGI u Ollama. Cero solicitudes a terceros, cero facturación por token, contextos largos sin colas.
Stable Diffusion y generación de imágenes
ComfyUI o AUTOMATIC1111 en 24 GB de VRAM: SDXL, Flux, ControlNet, LoRA de estilo y colas de render permanentes. Tus checkpoints y tus grids permanecen contigo, en tu NVMe.
Fine-tuning y LoRA
QLoRA en RTX 4090 24 GB, fine-tuning completo en H100 80 GB. Conjuntos de datos personales, checkpoints almacenados localmente, nada pasa por un GPU compartido alquilado por minuto.
Agentes IA 24/7
Workers autónomos, orquestación de tareas, colas de herramientas, automatizaciones dirigidas por LLM: una máquina dedicada que funciona mientras duermes, supervisada y reiniciada por nuestro NOC.
Renderizado y cálculo híbrido
Blender Cycles, OctaneRender, simulaciones CPU+GPU y lotes pesados. El 10 Gbps de la GPU-2 devora escenas y conjuntos de datos voluminosos sin esfuerzo.
Despliegue
De la entrega al primer token en cuatro líneas
Cada GPU se entrega con Ubuntu 22.04/24.04, CUDA 12, los controladores NVIDIA y NVIDIA Container Toolkit. Ejemplo real en una GPU-1 recién aprovisionada en Róterdam:
bash — GPU-1 · Ollama
# Conexión SSH — credenciales mostradas una sola vez tras el pago
$ ssh [email protected]
$ nvidia-smi -L
# GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 4090 (24 Go) — pilote 560.35, CUDA 12.6
$ docker run -d --gpus all -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
$ docker exec ollama ollama run llama3.1:8b-instruct-q8_0
$ curl -s http://localhost:11434/api/generate \
-d '{"model":"llama3.1:8b-instruct-q8_0","prompt":"Pourquoi héberger offshore ?","stream":false}'
El mismo flujo funciona con vLLM, TGI o un contenedor PyTorch propio. Reinstalación de fábrica (Ubuntu + CUDA) con un clic desde el panel, sin ticket, sin justificación.
Ficha técnica
Especificaciones detalladas
Valores medidos a nivel de tarjeta (board power), no agregados de marketing. Lo que está escrito aquí es lo que nvidia-smi
| Característica | GPU-1 | GPU-2 | GPU-3 |
|---|---|---|---|
| Acelerador | 1× NVIDIA RTX 4090 | 2× NVIDIA RTX 4090 | 1× NVIDIA H100 SXM5 |
| Memoria GPU | 24 GB GDDR6X | 2× 24 GB GDDR6X | 80 GB HBM3 |
| Ancho de banda de memoria | 1 008 GB/s | 2× 1 008 GB/s | 3,35 TB/s |
| Núcleos CUDA | 16 384 | 32 768 | 16 896 |
| TDP (board power) | 450 W | 2× 450 W | 700 W |
| Procesador host | 16 vCPU AMD EPYC | 32 vCPU AMD EPYC | Hasta 64 vCPU AMD EPYC |
| RAM host | 64 GB DDR4 | 128 GB DDR4 | Hasta 512 GB |
| Almacenamiento | 1 To NVMe Gen4 | 2 To NVMe Gen4 | 4–8 To NVMe Gen4 |
| Red | 1 Gbps ilimitado | 10 Gbps ilimitado | 10 Gbps+ ilimitado |
| Anti-DDoS | Incluido (L3–L7) | Incluido (L3–L7) | Incluido (L3–L7) |
| Ubicaciones | NL · RO · CH | NL · RO · CH | NL · RO · CH (prioridad NL) |
| Precio | 119 $/mes | 229 $/mes | Bajo presupuesto |
Respuestas cortas
Preguntas frecuentes antes de cada pedido de GPU
¿Ofrecen facturación por hora?
Todavía no. La línea GPU se factura al mes, sin compromiso, rescindible en cualquier momento desde el panel de control. La facturación por horas está prevista para el segundo semestre de 2026 — los clientes GPU actuales accederán a ella con prioridad y a la tarifa preferente.
¿Ofrecen instancias spot o capacidad de rebote?
No, y es intencional. Nuestras GPU son dedicadas: nadie puede reclamar su tarjeta en medio de un entrenamiento, y su rendimiento no depende del vecino del momento. El precio mostrado es el precio pagado, del primer al último día del mes.
¿Qué frameworks y entornos están soportados?
PyTorch 2.x, TensorFlow 2.x, JAX, ONNX Runtime, vLLM, TGI, Ollama, ComfyUI — con CUDA 12 y los controladores NVIDIA ya instalados. Las imágenes base son Ubuntu 22.04 y 24.04; puede instalar cualquier distribución o imagen Docker a través de NVIDIA Container Toolkit.
¿Está disponible la ubicación Rusia para GPU?
No. La línea GPU solo se ofrece en Países Bajos, Rumania y Suiza — solo estos tres sitios tienen la alimentación y refrigeración adecuadas para tarjetas de alto consumo. Las seis jurisdicciones siguen disponibles para VPS CPU y RDP.
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Su próximo run puede comenzar esta semana.
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