GPU dedicada para entrenar e implementar tu IA
RTX 5090 100% dedicada. Bare metal con baja latencia y soberanía de datos desde nuestro propio datacenter en Argentina.
Ver planes GPU
GPU dedicada, sin recursos compartidos
Tu GPU es exclusiva, no la compartís con nadie más ni pagás por token o uso. Entrená y ejecutá tus propios modelos con costo fijo y predecible.
NVIDIA RTX 5090
32 GB GDDR7
Máximo rendimiento para IA
Precio desde:
u$s1,080.46 / mensual
1 × NVIDIA RTX 5090
Recursos incluidos
GPU
1 × RTX 5090 - 32 GB
Procesador
AMD Ryzen 9 - 9950X
Memoria
64 GB DDR5
SSD principal
2 TB NVMe
SSD secundario
2 TB NVMe
Ancho de banda
1 Gbps en Argentina
¿Necesitás otra configuración o más información? Contactate con nuestro equipo
¿Para qué podés usar un servidor con GPU dedicada?
Entrenamiento y fine-tuning de modelos
Ajustá tus modelos utilizando tus datos, sin compartir la GPU con otros procesos.
Inferencia de LLMs
Corré Llama, Mistral, DeepSeek u otros modelos open source de forma privada.
Generación de embeddings y RAG
Procesá y consultá tus documentos sin que salgan de tu infraestructura.
Visión Artificial
Entrenamiento y evaluación de modelos de detección y clasificación de imágenes.
Renderizado acelerado por GPU
Motores de render y simulación que aprovechan el cómputo paralelo.
Agentes autónomos e IA generativa
Corré procesos persistentes 24/7 sin límites de ejecución.
¿Por qué G2K?
Datacenter propio en Argentina
Menor latencia, soberanía de datos, soporte local y control real de la infraestructura donde corren tus modelos.
Precio fijo, sin sorpresas
Pagás por el servidor, no por token ni por uso. Sin cargos ocultos.
Soporte 24/7
Nuestro equipo está disponible para responder tus consultas técnicas 24/7.
Listo para IA
Ubuntu Server LTS con drivers NVIDIA, CUDA, cuDNN y NCCL preinstalados y verificados.
Armá el servidor GPU que tu proyecto de IA necesita
Elegí tu plan y arrancá en minutos.
Contratar servidor GPU⚡ Activación rápida📅 Sin permanencia🇦🇷 Datacenter propio en Argentina
Preguntas frecuentes
¿Dónde está ubicado el datacenter?
- Nuestro datacenter está ubicado en Argentina, lo que permite a los clientes de la región disfrutar de una menor latencia y un mejor rendimiento. Además, al mantener sus datos dentro del país, se fortalece la soberanía de los datos y se facilita el cumplimiento de las normativas y regulaciones locales.
¿Cuánto tarda la activación del servidor?
- La activación del servidor se realiza dentro de las 24 horas hábiles luego de la confirmación del pago por parte del área administrativa.
¿Disponen de protección ante ataques DoS o DDoS?
- Sí. Nuestro datacenter cuenta con una plataforma de análisis de tráfico distribuida en la nube que detecta comportamientos anómalos en cuestión de segundos y mitiga los ataques de forma automática, sin intervención ni configuración de tu parte: el servidor sigue funcionando de manera transparente y solo recibe el tráfico legítimo. La protección trabaja sobre capas 2, 3 y 7, por lo que además de DDoS cubre otras amenazas comunes de red. Si tu servidor sufre un ataque, nuestro equipo técnico te envía un reporte con el detalle (tipo de tráfico filtrado, puertos de origen y destino, tipo de ataque y duración).
¿Con qué software viene configurado el servidor?
- El servidor se entrega con Ubuntu Server LTS, con drivers NVIDIA, CUDA, cuDNN y NCCL preinstalados y verificados.
¿El servidor se comparte con otros clientes?
- No. Es hardware 100% bare metal exclusivo: la placa de video, el ancho de banda y la capacidad de cómputo son enteramente tuyos durante todo el contrato. No existe el problema del "vecino ruidoso" ni límites de uso por congestión.
¿Qué ventajas tiene frente a otras alternativas de cómputo con GPU?
- Al no compartir hardware con nadie, el rendimiento se mantiene estable y previsible en el tiempo: la GPU, la memoria, el almacenamiento y la conexión son exclusivos de tu servidor. A eso se suma que la facturación es un monto fijo mensual: no hay cargos variables por hora de uso ni por volumen de datos transferidos.
¿Qué tipo de proyectos puedo correr en el servidor?
- Cualquier carga que aproveche una GPU. Algunos ejemplos frecuentes: inferencia de modelos de lenguaje (LLM), fine-tuning, generación de embeddings y búsqueda semántica para RAG, entrenamiento de modelos de visión por computadora, procesamiento de imágenes médicas, detección de objetos con YOLO, pipelines de ciencia de datos con PyTorch o TensorFlow, y APIs de IA en producción. Como tenés acceso root, podés instalar y configurar libremente lo que tu proyecto necesite. La única restricción es que el servidor no puede usarse para hosting de servidores de videojuegos ni para minado de criptomonedas.
¿Qué modelos de lenguaje puedo ejecutar?
- No hay una lista cerrada: podés correr cualquier modelo compatible con las herramientas que decidas instalar, ya sea a través de Ollama, vLLM, contenedores Docker o directamente con frameworks como PyTorch o TensorFlow, gracias al acceso root completo. Esto abre la puerta a familias como Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen, CodeLlama o modelos descargados de Hugging Face en formato GGUF, entre muchos otros. Con una placa RTX 5090 disponés de 32 GB de VRAM, suficiente para correr modelos de hasta 30B parámetros en cuantización Q4.
¿Puedo subir mis propios modelos o imágenes Docker?
- Sí, no hay restricciones para eso: podés cargar tus propios modelos en formato GGUF o safetensors, correr las imágenes Docker que necesites, montar volúmenes con tus datasets y armar el entorno exactamente como lo requiere tu proyecto.
¿Puedo usar el mismo formato de API que OpenAI?
- Sí. La API que expone Ollama respeta el mismo formato que la de OpenAI, así que cualquier aplicación construida sobre el SDK oficial de OpenAI puede apuntar a tu servidor cambiando únicamente la `base_url` y la `api_key`, sin tocar el resto del código.
¿Puedo instalar PyTorch, TensorFlow o JAX?
- Sí, tenés acceso root completo y CUDA es compatible con las versiones 2.x de PyTorch y TensorFlow, además de JAX. También podés usar directamente las imágenes oficiales de Docker de Hugging Face, vLLM y otros frameworks, sin pasos de configuración extra.
¿El servidor sirve solo para inferencia o también para entrenar modelos?
- Sirve para ambos casos. Al venir con cuDNN y NCCL preinstalados, el servidor está preparado para training y fine-tuning. Podés trabajar con frameworks como Hugging Face Transformers, Axolotl o Unsloth, con acceso total a la GPU vía PyTorch o TensorFlow.
¿Qué es vLLM y cuándo conviene usarlo en lugar de Ollama?
- vLLM es un motor de inferencia pensado para sostener alto throughput y baja latencia cuando hay muchas solicitudes simultáneas. Ollama, en cambio, es más simple y alcanza para desarrollo individual. Si tu objetivo es exponer una API de producción con muchos usuarios concurrentes, vLLM es la opción más adecuada.
¿Qué ancho de banda tiene el servidor?
- Conectividad dedicada y simétrica de 1 Gbps, suficiente para descargar modelos pesados o mover datasets grandes sin demoras.
¿Se pueden pedir configuraciones a medida?
- Sí. Las configuraciones que publicamos en el sitio son las más solicitadas, pero podemos armar variantes a medida en RAM, almacenamiento o conectividad. Para evaluar una configuración distinta, el equipo comercial de G2K puede asesorarte.
¿Qué tipo de soporte incluye el servicio?
- El servidor se entrega listo para usar, con acceso root total. A partir de ahí, la administración del sistema operativo, el stack de IA y las aplicaciones que instales queda a cargo del cliente.