Entrenamiento y despliegue con GPU
El uso principal de una nube GPU es ejecutar cargas de trabajo que necesitan aceleración: entrenar modelos, ajustar checkpoints y poner modelos en servicio. La definición de esta categoría también contempla instancias bajo demanda, nodos bare-metal, clústeres multi-GPU, almacenamiento conectado y redes rápidas. Aqaba.ai se presenta como una nube GPU para entrenamiento y despliegue de modelos de IA, con escalabilidad instantánea. GreenNode describe su oferta como infraestructura preparada para IA basada en tecnología GPU NVIDIA. QSC Cloud orienta sus clústeres GPU NVIDIA a IA y computación de alto rendimiento.
Esto no significa que el proveedor entregue automáticamente un modelo entrenado, una API de inferencia o un flujo completo de MLOps. La infraestructura aporta el cómputo; el usuario debe llevar sus datos, código, modelos y procedimientos de entrenamiento o servicio. Antes de contratar, conviene confirmar qué parte del entorno está lista para usar y qué parte tendrás que instalar, configurar y mantener.
Clústeres NVIDIA para cargas grandes
El tamaño y la forma de la carga separan una instancia GPU de un clúster. Para una prueba, un ajuste pequeño o una tarea de inferencia, puede bastar una capacidad individual. Un entrenamiento distribuido o un trabajo de computación de alto rendimiento puede requerir varias GPU, comunicación entre nodos, almacenamiento conectado y una red adecuada. QSC Cloud ofrece clústeres GPU NVIDIA para IA y computación de alto rendimiento, mientras que GreenNode identifica la tecnología GPU NVIDIA como parte de su infraestructura preparada para IA. Aqaba.ai destaca la escalabilidad instantánea, sin especificar en la información disponible qué modelos de GPU o configuraciones de clúster ofrece.
Al comparar, pregunta por la cantidad de GPU por nodo, la posibilidad de crecer a varios nodos, la programación de trabajos y la conexión entre aceleradores. También importa saber si puedes reservar un nodo completo o compartir capacidad. Las fichas disponibles no indican modelos concretos de GPU, memoria, topología de red ni límites de duración; esos datos deben verificarse antes de trasladar un entrenamiento real.
Coste por hora y cuotas GPU
El precio de una nube GPU no se puede juzgar solo por el nombre del acelerador. En esta categoría, la referencia general es el alquiler por hora o por clúster, por lo que debes separar el coste de las GPU del almacenamiento, la red, los nodos adicionales y el tiempo de espera de los trabajos. Aqaba.ai comunica una propuesta asequible y sostenible, pero la información proporcionada no incluye una tarifa, una tabla de consumo ni una cuota. QSC Cloud y GreenNode tampoco detallan precios, límites o condiciones de reserva en sus descripciones.
Comprueba si la facturación cambia entre una instancia bajo demanda y un clúster, si existe un mínimo de uso y qué ocurre cuando una tarea queda detenida. Solicita también límites de GPU, memoria, almacenamiento, transferencia y duración. No hay cifras publicadas aquí sobre esos puntos, así que no conviene elegir basándose en una comparación numérica que las fichas no respaldan. Un cálculo útil debe partir de tu duración prevista de entrenamiento, número de GPU y necesidad de mantener el servicio activo.
Datos, modelos y almacenamiento conectado
En una nube de cómputo, los formatos de entrada y salida dependen principalmente del software y del modelo que lleves al entorno. Los servicios de esta categoría proporcionan la infraestructura para procesarlos; no se presentan como herramientas que conviertan automáticamente archivos, generen contenidos o alojen un catálogo de modelos mediante una API. La clasificación incluye almacenamiento conectado y redes para mover datos hacia el entrenamiento o el servicio, pero las descripciones de Aqaba.ai, QSC Cloud y GreenNode no detallan formatos admitidos, tamaños máximos, rendimiento de disco ni opciones de integración.
Por eso, la revisión técnica debe empezar por tus artefactos: datos de entrenamiento, checkpoints, imágenes de contenedor, pesos del modelo y resultados de evaluación. Confirma cómo entran y salen, dónde permanecen durante el trabajo y si puedes conservarlos después de liberar la GPU. También pregunta por acceso desde tus repositorios, sistemas de almacenamiento y herramientas de entrenamiento. Si necesitas exportar un modelo o mover un checkpoint a otra nube, la política de almacenamiento y transferencia será tan relevante como la GPU.
Despliegue de modelos y perfiles
Estas ofertas encajan en distintos momentos del ciclo de una aplicación de IA. Un equipo de investigación puede usar una instancia GPU para experimentar y ajustar un modelo; un equipo de ingeniería puede necesitar varios nodos para un entrenamiento distribuido; y un servicio en producción puede requerir capacidad sostenida para servir inferencias. Aqaba.ai menciona de forma explícita tanto el entrenamiento como el despliegue de modelos y la escalabilidad instantánea. QSC Cloud se orienta a clústeres NVIDIA para IA y computación de alto rendimiento. GreenNode se presenta como infraestructura preparada para IA con GPU NVIDIA.
La elección no debe convertir esas descripciones en promesas que no aparecen en ellas. No se especifican aquí un sistema de colas, una interfaz de orquestación, imágenes preconfiguradas, acuerdos de disponibilidad ni una API de servicio. Si buscas ejecutar tus propios trabajos sobre infraestructura alquilada, compara la provisión, la programación, el almacenamiento y la red. Si buscas únicamente llamar a un modelo alojado, esta categoría no es la adecuada: su objeto es el cómputo GPU subyacente, no una API de modelo.
