Compute AI
Infraestructura digital poderosa para construir lo que va a moldear el futuro
Clúster de GPU de alto desempeño en una plataforma que redefinirá tu experiencia con infraestructura bajo demanda.
¿Por qué WCI es diferente de todo lo que conoces?
Infraestructura optimizada para workloads de IA
Escalabilidad bajo demanda
Costos predecibles (en moneda local, sin conversión
Arquitectura y cargas de trabajo:
- Machine Learning
- IA generativa
- Entrenamiento de LLMs
- Inferencia
- HPC
- Data Science
WCI es la plataforma de infraestructura en la nube de Wevy
Diseñada para soportar aplicaciones críticas, datos e innovación con previsibilidad y control, WCI ofrece infraestructura especializada basada en GPUs para el entrenamiento, la ejecución y la escalabilidad de modelos de inteligencia artificial. Así, las empresas pueden acceder a clústeres de GPU de alto desempeño bajo demanda, acelerando proyectos de machine learning, data science y aplicaciones basadas en inteligencia artificial.
Todo lo que necesitas hoy
para desarrollar lo que el mercado exigirá mañana
Entrenamiento de modelos
Infraestructura GPU preparada para el entrenamiento de modelos de machine learning y deep learning a gran escala.
Inferencia a escala
Ejecuta modelos de IA en producción con baja latencia y alta disponibilidad.
Computación acelerada
GPU compute para workloads intensivos como simulaciones, renderizado y análisis de grandes volúmenes de datos.
La infraestructura correcta no se adapta a la decisión
nace de la decisión correcta
La diferencia no está solo en lo que entrega WCI, sino especialmente en lo que elimina. Descúbrelo.
Infraestructura preparada para workloads modernos
— los que usas hoy y los que vas a necesitar mañana
GPUs de última generación
GPU compute para workloads intensivos como simulações, renderização e análise de grandes volumes de dados.
Clústeres de GPU escalables
Ejecuta workloads desde instancias individuales hasta clústeres distribuidos.
Networking de alto desempeño
Interconexiones rápidas diseñadas para el entrenamiento de modelos distribuidos.
Almacenamiento de alto throughput
Infraestructura preparada para grandes volúmenes de datos utilizados en IA.
Entornos para ML y data science
Compatibilidad con frameworks como PyTorch, TensorFlow y CUDA.
WCI es la mejor opción para empresas que:
- Desarrollan modelos de machine learning
- Entrenan modelos de inteligencia artificial
- Ejecutan inferencia a escala
- Trabajan con grandes volúmenes de datos
- Necesitan acelerar workloads de computación intensiva
Invertir en infraestructura robusta y confiable también es mirar hacia el futuro.
La experiencia de quienes ya vieron cambiar el futuro más de una vez
Wevy es la 1.ª multinacional latinoamericana de cloud computing.
Compute
Infraestructura digital que garantiza autonomía y previsibilidad
Software Cloud Modernization
Plataforma de modernización de software sin refactorización
Managed Services
Monitoreo, soporte y sustentación para infraestructuras críticas
Data & AI - AI no-code
Dashboards y apps corporativas personalizados a partir de prompts simples
FAQ
Preguntas frecuentes
¿Qué es GPU Cloud y para qué se usa?
GPU Cloud es un modelo de infraestructura en la nube que pone a disposición unidades de procesamiento gráfico (GPUs) bajo demanda para workloads de computación intensiva. A diferencia de las infraestructuras tradicionales basadas principalmente en CPU, la GPU permite ejecutar miles de operaciones en paralelo, acelerando tareas como el entrenamiento de modelos de machine learning, deep learning e inteligencia artificial generativa. Con GPU Cloud, las empresas pueden acceder a ese poder de procesamiento sin invertir en hardware propio, utilizando GPUs en la nube para desarrollar, entrenar y ejecutar aplicaciones de inteligencia artificial.
¿Cuál es la diferencia entre CPU y GPU para inteligencia artificial?
La CPU (Central Processing Unit) está diseñada para ejecutar tareas generales de computación, mientras que la GPU (Graphics Processing Unit) fue desarrollada para procesar grandes volúmenes de cálculos simultáneamente. Esa capacidad de procesamiento paralelo hace que las GPUs sean ideales para tareas como:
- entrenamiento de modelos de machine learning
- procesamiento de grandes volúmenes de datos
- inferencia de modelos de inteligencia artificial
- renderizado y simulación computacional
Por eso, la mayoría de los proyectos modernos de IA y deep learning utiliza infraestructura basada en GPU.
¿Cuándo tiene sentido usar infraestructura GPU para IA?
La infraestructura basada en GPU se recomienda cuando las aplicaciones implican procesamiento intensivo de datos o modelos complejos de inteligencia artificial. Es especialmente indicada para:
- entrenamiento de modelos de machine learning
- desarrollo de aplicaciones de IA generativa
- ejecución de modelos de LLMs (Large Language Models)
- procesamiento de grandes volúmenes de datos
- workloads de data science y computación científica
En muchos casos, el uso de GPUs reduce drásticamente el tiempo necesario para entrenar o ejecutar modelos de IA.
¿GPU Cloud o infraestructura propia: cuál es mejor?
Para muchas empresas, utilizar GPUs en la nube es más eficiente que invertir en infraestructura propia.
Los data centers con GPUs exigen inversiones elevadas en hardware, energía, refrigeración y mantenimiento. En la nube, en cambio, los recursos pueden aprovisionarse rápidamente y escalarse según la demanda.
Además, las plataformas de GPU Cloud permiten que los equipos de ingeniería y ciencia de datos se enfoquen en desarrollar modelos y aplicaciones de inteligencia artificial, sin tener que gestionar la infraestructura física.
¿Cuánto cuesta usar GPU en la nube?
El costo de GPU Cloud depende de varios factores, entre ellos:
- tipo de GPU utilizada
- cantidad de instancias
- tiempo de uso
- capacidad de almacenamiento y red
En general, el modelo de cobro sigue la lógica de infraestructura bajo demanda, en la que las empresas pagan solo por los recursos de computación utilizados.
Esto permite escalar proyectos de inteligencia artificial de forma flexible, sin necesidad de invertir por adelantado en hardware especializado
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