En la era actual, donde la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están dominando diversas industrias, la capacidad de contar con un servidor GPU eficiente es crucial para investigadores, desarrolladores y empresas que desean realizar entrenamientos y ejecuciones de modelos sin depender de la nube. La construcción de un servidor con las tarjetas gráficas Nvidia GeForce RTX 4090 o RTX 5090 representa una solución poderosa y económica frente a las costosas alternativas de nivel empresarial, ofreciendo un balance ideal entre desempeño y costo. La necesidad de un servidor GPU local nace de múltiples factores, siendo la privacidad de los datos uno de los principales. Ejecutar modelos en servidores externos implica enviar datos a proveedores de nube, exponiéndolos a riesgos de fuga o uso indebido. Además, las tarifas variables y las limitaciones en el uso de API pueden restringir la productividad.
Contar con hardware propio elimina estos inconvenientes, permitiendo un control total sobre la información y los procesos. Para quienes exploran grandes modelos de lenguaje (LLMs) como LLaMA o Mistral, o para quienes trabajan con modelos de difusión para generación de imágenes, un sistema basado en RTX 4090 o 5090 facilita tanto la fase de entrenamiento como el despliegue rápido de inferencia con una latencia reducida. Las RTX 4090 y RTX 5090 poseen especificaciones impresionantes que las convierten en las candidatas ideales para este tipo de proyectos. La RTX 4090 cuenta con 24 GB de memoria VRAM y 16,384 núcleos CUDA, mientras que la esperada RTX 5090 promete 32 GB de VRAM y 21,760 núcleos CUDA, además de soporte para PCIe 5.0 que habilita mayor ancho de banda para datos.
Esta combinación asegura un rendimiento superior en precisión FP16/BF16 y operaciones tensoriales, fundamentales para cargas de trabajo basadas en inteligencia artificial. En comparación con GPU empresariales como la Nvidia H100 o H200, estas tarjetas GeForce ofrecen un rendimiento excepcional sin el exorbitante costo que implican aquellas. Montar un servidor con ocho GPUs de esta línea, configuradas para operar sobre PCIe 5.0 con todas las líneas x16 activas, permite maximizar la transferencia de datos y la comunicación entre las tarjetas, evitando cuellos de botella comunes en configuraciones tradicionales donde múltiples GPUs comparten buses limitados o versiones inferiores de PCIe. Lograr esta configuración no es una tarea trivial debido a la complejidad en el diseño físico y eléctrico, especialmente considerando el tamaño y requerimientos de enfriamiento de GPUs de triple ranura como las RTX 4090 y la próxima RTX 5090.
El modelo elegido para la base de este servidor es el ASUS ESC8000A-E12P, que soporta la integración de hasta ocho GPUs y cuenta con soporte para procesadores AMD EPYC 9254, chips con 24 núcleos y una gran capacidad de procesamiento paralelo, ideales para coordinar las cargas de trabajo distribuidas en las GPUs. Este servidor se complementa con 384 GB de RAM DDR5 ECC a 4800 MHz, asegurando estabilidad y rápido acceso a memoria para entrenamientos complejos. La inclusión de un SSD NVMe Micron 7450 PRO Series de 1.92 TB ofrece almacenamiento veloz para datasets y resultados. Para superar las limitaciones físicas de instalar ocho GPUs tan voluminosas, la configuración utiliza dos tarjetas PCIe 5.
0 independientes, ubicadas una encima de la otra, permitiendo colocar cuatro GPUs en cada PCIe board. Estas placas se conectan directamente a la placa base a través de los cables originales del servidor sin necesidad de extensores o redrivers, elementos que pueden afectar la integridad de la señal y reducir la velocidad de conexión PCIe. Además, se utiliza un marco personalizado construido con componentes de robótica GoBilda para garantizar un montaje estable y espacioso para las GPUs superiores, asegurando una adecuada gestión térmica y evitando interferencias físicas. La alimentación eléctrica representa otro reto importante, ya que la demanda energética de ocho GPUs RTX 4090/5090 es considerable. Para ello se diseñó un sistema con cables tipo “Y” para los conectores ATX de 24 pines y de 6 pines de las tarjetas PCIe, permitiendo distribuir la potencia de forma segura y uniforme hacia ambos conjuntos de GPUs y tarjetas PCIe, garantizando un funcionamiento estable sin caídas de voltaje ni sobrecargas.
Uno de los puntos clave al construir un servidor de este tipo es la optimización del sistema operativo y las herramientas de gestión de GPU. Se utiliza Ubuntu Linux 22.04 LTS Server Edition por su compatibilidad, estabilidad y soporte de controladores Nvidia. Una vez instalado el sistema, es fundamental actualizar todos los paquetes y controladores para garantizar que las GPUs funcionen con el mayor rendimiento posible, además de facilitar la configuración de bibliotecas como CUDA, cuDNN y frameworks de IA como PyTorch y TensorFlow. El ecosistema de software alrededor de la inteligencia artificial es igualmente importante.
Librerías como vLLM, GGUF o llama.cpp ofrecen soporte para paralelismo en modelos, ya sea paralelo por tensor o por pipeline, además de opciones para cuantización que permiten reducir el consumo de memoria VRAM sin perder precisión, lo que es crucial para ejecutar modelos grandes en configuraciones de GPUs limitadas. El conocimiento y control sobre estas herramientas permite adaptar el servidor a las necesidades específicas, aprovechar al máximo la capacidad de cálculo y reducir costos operativos. Desde la perspectiva del networking, este servidor está equipado con dos puertos LAN de 10 GbE para asegurar la rápida transmisión de datos hacia y desde otros nodos de la red o servicios locales, utilizando conexiones de fibra óptica monocanal que garantizan baja latencia y ancho de banda óptimo, vital para la transferencia de grandes volúmenes de datos durante entrenamientos o despliegues en producción. El proceso de montaje, aunque avanzado, está diseñado para ser accesible a técnicos con experiencia intermedia en hardware.
Desde la preparación del chasis eliminando componentes innecesarios, hasta la correcta instalación de memoria, almacenamiento, tarjetas PCIe y GPUs, la guía técnica enfatiza la importancia de un cableado ordenado para favorecer la circulación del aire y evitar sobrecalentamientos. Al terminar el ensamblaje, el equipo está listo para afrontar cargas pesadas de trabajo, desde entrenamientos de modelos sofisticados hasta inferencias rápidas que permiten pruebas iterativas y desarrollo ágil. Esto implica una reducción significativa en los tiempos de espera comparado con el uso exclusivo de servicios cloud y mayor libertad para experimentar sin restricciones de uso o gastos inesperados. Así, construir un servidor GPU con Nvidia GeForce RTX 4090 o RTX 5090 es una estrategia efectiva para quienes buscan potencia computacional accesible, confiabilidad, privacidad y flexibilidad en escenarios de inteligencia artificial. Es una iniciativa que combina hardware de vanguardia con un diseño ingenioso para superar retos habituales en la construcción de infraestructuras de cómputo personalizadas.
En conclusión, un servidor personalizado con ocho GPUs de la serie RTX no solo es capaz de competir con soluciones empresariales mucho más costosas, sino que también ofrece la ventaja de mantener el control pleno del hardware y el software, permitiendo implementaciones optimizadas y adaptadas a requerimientos específicos. La combinación de componentes como procesadores AMD EPYC, memoria DDR5 ECC, almacenamiento NVMe y PCIe 5.0 robusto en una estructura bien diseñada resulta en una plataforma ideal para cualquier profesional dedicado a explorar el avance de la inteligencia artificial desde un entorno propio y eficiente.
