¿Qué PC necesitas para desarrollar IA?

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando múltiples aspectos de nuestra vida cotidiana, desde la selección de películas en plataformas de streaming hasta asistentes virtuales que reproducen nuestras canciones favoritas. Con la mejora del hardware, desarrollar proyectos de IA desde casa es cada vez más accesible para entusiastas y pequeños desarrolladores, un nicho que promete un crecimiento explosivo para 2025, cuando servicios como chatbots personalizados para empresas comenzarán a ser comunes. En esta guía de cierre de año, Deltron te comparte las especificaciones necesarias para construir un PC enfocado en el desarrollo de IA. Además, recuerda que, a través de nuestra unidad de Pedidos Especiales, puedes adquirir hardware que no esté en stock local.

Procesador: La base sólida de tu sistema

Para comenzar, una CPU potente es crucial para gestionar la gran cantidad de datos que el desarrollo de IA requiere. Una CPU con múltiples núcleos y capacidad de hyperthreading permite realizar simulaciones y preprocesar datos a alta velocidad, lo cual es esencial para los flujos de trabajo de IA que exigen alta capacidad de procesamiento.

Los últimos procesadores de Intel y AMD para diseño de inteligencia artificial están optimizados para un rendimiento superior en tareas de machine learning y procesamiento intensivo. Intel ha lanzado su línea Core Ultra con los procesadores de la serie «Meteor Lake», que incluyen una unidad de procesamiento neural (NPU) integrada para acelerar cargas de IA en dispositivos como laptops y estaciones de trabajo. Modelos como el Intel Core Ultra 7 y Ultra 9 permiten ejecutar algoritmos de IA de manera eficiente, ideales para aplicaciones avanzadas de diseño y creación de contenido​. Por otro lado, AMD ha introducido la serie Ryzen AI, destacando en el modelo Ryzen 7040 y sus recientes Ryzen 8000. Estos procesadores incluyen capacidades de IA en el propio chip, mejorando el rendimiento en procesamiento de datos y tareas multitarea en dispositivos portátiles​. Ambos fabricantes ofrecen soluciones innovadoras para satisfacer la creciente demanda de hardware especializado en IA.

Tarjeta de Video: El poder de la aceleración en IA

NVIDIA lidera el mercado de aceleración en GPU para aplicaciones de IA y aprendizaje automático. Sus tarjetas RTX, desde la serie 20 en adelante, incluyen núcleos tensoriales diseñados específicamente para tareas de entrenamiento de redes neuronales. Estos núcleos permiten realizar operaciones de precisión mixta, equilibrando velocidad y profundidad en el entrenamiento de modelos. La memoria VRAM es también un factor clave, especialmente en proyectos de generación y manipulación de imágenes. Recomendamos un mínimo de 12 GB de VRAM, aunque el tamaño ideal dependerá de la magnitud de los datos que planeas manejar.

La última innovación de Nvidia para la creación de inteligencia artificial es la serie de GPUs Blackwell, destacando el modelo GB200 NVL72, diseñado específicamente para manejar modelos de hasta 27 billones de parámetros. Esta GPU ofrece un impresionante rendimiento de 720 petaflops para entrenamiento y 1.4 exaflops para inferencia, lo que la convierte en una herramienta ideal para aplicaciones de IA generativa y aprendizaje profundo a gran escala. Nvidia ha integrado esta tecnología en su infraestructura DGX Cloud, disponible en plataformas como Azure, AWS y Google Cloud, permitiendo a las empresas acceder a capacidades avanzadas de IA con facilidad. Además, su compatibilidad con la suite Nvidia AI Enterprise 5.0 y sus microservicios de IA generativa facilitan la implementación de aplicaciones empresariales con IA

Memoria RAM: Capacidad de punta para datos en tiempo real

La RAM es esencial para preparar y procesar grandes conjuntos de datos, especialmente en IA. Para tareas intensivas, se recomienda cargar todos los datos de prueba en la RAM antes de iniciar el trabajo, lo que garantiza una mayor velocidad y eficiencia. La memoria DDR5 permite ahora instalar módulos de hasta 48 GB cada uno, por lo que aconsejamos un mínimo de 32 GB para empezar y ajustar según los requerimientos de tu proyecto.

Almacenamiento: Espacio masivo para datos en expansión

El almacenamiento es clave para administrar grandes cantidades de datos de IA, y existen soluciones optimizadas para la reducción del costo total de propiedad (TCO) con capacidades de hasta 32 TB. Este tipo de almacenamiento está diseñado para gestionar la rápida expansión de conjuntos de datos y optimizar la preparación y entrenamiento de modelos de IA, ideal para sistemas empresariales y de nube a hiperescala.