NVIDIA · 4 TB
NVIDIA DGX Spark
Referencia NVIDIA con 128 GB coherentes para modelos y contextos que exceden la VRAM habitual.
Compra enTienda Ietres
Recomendador interactivo
Qué ordenador para IA elegir: cinco preguntas sobre el uso real
El asistente valora tarea, usuarios, privacidad, inversión y almacenamiento. Conserva CUDA para desarrollo, prioriza VRAM en imagen y vídeo y propone empezar con el equipo existente cuando la inversión es mínima.
Sin registroCálculo en el navegadorCriterios técnicos visibles
Compra en nuestras tiendas oficiales
AI Supercomputers te ayuda a elegir; el pedido se completa en una tienda del grupo Ietres
Esta web publica las guías, comparativas y recomendadores. La ficha comercial, la disponibilidad, la reserva y la compra se gestionan en una de nuestras dos tiendas oficiales.
tienda.ietres.comTienda multimarca del grupo. Aquí se comercializa NVIDIA DGX Spark.
ietresinformatica.comCanal profesional del grupo para ASUS, Lenovo, RTX PRO y accesorios de IA.
Disponibilidad y reservas. La disponibilidad cambia por referencia. Si una ficha aparece sin stock, consulta la tienda: algunas unidades pueden reservarse o pedirse sobre una próxima entrada. El plazo y las condiciones se confirman antes de comprar.
Pregunta 1 de 5
¿Cuál será el uso principal?
Elige la tarea que más condiciona el hardware.
¿Cuántas personas lo utilizarán?
La concurrencia cambia la memoria, la cola y el número de réplicas.
¿Qué restricción de datos tienes?
La ejecución local es una decisión de arquitectura y no sustituye el análisis de cumplimiento.
Nivel de inversión previsto
La respuesta mínima propone validar el caso con el equipo disponible.
¿Cuánto almacenamiento local necesitas?
El SSD no cambia el tamaño del modelo que cabe en memoria, pero sí cuántos modelos, datos y contenedores puedes conservar.
Elige una opción para continuar
Hardware relacionado
Equipos que puede devolver el recomendador
La recomendación final muestra referencias concretas cuando la carga necesita GB10 o una GPU profesional.
GB10 · 1, 2 o 4 TB
ASUS Ascent GX10
La misma clase de capacidad GB10 con tres escalones de almacenamiento y chasis ASUS.
GB10 · 1, 2 o 4 TB
Lenovo ThinkStation PGX
Plataforma GB10 de Lenovo con varias referencias; el almacenamiento es la diferencia principal verificada.
GPU de servidor · 96 GB
RTX PRO 6000 Blackwell
Prioriza velocidad y concurrencia cuando la carga completa cabe en la VRAM disponible.
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Cómo se calcula la recomendación
El uso define la familia
Imagen y vídeo priorizan VRAM. Desarrollo avanzado prioriza CUDA. RAG y agentes amplios valoran memoria y servicio.
Los usuarios definen la escala
Una persona puede trabajar en una estación. Un equipo requiere medir concurrencia, colas y réplicas.
La privacidad define la ubicación
Una necesidad local aumenta el peso de plataformas propias, pero siguen siendo necesarios controles y gobierno.
La inversión define el momento
Con nivel mínimo, el resultado principal es validar con el equipo existente y un modelo pequeño.
El cálculo se ejecuta únicamente en el navegador. No se guardan respuestas, no se utilizan cookies y no existe analítica. Para una decisión de compra, valida modelo, cuantización, contexto, usuarios y software mediante una prueba.
Reúne cuatro datos que el formulario no puede deducir por ti
El asistente ofrece una primera familia de hardware. Para convertirla en una configuración necesitas modelo, contexto, usuarios y tiempo objetivo. Anótalos aunque todavía sean aproximados.
Familia y tamaño
Indica qué variantes has probado, cuantización, visión, herramientas y licencia.
Entrada completa
Suma instrucciones, historial, documentos RAG, esquemas y resultados de herramientas.
Simultáneos, no registrados
La memoria y la cola dependen de cuántas peticiones coinciden.
Tiempo y calidad
Define cuánto puede tardar y qué errores son inaceptables.
Si todavía no existe una prueba, la recomendación correcta para el nivel mínimo de inversión es empezar con el equipo disponible. Instala un modelo pequeño, demuestra utilidad y mide antes de comprar.
Cómo traduce cada respuesta a una necesidad de hardware
| Respuesta | Qué aumenta | Consecuencia |
|---|---|---|
| Chat o documentos | Modelo y contexto | Se compara VRAM o memoria unificada |
| Desarrollo CUDA | Compatibilidad y entorno NVIDIA | No se recomienda un mini PC sin CUDA |
| Imagen o vídeo | VRAM, ancho de banda y lote | Se prioriza GPU NVIDIA y memoria de vídeo |
| Varios usuarios | Caché, concurrencia y cola | Puede requerir gran VRAM, réplicas o Station |
| Datos locales | Control de red y almacenamiento | Se favorece infraestructura propia, no se presupone cumplimiento |
| Inversión mínima | Necesidad de validar primero | Empieza con el equipo existente |
El resultado no afirma que un equipo sea siempre más rápido. Cuando el modelo cabe en una GPU discreta, esa GPU suele ser la opción de mayor velocidad. DGX Spark aporta capacidad cuando la VRAM se acaba. DGX Station abre una escala superior de memoria y servicio.
Validar la recomendación con una prueba de siete pasos
- Selecciona dos modelos. El menor que parece suficiente y una alternativa de mayor calidad.
- Fija una tarea real. Prompt, documentos, herramientas o workflow de imagen.
- Mide memoria. Incluye el contexto máximo y el número de sesiones.
- Separa fases. Carga, prefill, generación y tiempo de negocio completo.
- Comprueba calidad. Evalúa con respuestas de referencia y casos adversarios.
- Prueba bajo carga. Añade usuarios, lotes o colas previstos.
- Revisa operación. Software, red, copias, soporte y recuperación.
Guarda la ficha de prueba. Modelo, variante, cuantización, motor, versión, contexto, resultados y hardware. Sin ella no podrás comparar una segunda opción.
Qué guía leer antes de solicitar la configuración
Ollama
Instala, elige un modelo y verifica procesador, memoria y API.
Abrir instalación →DGX Spark
Entiende cuándo 128 GB unificados resuelven una carga que no cabe en VRAM.
Leer análisis →RAG y permisos
Diseña recuperación, fuentes, identidad y evaluación antes del hardware.
Ver arquitectura →ComfyUI
Dimensiona con el checkpoint, resolución, lote y nodos reales.
Abrir guía →Agentes
Calcula contexto y permisos de herramientas, no solo parámetros.
Diseñar agente →DGX Station
Revisa memoria coherente, usuarios y operación de mayor escala.
Analizar Station →Qué enviar para recibir una respuesta concreta
Uso principal: Modelo o familias probadas: Cuantización: Contexto habitual y máximo: Usuarios simultáneos: Tokens, imágenes o trabajos por hora: Tiempo objetivo: Datos y restricciones de red: Software e integraciones: Equipo actual y resultado medido:
Con esta información se puede comparar una GPU discreta, RTX PRO 6000, DGX Spark, una pareja o DGX Station. La recomendación termina en una referencia y en los supuestos que debes validar.
Siguiente paso
Contacto y compraAdjunta tu ficha de carga
No necesitas tener todas las respuestas; indica lo conocido y qué debe medirse.
La recomendación es un punto de partida
Cuando tengas una familia de modelo y un contexto aproximado, compáralos con una carga real antes de fijar el hardware.
Contacto y compraRespuestas directas
¿El recomendador guarda mis respuestas?
No. La lógica se ejecuta en el navegador y no envía las selecciones a un servidor ni utiliza analítica.
¿Puede recomendar un mini PC sin CUDA para desarrollar con NVIDIA?
No. El uso de desarrollo penaliza expresamente plataformas sin CUDA. Para desarrollo avanzado prioriza Spark, una GPU NVIDIA profesional o una configuración superior.
¿Qué prioriza para imagen y vídeo?
La memoria de GPU. Las respuestas de imagen y vídeo ponderan una GPU NVIDIA o RTX PRO, porque el modelo, la resolución y el lote dependen de VRAM y ancho de banda.
¿Qué ocurre con el presupuesto mínimo?
La recomendación principal es empezar con el equipo existente, instalar un modelo pequeño y demostrar valor antes de adquirir hardware dedicado.