{"product_id":"waru-2n2s-1g-ai-workstation","title":"Estación de trabajo de IA WARU-2N2S-1G","description":"\u003cdiv class=\"subsection cpu-subsection\"\u003e\n\n        \u003cdiv class=\"sub-section-head\" id=\"cpu-subsection-toggle\"\u003e\n\n            \u003cspan class=\"sub-section-tl\"\u003eEspecificaciones del procesador para Cloud Ninjas WARU-2N2S-1G\u003c\/span\u003e\n        \u003c\/div\u003e\n\n\n        \u003cdiv class=\"subsection-information\"\u003e\n\n            \u003cp\u003eEl Cloud Ninjas WARU-2N2S-1G se enfoca en ofrecer los mejores procesadores de la serie AMD Ryzen junto con las mejores GPU posibles que pueden caber en esta carcasa Mini ATX o ITX. Junto con dos unidades de estado sólido NVMe M.2 y 2 SATA, el WARU-2N2S-1G es la solución perfecta para un sistema de formato pequeño que ejecuta cualquier modelo de IA, modelado 3D pesado, edición de video y otras cargas de trabajo avanzadas de estación de trabajo. Construido para usuarios que necesitan una estación de trabajo de alto rendimiento en tamaños físicos más pequeños.\u003c\/p\u003e\n\n        \u003c\/div\u003e\n\n\n    \u003c\/div\u003e\n    \u003cdiv class=\"table-section\"\u003e\n\n        \u003cdiv class=\"cpu-compatibility-table\"\u003e\n\n            \u003ctable class=\"data-table\"\u003e\n\n                \u003cthead\u003e\n\n                    \u003ctr\u003e\n\n                        \u003cth\u003eCPU\u003c\/th\u003e\n\n                        \u003cth\u003eNúcleos e Hilos\u003c\/th\u003e\n\n                        \u003cth\u003eFrecuencia Base\u003c\/th\u003e\n\n                        \u003cth\u003eFrecuencia Turbo\u003c\/th\u003e\n\n                    \u003c\/tr\u003e\n\n                \u003c\/thead\u003e\n\n                \u003ctbody\u003e\n\n                    \u003ctr\u003e\n\n                        \u003ctd\u003eAMD Ryzen 7 9700X\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e8C\/16T\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e3.80 GHz\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e5.50 GHz\u003c\/td\u003e\n\n                    \u003c\/tr\u003e\n\n                    \u003ctr\u003e\n\n                        \u003ctd\u003eAMD Ryzen 7 9800X3D\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e8C\/16T\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e4.70 GHz\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e5.20 GHz\u003c\/td\u003e\n\n                    \u003c\/tr\u003e\n\n                    \u003ctr\u003e\n\n                        \u003ctd\u003eAMD Ryzen 9 9900X\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e12C\/24T\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e4.40 GHz\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e5.60 GHz\u003c\/td\u003e\n\n                    \u003c\/tr\u003e\n\n                    \u003ctr\u003e\n\n                        \u003ctd\u003eAMD Ryzen 9 9900X3D\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e12C\/24T\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e4.40 GHz\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e5.50 GHz\u003c\/td\u003e\n\n                    \u003c\/tr\u003e\n\n                  \u003ctr\u003e\n\n                        \u003ctd\u003eAMD Ryzen 9 9950X\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e16C\/32T\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e4.30 GHz\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e5.70 GHz\u003c\/td\u003e\n\n                    \u003c\/tr\u003e\n\n                  \u003ctr\u003e\n\n                        \u003ctd\u003eAMD Ryzen 9 9950X3D\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e16C\/32T\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e4.30 GHz\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e5.70 GHz\u003c\/td\u003e\n\n                    \u003c\/tr\u003e\n\n                \u003c\/tbody\u003e\n\n            \u003c\/table\u003e\n\n\n        \u003c\/div\u003e\n\n    \u003c\/div\u003e\n\n    \u003cdiv class=\"subsection gpu-subsection\"\u003e\n\n        \u003cdiv class=\"sub-section-head\" id=\"gpu-subsection-toggle\"\u003e\n\n            \u003cspan class=\"sub-section-tl\"\u003eEspecificaciones de la tarjeta gráfica para Cloud Ninjas WARU-2N2S-1G\u003c\/span\u003e\n        \u003c\/div\u003e\n\n\n        \u003cdiv class=\"subsection-information\"\u003e\n\n          \t\u003cp\u003eEn el aprendizaje automático, la IA, la edición de video, el modelado 3D, entre otras cargas de trabajo pesadas, la GPU sigue siendo el componente de rendimiento más crítico, ya que las cargas de trabajo modernas como el entrenamiento de modelos, el ajuste fino y la inferencia dependen de la aceleración de la GPU. Una única GPU de consumo o empresarial de alto rendimiento con suficiente VRAM permite el procesamiento eficiente de grandes conjuntos de datos, la ejecución de modelos complejos y un rendimiento constante en los flujos de trabajo de desarrollo y producción. Se pueden lograr altas velocidades para la edición de video y la renderización de modelos 3D con GPU de alta VRAM al máximo rendimiento. Para la IA y el aprendizaje automático, una mayor capacidad de VRAM permite que los modelos, datos y tensores permanezcan en la GPU, reduciendo las transferencias de memoria y la latencia para mejorar el rendimiento general en cálculos de matrices y redes neuronales.\n\u003c\/p\u003e\n\n\n\u003cp\u003ePara infraestructuras de IA con espacio limitado y enfocadas en el borde, seleccionar cuidadosamente una configuración de GPU única puede ofrecer un equilibrio óptimo de rendimiento y optimización a nivel de sistema. Dado que el tamaño del chasis es una limitación en el número de GPU posibles, este sistema valora la sostenibilidad en el cálculo de rendimiento a través de soluciones de enfriamiento adecuadas, suministro de energía confiable y optimización a nivel de sistema. En entornos empresariales y profesionales, el rendimiento constante durante largos períodos de tiempo es esencial. Y el Cloud Ninjas WARU-2N2S-1G lo logra perfectamente.\u003c\/p\u003e\n\n        \u003c\/div\u003e\n\n\n    \u003c\/div\u003e\n\n    \u003cdiv class=\"table-section\"\u003e\n\n\n        \u003cdiv class=\"gpu-compatibility-table\"\u003e\n\n            \u003ctable class=\"data-table\"\u003e\n\n                \u003cthead\u003e\n\n                    \u003ctr\u003e\n\n                        \u003cth\u003eGPU\u003c\/th\u003e\n\n                        \u003cth\u003eVRAM\u003c\/th\u003e\n\n                        \u003cth\u003eFrecuencia GPU\u003c\/th\u003e\n\n                        \u003cth\u003eFrecuencia Memoria\u003c\/th\u003e\n\n                    \u003c\/tr\u003e\n\n                \u003c\/thead\u003e\n\n                \u003ctbody\u003e\n\n                  \u003ctr\u003e\n\n                        \u003ctd\u003eNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e96GB GDDR7\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e1750 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e2617 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                    \u003c\/tr\u003e\n\n                  \u003ctr\u003e\n\n                        \u003ctd\u003eNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max Q Workstation Edition\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e96GB GDDR7\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e2280 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e1750 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                    \u003c\/tr\u003e\n\n                  \u003ctr\u003e\n\n                        \u003ctd\u003eNVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e48GB GDDR7\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e2377 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e1750 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                    \u003c\/tr\u003e\n\n                  \u003ctr\u003e\n\n                        \u003ctd\u003eNVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e32GB GDDR7\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e2407 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e1750 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                    \u003c\/tr\u003e\n\n                  \u003ctr\u003e\n\n                        \u003ctd\u003eNVIDIA 6000 ADA Generation\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e32GB GDDR6\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e2505 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e2500 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                    \u003c\/tr\u003e\n\n                  \u003ctr\u003e\n\n                        \u003ctd\u003eNVIDIA RTX 5090\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e32GB GDDR7\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e1750 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e2407 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                    \u003c\/tr\u003e\n\n                  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