{"product_id":"waru-4n4s-2g-ai-workstation","title":"Estación de trabajo con IA WARU-4N4S-2G","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-4N4S-2G\u003c\/span\u003e\n        \u003c\/div\u003e\n\n\n        \u003cdiv class=\"subsection-information\"\u003e\n\n            \u003cp\u003eEl Cloud Ninjas WARU-4N4S-2G se enfoca en ofrecer los mejores procesadores de la serie AMD Ryzen junto con las mejores GPU posibles que pueden caber en esta caja ATX. Junto con cuatro NVMe M.2 y cuatro unidades de estado sólido SATA, el WARU-4N4S-2G es la solución perfecta para un sistema de factor de forma estándar que puede ejecutar cualquier modelo de IA, modelado 3D pesado, edición de video y otras cargas de trabajo de estación de trabajo avanzadas en una configuración de doble GPU. Construido para usuarios que necesitan una estación de trabajo de alto rendimiento en tamaños físicos estándar. \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\u003eReloj base\u003c\/th\u003e\n\n                        \u003cth\u003eReloj 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-4N4S-2G\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 se basan en la aceleración de la GPU. Una configuración dual de GPU de consumo o empresariales de alto rendimiento con una amplia VRAM permite un 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 modelado 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, lo que reduce 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 restricciones de espacio y centradas en el borde, seleccionar cuidadosamente una configuración de una sola GPU 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 la computación 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-4N4S-2G logra precisamente eso a la perfección. \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\u003eReloj GPU\u003c\/th\u003e\n\n                        \u003cth\u003eReloj de 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 Edición Workstation\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e96 GB 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 Edición Workstation\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e96 GB 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\u003e48 GB 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\u003e32 GB 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 Generación\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e32 GB 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\u003e32 GB 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                  \u003ctr\u003e\n\n                        \u003ctd\u003eNVIDIA RTX 5000 ADA Generación\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e32 GB GDDR6\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e2550 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e2250 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                    \u003c\/tr\u003e\n\n                  \u003ctr\u003e\n\n                        \u003ctd\u003eNVIDIA RTX 4500 ADA Generación\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e24 GB GDDR6\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e2580 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e2250 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                    \u003c\/tr\u003e\n\n                  \u003ctr\u003e\n\n                        \u003ctd\u003eNVIDIA RTX 4000 ADA Generación\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e20 GB GDDR6\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e2175 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e2250 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                    \u003c\/tr\u003e\n\n                  \u003ctr\u003e\n\n                        \u003ctd\u003eNVIDIA RTX 5080\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e16 GB GDDR7\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e1875 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 5070 Ti\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e16 GB GDDR7\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e1750 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e2452 MHz\u003c\/td\u003e\n\n                    \u003c\/tr\u003e\n\n                  \u003ctr\u003e\n\n                        \u003ctd\u003eNVIDIA RTX 5070\u003c\/td\u003e\n\n                        \u003ctd\u003e12 GB GDDR7\u003c\/td\u003e\n\n                        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