AI Factory / GPU Compute
Diseño e integración de servidores OEM basados en NVIDIA HGX B300, DGX y las futuras plataformas Rubin, con dimensionamiento para entrenamiento, fine-tuning, RAG, agentes e inferencia.
GPU • NVLink • NVSwitch • CUDA
AI Infrastructure Integrator
Infraestructura que convierte GPU en IA en producción.
NGG Tech integra cómputo acelerado, redes, almacenamiento y software para entornos de IA de alto rendimiento: de HGX B300 y Vera Rubin a clústeres Kubernetes + vLLM, VDI con GPU y fabrics de hasta 800 Gb/s.
NVIDIA HGX B300Vera RubinKubernetesvLLMvGPU / VDISpectrum-X / InfiniBand
01 / Integración
Cada capa, integrada.
Cómputo, NVLink, red de 800G, almacenamiento NVMe y Kubernetes diseñados juntos, como un único sistema y no como piezas compradas por separado.
02 / Producción
De la GPU al token, a escala.
vLLM, autoscaling y observabilidad convierten la capacidad de GPU en throughput, baja latencia y un costo por token previsible.
800Gfabrics Ethernet / InfiniBand para IA a escala
DESLIZA PARA EXPLORAR
ComputeBlackwell Ultra y Rubin
OrquestaciónKubernetes + GPU Operator
ServingvLLM y APIs de inferencia
VirtualizaciónVDI, vGPU y multiusuario
Network FabricEthernet / InfiniBand hasta 800G
Del rack al token.
Diseñamos el entorno completo (energía, refrigeración, GPU, red, clúster, observabilidad y serving) con foco en throughput, baja latencia, disponibilidad y costo por token.
Kubernetes + vLLM
Clústeres de inferencia con GPU Operator, autoscaling, colas, observabilidad y APIs compatibles con OpenAI. vLLM para alto throughput y uso eficiente de memoria.
K8s • vLLM • Gateway • AutoscalingVDI con GPU
Escritorios y workstations virtuales acelerados por GPU para ingeniería, creación, CAD, renderizado, ciencia de datos y cargas de trabajo profesionales.
vGPU • VDI • GPU Sharing • WorkstationsRedes de Alta Velocidad
Fabrics de baja latencia y alto throughput con Spectrum-X Ethernet o InfiniBand, ConnectX SuperNICs, BlueField DPUs y diseño spine-leaf.
400G / 800G • RoCE • RDMA • DPUAlmacenamiento para IA
Arquitecturas NVMe y almacenamiento paralelo orientadas a ingesta, datasets, checkpoints, embeddings y pipelines de entrenamiento e inferencia.
NVMe • Object • Parallel FS • GPUDirectObservabilidad y SRE
Telemetría de GPU, nodos, red, aplicaciones y modelos, con métricas de utilización, latencia, errores, consumo y capacidad para operación 24x7.
DCGM • Prometheus • Grafana • OpenTelemetryHoy y la próxima generación.
NGG Tech trabaja con distintos fabricantes de servidores e integra el ecosistema alrededor de la plataforma NVIDIA, sin confundir HGX, DGX y rack-scale.
HGX B300 / Blackwell Ultra
ShippingPara servidores OEM de alta densidad: la plataforma HGX B300 integra 8 GPU Blackwell Ultra SXM con NVLink de 5.ª generación. HGX es la plataforma/baseboard que integran los fabricantes OEM; DGX es el sistema completo de NVIDIA.
8× B300Blackwell Ultra SXM
2,1 TBmemoria GPU total
14,4 TB/sNVLink total
NVIDIA Vera Rubin
Production ramp 2026La nueva generación combina la CPU Vera, GPU Rubin, NVLink de 6.ª generación y redes de próxima generación. Hay opciones en servidor HGX Vera Rubin NVL8 y en arquitectura rack/POD para AI Factories de gran escala.
HBM4memoria de nueva generación
6.ª genNVIDIA NVLink
800Gred y servicios acelerados
Una red hecha para IA.
En un clúster de IA, cada GPU intercambia datos con las demás todo el tiempo. Si la red se congestiona, la GPU queda parada esperando. Con NVIDIA Spectrum-X, los switches Spectrum-4 y las SuperNICs BlueField-3 llevan ese tráfico por Ethernet con RoCE, enrutamiento adaptativo y control de congestión.
NGG Tech diseña el fabric spine-leaf, dimensiona los puertos de 400G/800G y entrega la red integrada al clúster y a Kubernetes.
51,2Tb/s de capacidad por switch Spectrum-4
800Gpor puerto Ethernet
1,7×rendimiento de IA frente a Ethernet tradicional, según NVIDIA
● Fragmento 00:32 – 00:58 · en bucle
Un stack pensado para escalar.
Para IA en producción, la GPU sola no basta. El rendimiento final depende del conjunto: cómputo, interconexión, almacenamiento, orquestación, serving, gobernanza y observabilidad.
El diseño puede empezar con un único nodo HGX/DGX y evolucionar a varios racks con Kubernetes, pool de GPU, vLLM, colas de inferencia, alta disponibilidad y fabric dedicado.
Solicitar diseño técnicoAplicaciones
RAGAgentesGenAI AppsVDI
Serving
vLLMAPI GatewayLoad BalancerModel Registry
Orquestación
KubernetesNVIDIA GPU OperatorAutoscalingScheduling
Observabilidad
DCGMPrometheusGrafanaOpenTelemetry
Data
NVMeObject StorageVector DBParallel Storage
Network
Spectrum-XInfiniBandConnectXBlueField
Compute
HGX B300Vera RubinOEM ServersDGX
Ingeniería antes de la compra.
La elección de la GPU viene después de definir la carga de trabajo, el modelo, el SLA, el crecimiento, la energía disponible, la red y la estrategia de operación.
01 / ASSESSMENT
Carga y capacidad
Modelos, contexto, TPS, usuarios simultáneos, entrenamiento, inferencia, VDI y crecimiento proyectado.
02 / DESIGN
Arquitectura completa
Cómputo, energía, refrigeración, red, almacenamiento, HA, seguridad y software de clúster.
03 / DEPLOY
Implementación
Rack & stack, firmware, fabric, Kubernetes, drivers, GPU Operator, vLLM y observabilidad.
04 / OPERATE
Optimización continua
Benchmark, capacity planning, costo por token, eficiencia de GPU, upgrades y soporte operativo.
Dimensionemos tu próxima infraestructura de IA.
Cuéntanos el escenario actual, la cantidad de usuarios, los modelos que piensas ejecutar y el objetivo del entorno. NGG Tech estructura la arquitectura y la hoja de ruta de evolución.
On-premisesColocationPrivate AI CloudHíbrido
NVIDIA y los nombres de sus productos son marcas de sus respectivos titulares. NGG Tech actúa como integradora independiente.