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KV Cache en GPUs de 16 GB: Cómo hacer que el contexto largo realmente quepa

KV Cache en GPUs de 16 GB: Cómo hacer que el contexto largo realmente quepa

Por qué el contexto de 128K falla con 16 GB

Un modelo puede publicitar una ventana de contexto de 128K y aun así fallar en 40K tokens en una GPU de 16 GB. El límite de la arquitectura nunca prometió que los pesos, la caché KV, los búferes de cálculo y el compositor del escritorio cabrían en tu tarjeta al mismo tiempo.

GPU para IA en 2026: NVIDIA, AMD e Intel comparadas

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Comparativa de GPUs de IA entre tres proveedores

El panorama del hardware para IA ha cambiado significativamente en 2026, con NVIDIA, AMD e Intel compitiendo por los desarrolladores que necesitan GPUs capaces de ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLM) locales y cargas de trabajo de inferencia de IA.

Ollama en Docker Compose con GPU y almacenamiento persistente de modelos

Ollama en Docker Compose con GPU y almacenamiento persistente de modelos

Servidor Ollama con prioridad en composición, GPU y persistencia.

Ollama funciona muy bien en hardware físico (bare metal). Se vuelve aún más interesante cuando lo tratas como un servicio: un punto de conexión estable, versiones fijas, almacenamiento persistente y una GPU que está disponible o no lo está.