Hardware de cómputo en 2026: GPUs, CPUs, memoria y estaciones de trabajo para IA
A hub for compute hardware analysis covering GPUs, CPUs, memory trends, and AI-focused workstation infrastructure.
Infrastructure
Hospedaje de LLM en 2026: comparación de infraestructura local, autoalojada y en la nube
Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.
Infraestructura de datos para sistemas de IA: almacenamiento de objetos, bases de datos, búsqueda y arquitectura de datos para IA
Los sistemas de IA en producción dependen de mucho más que de modelos y prompts.
Rendimiento de los LLM en 2026: benchmarks, cuellos de botella y optimización
A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.
Comparando la idoneidad de las GPUs de Nvidia para IA
La IA requiere mucha energía...
En medio del caos del mundo moderno, aquí estoy comparando las especificaciones técnicas de diferentes tarjetas adecuadas para tareas de IA (Aprendizaje Profundo, Detección de Objetos y Modelos de Lenguaje Grande). Sin embargo, todas son increíblemente caras.