Servidor cloud para inferencia IA en Europa: guía GPU y CPU
La inferencia de IA - ejecutar un modelo entrenado para generar predicciones o completaciones - es una de las cargas de trabajo de servidor de más rápido crecimiento en 2026. Para las empresas que operan en Europa, la elección de infraestructura va más allá de las especificaciones de hardware: el RGPD exige que las solicitudes de inferencia que contienen datos personales se procesen en infraestructura bajo jurisdicción de la UE.
Por que la residencia de datos en la UE importa para la inferencia IA
Cada prompt enviado a un modelo de IA es potencialmente un dato personal bajo el RGPD. Ejecutar la inferencia en un servidor cloud DCXV de la UE mantiene todos los prompts y completaciones dentro de las fronteras de la UE.
La inferencia alojada en la UE también elimina la latencia transatlantica. Un modelo servido desde Praga o Frankfurt responde 80-120 ms más rápido por solicitud que el mismo modelo desde un endpoint de EE.UU.
GPU vs CPU para inferencia
- Inferencia CPU funciona bien para modelos pequeños (menos de 7B parámetros a INT8/INT4) y baja demanda.
- Inferencia GPU es necesaria para modelos grandes (13B+ parámetros) y aplicaciones interactivas en tiempo real.
Especificaciones minimas para inferencia IA
Solo CPU:
- Pequeño (modelos de embedding) - 8 vCPU, 16 GB RAM, 100 GB NVMe SSD
- Mediano (modelo 7B) - 16 vCPU, 32 GB RAM, 200 GB NVMe SSD
- Grande (modelo 13B a INT4) - 32 vCPU, 64 GB RAM, 500 GB NVMe SSD
Inferencia GPU:
- Entrada (modelos 7B-13B, 24 GB VRAM) - 8 vCPU, 32 GB RAM, 500 GB NVMe
- Producción (modelos 34B-70B, 80 GB VRAM) - 16 vCPU, 128 GB RAM, 1 TB NVMe
Configuración recomendada de DCXV
Los servidores cloud de DCXV soportan configuraciones CPU y GPU:
- 16 vCPU, 64 GB RAM, 500 GB NVMe - inferencia CPU para modelos cuantizados
- Servidor GPU con 24 GB VRAM - inferencia en tiempo real para APIs de chatbot
- Servidor GPU con 80 GB VRAM - inferencia de producción para modelos 34B-70B
Contacta sales@dcxv.com para disponibilidad de GPU.
Comandos de configuración rápida
# Instalar Ollama para servir modelos CPU/GPU
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
sudo systemctl start ollama && sudo systemctl enable ollama
ollama pull llama3.1:8b
ollama run llama3.1:8b "Explica la residencia de datos RGPD"
# Exponer Ollama como API en red privada
# Agregar a /etc/systemd/system/ollama.service:
# Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama
curl http://10.0.0.5:11434/api/generate \
-d '{"model": "llama3.1:8b", "prompt": "Que es el RGPD?", "stream": false}'
Rendimiento esperado
Inferencia CPU (16 vCPU, llama.cpp, INT4):
- Llama 3.1 8B a Q4_K_M - 18-28 tokens/s
- Latencia al primer token - 800 ms-2 s
Inferencia GPU (RTX 4090 24 GB, vLLM):
- Llama 3.1 8B - 80-120 tokens/s por solicitud
- Latencia al primer token - 150-400 ms
Son expectativas para hardware de esta clase, no mediciones de nuestro propio laboratorio. Tómalas como punto de partida para dimensionar y mide tu propia carga: los números reales dependen de tus datos, tus consultas y tu ajuste mucho más que del proveedor.
Conclusión
La inferencia de IA en Europa es un requisito del RGPD para cualquier aplicación que procese datos personales a través de LLMs. La inferencia CPU maneja herramientas internas; la inferencia GPU es la elección correcta para aplicaciones interactivas.
