{"id":1564,"date":"2026-09-11T19:35:31","date_gmt":"2026-09-11T22:35:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.linuxpro.com.br\/?p=1564"},"modified":"2026-09-11T19:48:08","modified_gmt":"2026-09-11T22:48:08","slug":"nvidia-b300-o-servidor-bizon-x9000-g5-com-8-gpus-para-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.linuxpro.com.br\/es\/2026\/09\/nvidia-b300-o-servidor-bizon-x9000-g5-com-8-gpus-para-ia\/","title":{"rendered":"NVIDIA B300: el servidor BIZON X9000 G5 con 8 GPUs para IA"},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/b300-bizon-x9000-g5-v2.webp\" alt=\"Mascote LinuxPro ao lado de um servidor de IA com oito GPUs e um cachorro caramelo em um data center\" \/><\/p>\n<p>Un servidor con ocho GPUs NVIDIA B300 no es una \u201cm\u00e1quina con tarjeta gr\u00e1fica\u201d: es infraestructura de centro de datos para servir modelos de IA muy grandes a muchos usuarios al mismo tiempo. En este v\u00eddeo, BIZON muestra el <strong>X9000 G5<\/strong>, con ocho GPUs NVIDIA B300 en una plataforma <strong>HGX B300<\/strong>, ejecutando Kimi K3 con vLLM y midiendo el rendimiento de 1 a 128 usuarios concurrentes. La demostraci\u00f3n es interesante, pero tambi\u00e9n es una buena oportunidad para separar arquitectura, servidor comercial y benchmark de marketing.<\/p>\n<blockquote>\n<p><strong>Resumen en v\u00eddeo:<\/strong> \u201cNVIDIA B300 Server Review: 8 GPUs, 128 Users, AI Benchmarks\u201d, del canal BIZON, publicado el 7 de septiembre de 2026. El fabricante presenta el BIZON X9000 G5 con ocho GPUs NVIDIA B300 en una plataforma HGX B300 y resultados de inferencia con Kimi K3 y vLLM. <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=5rGBUCFJJrk\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Ver en YouTube<\/a>.<\/p>\n<\/blockquote>\n<div class=\"video-container\" style=\"position:relative;padding-bottom:56.25%;height:0;overflow:hidden;margin:1.5em 0;\"><iframe src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/5rGBUCFJJrk\" title=\"Review del servidor NVIDIA B300: 8 GPUs, 128 usuarios, benchmarks de IA\" loading=\"lazy\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\"><\/iframe><\/div>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 es NVIDIA B300, HGX B300 y BIZON X9000 G5?<\/h2>\n<p>Los nombres parecen parecidos, pero describen capas diferentes de la soluci\u00f3n:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>NVIDIA B300:<\/strong> GPU de la generaci\u00f3n Blackwell Ultra orientada a IA, HPC e inferencia en centro de datos.<\/li>\n<li><strong>NVIDIA HGX B300:<\/strong> plataforma\/baseboard de ocho GPUs B300 conectadas mediante NVLink y NVSwitch.<\/li>\n<li><strong>BIZON X9000 G5:<\/strong> servidor del fabricante BIZON que integra la plataforma HGX B300 en un chasis propio.<\/li>\n<li><strong>NVIDIA DGX B300:<\/strong> otro producto: un sistema NVIDIA completo. No es el X9000 G5 y no debe tratarse como si fuera la misma m\u00e1quina.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Esta distinci\u00f3n importa al comparar CPU, memoria de sistema, red, fuentes, soporte y software. Dos m\u00e1quinas pueden usar HGX B300 y aun as\u00ed ser productos diferentes, con distintas elecciones de integraci\u00f3n y soporte.<\/p>\n<h2>Qu\u00e9 aporta la plataforma HGX B300<\/h2>\n<p>En la arquitectura de referencia de NVIDIA, un nodo HGX B300 re\u00fane ocho GPUs Blackwell Ultra. Cada GPU tiene <strong>288 GB de HBM3e<\/strong>, llegando a <strong>2,30 TB de memoria HBM3e en el nodo<\/strong>. La documentaci\u00f3n tambi\u00e9n indica hasta 8 TB\/s de ancho de banda de memoria por GPU y 64 TB\/s en el agregado del conjunto de GPUs.<\/p>\n<p>Para modelos grandes, la capacidad de memoria no basta: las GPUs necesitan intercambiar activaciones, pesos particionados y datos de comunicaci\u00f3n sin convertir la red externa en un cuello de botella. Por eso el HGX B300 utiliza NVLink de quinta generaci\u00f3n y NVSwitch. NVIDIA informa 1,8 TB\/s de comunicaci\u00f3n GPU-a-GPU y 14,4 TB\/s agregados en el dominio de ocho GPUs. Para escalar m\u00e1s all\u00e1 de un nodo, la referencia incluye ocho SuperNICs ConnectX-8, con hasta 800 Gb\/s por adaptador.<\/p>\n<p>Es la diferencia entre colocar muchas GPUs independientes en un servidor y construir un dominio acelerado que consigue cooperar al servir un LLM. Para entender por qu\u00e9 la memoria, la interconexi\u00f3n y el formato num\u00e9rico pesan tanto en IA, consulta tambi\u00e9n <a href=\"\/es\/2026\/09\/gpu-vs-tpu-como-funcionam-chips-ia\/\">GPU vs TPU: c\u00f3mo funcionan los chips de IA<\/a>.<\/p>\n<h2>Qu\u00e9 a\u00f1ade el BIZON X9000 G5 al conjunto<\/h2>\n<p>O <a href=\"https:\/\/bizon-tech.com\/bizon-x9000-g5.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">X9000 G5<\/a> es la integraci\u00f3n de BIZON en formato 8U. En la configuraci\u00f3n AMD listada por el fabricante, hay soporte para dos procesadores EPYC 9005\/9004, hasta 3 TB de DDR5 ECC, ocho bah\u00edas frontales NVMe Gen5 hot-swap y cuatro slots PCIe Gen5 x16. La p\u00e1gina tambi\u00e9n lista opciones de red con ocho puertos OSFP de 800 Gb\/s para InfiniBand XDR o dos enlaces Ethernet de 400 Gb\/s por ConnectX-8.<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n hay una variante Intel listada por BIZON, con dos Xeon 6500\/6700 y hasta 4 TB de DDR5. Por lo tanto, no tiene sentido hablar de \u201cla\u201d cantidad de RAM de CPU del X9000 G5 sin decir qu\u00e9 configuraci\u00f3n se est\u00e1 cotizando. Elementos como CPU, RAM, almacenamiento, adaptadores y contrato de soporte forman parte del proyecto, no son detalles al pie.<\/p>\n<h2>El benchmark del v\u00eddeo: Kimi K3 con vLLM<\/h2>\n<p>BIZON utiliza <a href=\"\/es\/2026\/09\/vllm-primeiros-passos-linux\/\">vLLM<\/a> como servidor de inferencia y afirma cargar Kimi K3 en el conjunto de ocho GPUs. La m\u00e9trica central divulgada es <strong>throughput agregado<\/strong>, en tokens por segundo, a medida que aumenta el n\u00famero de usuarios simult\u00e1neos:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Usuarios concurrentes<\/th>\n<th>Throughput agregado divulgado<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>1<\/td>\n<td>99,8 tokens\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>32<\/td>\n<td>2.058,7 tokens\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>64<\/td>\n<td>3.013,4 tokens\/s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>128<\/td>\n<td>4.508,8 tokens\/s<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Estos valores son <strong>resultados comunicados por el fabricante en el v\u00eddeo<\/strong> para una \u00fanica carga de trabajo; no son 4.508,8 tokens\/s por persona y no miden autom\u00e1ticamente la experiencia de ninguna aplicaci\u00f3n. Aun as\u00ed, ilustran una caracter\u00edstica importante de los servidores de inferencia: bajo concurrencia, la planificaci\u00f3n por lotes continuos puede elevar mucho la cantidad total de tokens producidos por segundo.<\/p>\n<h2>Por qu\u00e9 los tokens por segundo no bastan<\/h2>\n<p>Una tabla de rendimiento es solo una parte de la prueba. Para decidir si una plataforma satisface a un chatbot, una API de agentes o un equipo interno, hay que medir tambi\u00e9n <em>time to first token<\/em> (TTFT), latencia por token, percentiles P95\/P99, tasa de error, longitud de contexto, tama\u00f1o de entrada y salida, pol\u00edtica de colas y consumo real.<\/p>\n<p>El v\u00eddeo no publica suficientes detalles para una reproducci\u00f3n independiente: la versi\u00f3n y cuantizaci\u00f3n exactas del modelo, la versi\u00f3n y par\u00e1metros de vLLM, los prompts, el l\u00edmite de salida, el m\u00e9todo de concurrencia, el TTFT y los percentiles de latencia no est\u00e1n documentados en la descripci\u00f3n. Por eso, la lectura correcta es: <strong>una demostraci\u00f3n de capacidad del conjunto BIZON + HGX B300 + carga elegida<\/strong>, y no una clasificaci\u00f3n universal entre GPUs ni una promesa de capacidad para todo modelo.<\/p>\n<h2>\u00bfCu\u00e1nto cuesta el BIZON X9000 G5 y cada B300?<\/h2>\n<p>El precio del hardware de IA empresarial es poco transparente: no hay una tabla p\u00fablica de venta al p\u00fablico para B300 en las referencias consultadas, y los OEM e integradores comercializan estos sistemas mediante cotizaci\u00f3n. Por eso, el valor correcto para planificaci\u00f3n es un <strong>rango de referencia<\/strong>, seguido de una cotizaci\u00f3n para la configuraci\u00f3n exacta.<\/p>\n<p>En la consulta realizada el <strong>11 de septiembre de 2026<\/strong>, la p\u00e1gina de BIZON mostraba el <a href=\"https:\/\/bizon-tech.com\/bizon-x9000-g5.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">X9000 G5 desde US$ 496.728<\/a>. Es precio inicial de un servidor completo, no de ocho GPUs sueltas: CPU, memoria de sistema, NVMe, red, chasis, fuentes, integraci\u00f3n y soporte tambi\u00e9n componen la propuesta. El env\u00edo, impuestos, importaci\u00f3n y servicios locales pueden cambiar el coste final.<\/p>\n<p>Como referencia de mercado, el <a href=\"https:\/\/hashrateindex.com\/blog\/announcement-introducing-the-ai-hardware-price-index\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI Hardware Price Index<\/a> registr\u00f3 el 31 de agosto de 2026 una mediana de <strong>US$ 544.280 por nodo nuevo HGX B300 con ocho GPUs<\/strong>, equivalente a <strong>US$ 68.035 por GPU<\/strong> en la m\u00e9trica del \u00edndice. En aquel relevamiento, los anuncios oscilaban entre US$ 399.999 y US$ 682.000 por nodo.<\/p>\n<p>Esa cifra de US$ 68.035 <strong>no es MSRP ni precio de una B300 suelta<\/strong>: es el resultado de dividir el precio anunciado de sistemas completos de ocho GPUs. El propio \u00edndice se\u00f1ala que trabaja con precios solicitados por vendedores, no con ventas cerradas, y no estandariza CPU, RAM, almacenamiento ni garant\u00eda. Por su parte, el precio inicial de US$ 496.728 de BIZON equivale a unos US$ 62.091 por GPU solo si el coste total del servidor se reparte a partes iguales entre ocho, un c\u00e1lculo comparativo, no el precio de compra de cada acelerador.<\/p>\n<p>En resumen: las referencias consultadas indican <strong>US$ 496.728 como precio inicial del X9000 G5<\/strong> e <strong>US$ 544.280 como mediana de anuncios de nodos HGX B300<\/strong>. En el relevamiento del \u00edndice, el rango observado fue de <strong>US$ 399.999 a US$ 682.000 por nodo<\/strong> \u2014 cerca de <strong>US$ 50 mil a US$ 85.250 por GPU<\/strong> apenas como base de compara\u00e7\u00e3o del sistema. Para una decisi\u00f3n de compra, solicite cotizaci\u00f3n formal con la lista de componentes, modalidad de soporte, plazo, entrega y costes fiscales aplicables al pa\u00eds de destino.<\/p>\n<h2>Otros servidores BIZON para IA y LLMs<\/h2>\n<p>El X9000 G5 es la opci\u00f3n de gama alta basada en HGX B300, pero no es la \u00fanica l\u00ednea de BIZON para IA. En el cat\u00e1logo consultado en <strong>11 de septiembre de 2026<\/strong>, hay servidores HGX con generaciones anteriores y l\u00edneas PCIe configurables. La tabla siguiente resume las familias; la disponibilidad, GPU exacta, RAM, CPU y red deben confirmarse en la cotizaci\u00f3n.<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>L\u00ednea BIZON<\/th>\n<th>Formato y aceleradores listados<\/th>\n<th>D\u00f3nde encaja<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><a href=\"https:\/\/bizon-tech.com\/bizon-x9000-g5.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">X9000 G5<\/a><\/td>\n<td>HGX B300 con 8 GPUs B300<\/td>\n<td>Nodo de centro de datos para modelos muy grandes, inferencia compartida, entrenamiento y HPC.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><a href=\"https:\/\/bizon-tech.com\/deep-learning-nvidia-gpu-servers\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">X9000 G4<\/a><\/td>\n<td>HGX B200 con 8 GPUs B200<\/td>\n<td>Alternativa Blackwell anterior, tambi\u00e9n con NVLink\/NVSwitch para cargas distribuidas entre ocho GPUs.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><a href=\"https:\/\/bizon-tech.com\/bizon-x9000.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">X9000 G3<\/a><\/td>\n<td>HGX H200 o H100 con 8 GPUs<\/td>\n<td>Plataforma Hopper para LLMs, entrenamiento e inferencia en centro de datos.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><a href=\"https:\/\/bizon-tech.com\/bizon-g9000.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">G9000<\/a><\/td>\n<td>Configuraciones de 4 o 8 GPUs A100, H100 o H200<\/td>\n<td>Servidor GPU de centro de datos configurable para IA, deep learning y computaci\u00f3n paralela.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><a href=\"https:\/\/bizon-tech.com\/deep-learning-nvidia-gpu-servers\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">X7000 (G3)<\/a> \/ <a href=\"https:\/\/bizon-tech.com\/bizon-g7000-g5.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">G7000 G5<\/a><\/td>\n<td>Hasta 8 GPUs PCIe; el X7000 aparece listado con RTX PRO 6000 Blackwell, A100, H100 y H200. El G7000 G5 lista RTX PRO 4000\/4500\/5000\/6000 Blackwell, A100, H100 NVL y H200 NVL.<\/td>\n<td>Entrenamiento, inferencia y servicios de LLM cuando la flexibilidad de GPUs PCIe es m\u00e1s importante que una base HGX.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><a href=\"https:\/\/bizon-tech.com\/bizon-x8000.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">X8000 \/ G8000<\/a><\/td>\n<td>Hasta 4 GPUs PCIe; las p\u00e1ginas enumeran RTX PRO 6000 Blackwell, A100, H100 y H200<\/td>\n<td>Inferencia, ajuste fino y equipos que no necesitan ocho aceleradores en el mismo nodo.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><a href=\"https:\/\/bizon-tech.com\/liquid-cooled-workstation-computers\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Z9000 \/ ZX9000<\/a><\/td>\n<td>L\u00edneas de servidor con refrigeraci\u00f3n l\u00edquida y GPUs NVIDIA configurables<\/td>\n<td>Entornos en los que el ruido, la temperatura y la carga sostenida influyen en la elecci\u00f3n del dise\u00f1o.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Para una implantaci\u00f3n menor o para LLMs locales, BIZON tambi\u00e9n anuncia workstations multi-GPU, como la ZX5500. Sin embargo, no se debe comparar solo la cantidad de GPUs: B300\/HGX utiliza una interconexi\u00f3n de centro de datos diferente a la de las placas PCIe. La memoria por GPU, la interconexi\u00f3n, el contexto del modelo, la latencia deseada, la energ\u00eda y el soporte deben guiar la selecci\u00f3n.<\/p>\n<p>Seg\u00fan la propia BIZON, BizonOS est\u00e1 basado en Ubuntu 24.04 e incluye componentes como CUDA, Docker, PyTorch, TensorFlow, vLLM, Ollama, Hugging Face Transformers, Jupyter y RAPIDS. Es una oferta de software del fabricante; antes de contratar, confirme qu\u00e9 versiones, im\u00e1genes de contenedor y niveles de soporte forman parte de la configuraci\u00f3n elegida.<\/p>\n<h2>Infraestructura: el servidor es solo una parte del proyecto<\/h2>\n<p>Un nodo 8U con ocho aceleradores de centro de datos requiere planificaci\u00f3n de rack, energ\u00eda, refrigeraci\u00f3n, ruido, red y operaci\u00f3n. BIZON enumina doce fuentes redundantes de 3.000 W y un entorno operativo de 10 \u00b0C a 30 \u00b0C; esa capacidad de las fuentes no es una medici\u00f3n del consumo del equipo. En su propia p\u00e1gina, el fabricante presenta como ejemplo un rango de 2.700 a 2.900 W para una configuraci\u00f3n espec\u00edfica con ocho B300 y dos EPYC 9335, a una carga del 100%.<\/p>\n<p>Antes de comprar o implantar, valide con el proveedor, el electricista y el equipo del centro de datos: circuitos y redundancia el\u00e9ctrica, tipo de rack, capacidad t\u00e9rmica, flujo de aire, red de baja latencia, almacenamiento, firmware, drivers, observabilidad y plan de mantenimiento. Esto va mucho m\u00e1s all\u00e1 del escenario de una estaci\u00f3n de trabajo o de IA local con una sola GPU \u2014 para ese otro perfil, compare con nuestra gu\u00eda de <a href=\"\/es\/2026\/09\/servidor-ia-recondicionado-64gb-vram-v100-p100-mi25\/\">servidor de IA reacondicionado con 64 GB de VRAM<\/a>.<\/p>\n<h2>D\u00f3nde tiene sentido una m\u00e1quina as\u00ed<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Inferencia compartida:<\/strong> servir un modelo grande para muchos usuarios, API o agentes simult\u00e1neos.<\/li>\n<li><strong>RAG corporativo:<\/strong> concentrar un modelo de lenguaje grande en el entorno de la empresa, siempre que la arquitectura incluya control de acceso y datos.<\/li>\n<li><strong>Entrenamiento y ajuste fino:<\/strong> flujos que se benefician de una gran memoria agregada y comunicaci\u00f3n r\u00e1pida entre GPUs.<\/li>\n<li><strong>HPC e investigaci\u00f3n:<\/strong> simulaciones y pipelines acelerados que encajan en el ecosistema CUDA.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Para operar este tipo de servicio, supervise tanto la aplicaci\u00f3n como la infraestructura: colas, latencia, fallos de petici\u00f3n, uso de GPU, temperatura, energ\u00eda y red. La gu\u00eda de <a href=\"\/es\/2026\/09\/openobserve-observabilidade-logs-metricas-traces\/\">OpenObserve para logs, m\u00e9tricas y traces<\/a> es un punto de partida para pensar en la telemetr\u00eda, y el art\u00edculo sobre <a href=\"\/es\/2026\/09\/monitorando-servidores-linux-com-prometheus\/\">Prometheus y Node Exporter<\/a> cubre la base del host Linux.<\/p>\n<h2>Lista de comprobaci\u00f3n t\u00e9cnica antes de evaluar una propuesta<\/h2>\n<ul>\n<li>\u00bfQu\u00e9 modelo, versi\u00f3n, contexto, cuantizaci\u00f3n y SLA de latencia deben cumplirse?<\/li>\n<li>\u00bfLa prueba indica TTFT, P95\/P99, prompts, tasa de error y versi\u00f3n del servidor de inferencia?<\/li>\n<li>\u00bfLa configuraci\u00f3n es AMD o Intel? \u00bfCu\u00e1nta RAM, NVMe y red se incluyen?<\/li>\n<li>\u00bfEl rack, la energ\u00eda, la refrigeraci\u00f3n y la ac\u00fastica soportan el despliegue?<\/li>\n<li>\u00bfC\u00f3mo se observar\u00e1n la GPU, el host, la red, la API y la cola? \u00bfCu\u00e1l es el plan de incidentes?<\/li>\n<li>\u00bfCu\u00e1les son las condiciones de soporte, sustituci\u00f3n de piezas, firmware y drivers?<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Conclusi\u00f3n<\/h2>\n<p>El BIZON X9000 G5 muestra para qu\u00e9 fue dise\u00f1ada la clase HGX B300: concentrar ocho GPUs Blackwell Ultra, mucha memoria HBM3e e interconexi\u00f3n r\u00e1pida en un nodo para IA a escala. El v\u00eddeo es \u00fatil por aportar cifras de rendimiento, pero deben leerse como el resultado de una demostraci\u00f3n concreta. La decisi\u00f3n seria comienza despu\u00e9s del v\u00eddeo: reproducir la carga real, medir la latencia m\u00e1s all\u00e1 del throughput y dise\u00f1ar toda la infraestructura alrededor del servidor.<\/p>\n<h2>Fuentes<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=5rGBUCFJJrk\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">BIZON \u2014 NVIDIA B300 Server Review: 8 GPUs, 128 Users, AI Benchmarks<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/bizon-tech.com\/bizon-x9000-g5.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">BIZON \u2014 X9000 G5<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/docs.nvidia.com\/enterprise-reference-architectures\/hgx-ai-factory\/latest\/components.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">NVIDIA \u2014 HGX AI Factory: componentes y especificaciones del HGX B300<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/blog\/inside-nvidia-blackwell-ultra-the-chip-powering-the-ai-factory-era\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">NVIDIA Developer Blog \u2014 Blackwell Ultra<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/docs.nvidia.com\/dgx\/dgxb300-user-guide\/introduction-to-dgxb300.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">NVIDIA \u2014 Introducci\u00f3n al DGX B300<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/hashrateindex.com\/blog\/announcement-introducing-the-ai-hardware-price-index\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Hashrate Index \u2014 AI Hardware Price Index (precios solicitados de nodos HGX B300)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/bizon-tech.com\/deep-learning-nvidia-gpu-servers\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">BIZON \u2014 servidores NVIDIA para IA, entrenamiento, inferencia y LLMs<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/bizon-tech.com\/about\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">BIZON \u2014 BizonOS y stack de IA basado en Ubuntu 24.04<\/a><\/li>\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Entiende el NVIDIA B300, la plataforma HGX B300 y el BIZON X9000 G5. Analizamos el v\u00eddeo con benchmark de Kimi K3 y vLLM para hasta 128 usuarios, adem\u00e1s de memoria, red, energ\u00eda y criterios de evaluaci\u00f3n.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[115,21,120],"tags":[134,116,385,128,152,384],"class_list":["post-1564","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-ia","category-infra","category-servidores","tag-gpu","tag-ia","tag-inferencia","tag-llm","tag-nvidia","tag-vllm"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.linuxpro.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1564","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.linuxpro.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.linuxpro.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.linuxpro.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.linuxpro.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1564"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/www.linuxpro.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1564\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1573,"href":"https:\/\/www.linuxpro.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1564\/revisions\/1573"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.linuxpro.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1564"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.linuxpro.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1564"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.linuxpro.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1564"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}