Todos los productos 
Alquiler de servidor con NVIDIA RTX 4000 Ada: qué cabe en 20 GB y cuándo basta una tarjeta
La RTX 4000 Ada Generation es una tarjeta profesional de NVIDIA para estaciones de trabajo, basada en la arquitectura Ada Lovelace, con 20 GB de memoria GDDR6 y corrección de errores ECC. Tiene los mismos núcleos tensor con soporte FP8, núcleos RT de tercera generación y codificador NVENC con AV1 que los modelos mayores de la gama, con un consumo moderado. El alquiler de un servidor con RTX 4000 Ada tiene sentido cuando necesita una arquitectura actual y drivers certificados, y los 24–48 GB de las tarjetas mayores sobrarían para la tarea.
Dos versiones de la tarjeta y con qué no confundirla
- RTX 4000 Ada Generation: tarjeta de una sola ranura con ventilador activo y un consumo de hasta 130 W.
- RTX 4000 SFF Ada: versión de perfil bajo de 70 W con los mismos 20 GB de memoria, pero frecuencias más bajas. Se monta en servidores compactos y en cálculos largos es claramente más lenta que la versión completa.
- Quadro RTX 4000: una tarjeta anterior, de arquitectura Turing, con 8 GB de memoria. El nombre se parece, la clase no: si el plan no dice «Ada», pregunte al proveedor el modelo exacto.
Frente a la NVIDIA L4, la RTX 4000 Ada tiene algo menos de memoria (20 GB frente a 24 GB), pero cuenta con refrigeración propia y drivers para aplicaciones gráficas, mientras que la L4 es un acelerador pasivo de centro de datos pensado sobre todo para inferencia y vídeo. La L40S, de la misma arquitectura, ofrece 48 GB y mucha más potencia de cálculo, pero cuesta varias veces más.
Qué cabe en 20 GB de memoria de vídeo
Regla práctica para modelos de lenguaje: unos 2 GB por cada mil millones de parámetros en FP16, alrededor de 1 GB con cuantización de 8 bits y 0,5–0,6 GB con 4 bits. A eso se suma la caché KV, que crece con la longitud del contexto y el número de peticiones simultáneas.
- 7–8B parámetros en FP16: caben, pero solo con un contexto corto, porque los pesos ya ocupan 14–16 GB.
- 13B en 8 bits: con holgura, con margen para el contexto y varias peticiones en paralelo.
- Unos 30B en 4 bits: muy justo y con contexto pequeño; para modelos de ese tamaño es más cómoda una tarjeta de 24–48 GB.
- Generación de imágenes. SDXL funciona en una tarjeta con margen. Flux en precisión completa no cabe en 20 GB, así que se usan versiones FP8 o cuantizadas; los núcleos tensor de Ada calculan FP8 por hardware.
- Render y vídeo. Blender Cycles con OptiX, Unreal Engine, paquetes CAD, edición y codificación en H.264, HEVC y AV1 con NVENC.
Para el ajuste fino, 20 GB bastan para LoRA y QLoRA en modelos de hasta 7–8B parámetros. El entrenamiento completo, incluso de modelos de lenguaje pequeños, requiere tarjetas con más memoria.
Una tarjeta, ×2 y ×4
En el catálogo hay planes con una, dos y cuatro tarjetas. La RTX 4000 Ada no tiene NVLink ni MIG: las tarjetas solo se comunican por el bus PCIe 4.0 y cada una ve sus propios 20 GB. Un servidor ×4 no son 80 GB de memoria compartida, sino cuatro bloques independientes de 20 GB. Un modelo grande puede repartirse entre tarjetas (paralelismo tensor o pipeline en vLLM, reparto de capas en llama.cpp), pero el intercambio por PCIe ralentiza la generación.
Los planes multitarjeta rinden mejor con trabajos independientes: cuatro copias de un modelo atienden peticiones en paralelo, o un render calcula fotogramas distintos en tarjetas distintas. En los planes cloud la tarjeta suele pasarse entera a la máquina virtual; si el plan indica una fracción de tarjeta, compruebe cuánta memoria le corresponde.
Drivers y CUDA
La RTX 4000 Ada tiene compute capability 8.9. Necesita CUDA 11.8 o posterior, y para FP8, CUDA 12 con bibliotecas recientes; la rama de drivers R535 y posteriores admite ambas versiones de la tarjeta. Revise en la imagen la salida de nvidia-smi y las versiones de CUDA y PyTorch: las compilaciones de frameworks para CUDA antiguas pueden no reconocer esta arquitectura. Para Blender, Unreal y CAD, donde importa la certificación, se usa el driver profesional RTX Enterprise o Studio; pregunte qué driver instala el proveedor y si la imagen incluye la pila gráfica OpenGL y Vulkan.
Precios, pago por horas y mensual
A 24 de octubre de 2026, un servidor GPU con RTX 4000 Ada en el catálogo cuesta aproximadamente entre 350 y 2.600 dólares al mes: abajo, planes de una tarjeta con 4 vCPU; arriba, equipos de cuatro tarjetas con decenas de núcleos y casi 200 GB de RAM. Un plan típico ronda los 750–800 dólares al mes. Casi todos los planes se facturan por horas, lo que conviene para un render con fecha de entrega, pruebas de modelos y generación puntual, cuando el servidor funciona unas horas y luego se elimina. Si la tarjeta está ocupada más de medio día durante todo el mes, compare la factura por horas con el precio mensual. Cómo calcular estos planes se explica en la selección de VPS con pago por horas. Lo habitual es pagar con tarjeta; si trata datos personales de residentes en la UE, fíjese en el país del centro de datos: determina cómo se aplica el RGPD y la latencia hacia sus usuarios en Europa o América.