Orquestación GPU en la Nube

Despliegue Cargas de Trabajo IA en Cualquier Nube

Los recursos GPU son escasos y están dispersos entre proveedores. LayerOps federa GPUs de AWS, GCP, OVH, Scaleway y sus propios servidores on-premise en una única capa de orquestación. Aprovisione automáticamente la GPU adecuada, donde esté disponible — sin agotamientos de stock, sin dependencia de proveedor.

Hub de federación GPU de LayerOps conectando recursos GPU de AWS, GCP, OVH, Scaleway y on-premise

Federación GPU Cross-Cloud

Un plano de control, todas las GPUs

LayerOps orquesta recursos GPU de cualquier proveedor cloud y sus propios servidores bare-metal a través de un único plano de control. Etiquete sus pools de GPU, defina prioridades de proveedor y deje que la plataforma encuentre automáticamente la capacidad disponible. Cuando un proveedor se queda sin stock, las cargas de trabajo se desplazan al siguiente — sin intervención manual, sin tiempo de inactividad.

Ver todos los proveedores soportados →

Comparación de configuración

Despliegue un servicio de inferencia LLM con aceleración GPU. El enfoque tradicional requiere CLIs específicos del cloud, instalación manual de drivers y no incluye escalado. LayerOps lo gestiona en una única definición de servicio.

Configuración GPU Tradicional

# 1. Aprovisionar instancia GPU (específico del proveedor)
aws ec2 run-instances \
  --instance-type p4d.24xlarge \
  --image-id ami-0abcdef1234567890 \
  --key-name my-key

# 2. Instalar drivers NVIDIA
sudo apt install nvidia-driver-535
sudo apt install nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

# 3. Ejecutar modelo manualmente
docker run --gpus all \
  -p 11434:11434 \
  ollama/ollama serve

# 4. Cargar modelo
docker exec -it ollama \
  ollama pull llama3.1

# Todavía necesario:
# - Load balancer (manual)
# - Certificados SSL (manual)
# - Monitoring (Prometheus + nvidia_exporter)
# - Autoscaling (no disponible)
# - Failover (migración manual)

LayerOps

services:
  - id: llm-inference
    name: LLM Inference
    dockerConfiguration:
      image: ollama/ollama
      imageVersion: latest
    countMin: 1
    countMax: 1
    constraints:
      tags:
        - GPU
    useNvidiaGpu: true
    ports:
      - listeningPort: 11434
        protocol: tcp
        loadBalancerRules:
          - customDomains:
              - llm.example.com
            publicPort: 443

# GPU auto-provisioning, failover cross-cloud,
# SSL, monitoring, autoscaling
# — todo incluido. Cero configuración extra.

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Despliega, supervisa y gestiona todos tus contenedores desde una única consola.

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Por qué los equipos eligen LayerOps para cargas de trabajo GPU

Auto-Provisioning de GPU: LayerOps aprovisiona automáticamente instancias GPU del proveedor disponible más económico. Sin búsqueda manual de capacidad, sin saltar entre consolas cloud. Etiquete sus pools de instancias con GPU, despliegue su servicio — la plataforma se encarga del resto.
GPU Cross-Cloud: Distribuya cargas de trabajo GPU entre AWS, GCP, OVH, Scaleway e infraestructura on-premise. ¿El proveedor se queda sin stock? El tráfico se desplaza automáticamente al siguiente pool disponible — cero tiempo de inactividad, cero intervención manual.
IA Soberana: Despliegue LLMs en su propia infraestructura. Sin tokens enviados a APIs externas, sin datos que salgan de su perímetro. Soberanía total sobre su stack de IA — compatible con regulaciones de defensa, sanidad y finanzas.

Ollama Marketplace: Despliegue en un clic de Llama 3, Mistral, DeepSeek y otros modelos abiertos desde el marketplace integrado de Ollama. Seleccione un modelo, elija su pool GPU, despliegue — su LLM privado está listo en minutos.
MCP Server: Gestione su infraestructura GPU mediante lenguaje natural a través del Model Context Protocol. Permita que agentes IA desplieguen servicios, escalen instancias y diagnostiquen su flota — directamente desde cualquier asistente compatible con MCP.
Optimización de Costes: Comparación de costes en tiempo real entre proveedores GPU. La planificación de LayerOps coloca las cargas de trabajo donde la relación precio-rendimiento es óptima. Los análisis de costes por entorno le ayudan a rastrear y optimizar el gasto en infraestructura de IA.

Tradicional vs LayerOps

Termine con el dolor del aprovisionamiento GPU

El aprovisionamiento GPU tradicional implica gestionar CLIs específicos del cloud, instalar drivers NVIDIA manualmente, lidiar con agotamientos de stock de un único proveedor y pagar por recursos inactivos. LayerOps automatiza todo el flujo de trabajo — desde el descubrimiento de GPU hasta el failover cross-cloud — en una única plataforma integrada.

Aprovisionamiento GPU manual tradicional versus orquestación GPU cross-cloud de LayerOps

Infraestructura de IA Soberana

Sus modelos, sus datos, sus reglas

Despliegue Llama 3, Mistral, DeepSeek o cualquier LLM abierto en sus propios servidores GPU — on-premise o en nubes soberanas. Sin tokens enviados a APIs de OpenAI o Anthropic. Sus datos de entrenamiento, pesos del modelo y resultados de inferencia permanecen dentro de su perímetro. Listo para el cumplimiento en defensa, sanidad, finanzas y cualquier industria regulada.

Descubra LayerOps On-Premise →

	Infraestructura GPU DIY	LayerOps
ConfiguraciónTiempo hasta el primer despliegue GPU		Menos de 10 minutos
Infrastructure as Code		Integrado, un clic o YAML
Gestión de drivers GPU		Totalmente gestionado
Curva de aprendizaje		Mínima — diseñado para desarrolladores
Gestión GPUPlanificación GPU cross-cloud		Nativo — cualquier proveedor, panel único
Disponibilidad de stock GPU		Cross-cloud — siempre disponible
Auto-provisioning de GPU		Integrado, basado en etiquetas
Integración GPU on-premise		Nativo — mezcle cloud + on-premise
IA / LLMDespliegue LLM (Ollama)		Ollama marketplace en un clic
Catálogo de modelos		Integrado (Llama, Mistral, DeepSeek…)
Soberanía de datos		Garantizada — sin llamadas a APIs externas
Integración MCP Server		Gestión integrada de infraestructura IA
OperacionesAnálisis de costes		Desglose integrado por proveedor
Autoscaling de cargas GPU		Nativo, cross-provider

Explore capacidades relacionadas

La orquestación GPU de LayerOps se integra con toda la plataforma. Despliegue en su propia infraestructura con LayerOps On-Premise. Vea todos los proveedores cloud soportados. Construya caminos dorados para sus equipos de IA con Platform Engineering. Reversibilidad garantizada — exporte en cualquier momento, cero dependencia. ¿Ya usa Kubernetes? Vea LayerOps vs Kubernetes.

Véalo en acción

Explore la consola de LayerOps sin crear una cuenta. Navegue por entornos, servicios GPU, dashboards de monitoring y configuraciones de despliegue — todo con datos realistas.

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