Razer ha ampliado su catálogo profesional con Forge AI Dev Workstation, una estación de trabajo pensada específicamente para desarrollo, entrenamiento e inferencia de modelos de IA en local, sin dependencia de la nube. El sistema se orienta a investigadores, desarrolladores y entornos empresariales que requieren potencia sostenida, baja latencia y control total sobre los datos.
La propuesta de Forge AI Dev Workstation se centra en ofrecer capacidad de cálculo elevada en un entorno autónomo, eliminando costes recurrentes asociados a servicios cloud y permitiendo trabajar con modelos complejos directamente en instalaciones propias.
Arquitectura pensada para cargas de IA exigentes
El núcleo del sistema está diseñado para alojar tarjetas gráficas profesionales de última generación, incluyendo compatibilidad con NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Series, orientadas a cargas de IA, simulación, renderizado neural y computación científica. Estas GPU combinan gran cantidad de memoria, aceleradores de IA dedicados y soporte para flujos profesionales continuos.
A nivel de CPU, la estación permite configuraciones basadas tanto en AMD Ryzen Threadripper PRO como en Intel Xeon W, facilitando procesamiento masivo de datos, compilación de modelos complejos y ejecución paralela de tareas sin cuellos de botella evidentes.
Memoria, red y escalabilidad para trabajo continuo
Uno de los puntos clave del sistema es el soporte para 8 módulos DDR5 RDIMM, una configuración pensada para cargar grandes conjuntos de datos en memoria y mantener alimentadas las GPU durante entrenamientos prolongados. Este enfoque reduce dependencias de almacenamiento intermedio y mejora la estabilidad en cargas sostenidas.
En conectividad, la inclusión de doble Ethernet de 10 Gb permite mover grandes volúmenes de datos y modelos entrenados con rapidez, algo especialmente relevante en entornos colaborativos, laboratorios o infraestructuras híbridas.
Diseño preparado para despliegues profesionales
Forge AI Dev Workstation adopta un diseño modular y preparado para rack, con flujo de aire frontal-trasero y rutas de cableado pensadas para configuraciones densas o despliegues en clúster. Esto permite su uso tanto como torre independiente como integrada en infraestructuras más amplias sin modificaciones estructurales.
El sistema está pensado para funcionar como plataforma local de IA, permitiendo ejecutar modelos grandes, realizar pruebas de inferencia o entrenamientos iniciales sin depender de recursos externos, manteniendo privacidad y control operativo.
Vía: TechPowerUp
