Un usuario ha encontrado en Avito un antiguo rig de minería equipado con nueve GPU NVIDIA P106 de 6 GB, acumulando 54 GB de VRAM por un precio prácticamente simbólico. El vendedor pedía inicialmente 5.000 rublos (52€), pero el comprador consiguió reducirlo hasta 3.000 rublos (31€), aproximadamente 35 dólares (31€).
Las NVIDIA P106 son variantes orientadas a minería derivadas de la arquitectura Pascal utilizada por la GeForce GTX 1060 y carecen de muchas de las comodidades de una tarjeta gráfica convencional. Su potencia resulta muy limitada para los estándares actuales, pero disponer de nueve GPU por apenas 31€ abre una posibilidad curiosa: reutilizar hardware de criptominería para experimentar con modelos de IA local.
Nueve GPU P106 proporcionan 54 GB de memoria gráfica
Cada una de las tarjetas incorpora 6 GB de memoria GDDR5, por lo que las nueve unidades suman físicamente 54 GB. Esta cantidad permite distribuir modelos que no cabrían dentro de una única GPU doméstica, siempre que el software utilizado sea capaz de repartir correctamente pesos y operaciones entre varias tarjetas.
Es importante no interpretar esos 54 GB de VRAM como una única memoria gráfica unificada. Cada P106 conserva sus propios 6 GB y cualquier información que necesite pasar de una GPU a otra debe atravesar el sistema de interconexión, introduciendo una penalización que puede ser considerable en un antiguo rig de minería.
La capacidad, aun así, resulta extraordinaria por el precio pagado. Conseguir actualmente decenas de gigabytes de VRAM mediante GPU modernas supone normalmente invertir cientos o miles de euros, mientras este sistema obtiene mucha más capacidad bruta a cambio de aceptar enormes compromisos en rendimiento, eficiencia y conectividad.
El antiguo rig de minería presenta importantes cuellos de botella para IA local, pero por apenas 35 dólares resulta una auténtica ganga. Fuente de la imagen: u/markpronkin
Pascal sigue funcionando, pero está muy lejos del hardware moderno para IA
Las P106 pertenecen a la generación Pascal de NVIDIA, una arquitectura desarrollada hace aproximadamente una década. Carecen de Tensor Cores y de muchas de las instrucciones especializadas que aceleran los formatos numéricos utilizados por los modelos actuales, por lo que 54 GB de capacidad no equivalen a 54 GB de una GPU moderna.
El ancho de banda también importa tanto como la cantidad de memoria. Durante la generación de tokens, los pesos tienen que leerse continuamente desde VRAM, de modo que una GPU con mayor ancho de banda puede superar ampliamente a varias tarjetas antiguas, incluso cuando estas últimas disponen de más memoria agregada.
Las conexiones PCIe x1 son uno de los mayores cuellos de botella
El problema se agrava por la naturaleza del propio rig. Las máquinas de minería suelen conectar las GPU mediante risers PCIe que utilizan un enlace x1, porque Ethereum y otras cargas de minería apenas necesitaban transferir grandes cantidades de información entre CPU y GPU una vez comenzado el trabajo.
La inferencia distribuida plantea unas necesidades diferentes. Cuando un modelo se divide entre varias tarjetas, determinados datos tienen que desplazarse entre ellas, por lo que un enlace PCIe x1 puede convertirse rápidamente en un cuello de botella. Estas P106 tampoco disponen de una interconexión moderna de alta velocidad que permita tratarlas como un único acelerador.
Eso significa que añadir más GPU no produce un escalado lineal del rendimiento. Las nueve tarjetas permiten alojar un modelo mayor, pero cada división adicional puede introducir transferencias y sincronizaciones capaces de reducir la velocidad efectiva de generación.
El sistema tiene, por tanto, más sentido para aumentar la capacidad disponible que para conseguir inferencia rápida. Es precisamente la situación contraria a una GPU moderna de gama alta, donde menos memoria puede estar acompañada por una capacidad de cálculo y un ancho de banda muy superiores.
El propietario asegura superar los 30 tokens/s con un modelo MoE
Según las pruebas compartidas por el comprador, el equipo consigue más de 30 tokens/s ejecutando Qwen3.6 35B-A3B mediante Ollama. Al tratarse de una medición realizada por el propio usuario, faltan detalles suficientes sobre cuantización, longitud de contexto y reparto entre GPU para convertirla en una comparativa directa con otras configuraciones.
Un modelo MoE resulta particularmente interesante para este hardware porque solo una parte de sus parámetros interviene en cada token, reduciendo las operaciones necesarias frente a un modelo denso del mismo tamaño total. Eso no elimina las limitaciones de Pascal ni las comunicaciones PCIe, pero ayuda a explicar cómo un conjunto de tarjetas tan antiguo puede seguir proporcionando una velocidad utilizable.
Con cuantización también sería posible experimentar con modelos de hasta aproximadamente 70.000 millones de parámetros, especialmente utilizando 4 o 5 bits. La cifra exacta dependerá de arquitectura, contexto, caché KV y sobrecarga del motor de inferencia, porque los pesos no son lo único que ocupa VRAM durante la ejecución.
Curiosamente, el rig ni siquiera incluía un SSD. El propietario consiguió arrancar el sistema desde una memoria USB, reforzando el carácter experimental de una máquina construida originalmente para una finalidad completamente distinta.
El consumo eléctrico puede arruinar rápidamente la ganga
Comprar nueve GPU por 35 dólares (31€) es excepcional, pero el precio de adquisición representa solo una parte del coste. Varias tarjetas Pascal trabajando simultáneamente pueden consumir cientos de vatios durante sesiones prolongadas, haciendo que una factura eléctrica normal supere rápidamente el valor del propio equipo.
En este caso concreto, el usuario afirma disponer de electricidad sin coste, eliminando precisamente una de las mayores desventajas del sistema. Para cualquier otra persona, una GPU moderna más eficiente podría terminar resultando económicamente más razonable pese a exigir una inversión inicial muy superior.
El hallazgo demuestra, en cualquier caso, una segunda vida interesante para los antiguos rigs de minería. La VRAM barata puede resultar más valiosa para experimentar con IA local que la potencia gráfica de estas tarjetas, siempre que se acepten sus limitaciones de ancho de banda, PCIe, consumo y soporte tecnológico.
Vía: Wccftech
