NVIDIA sigue dominando el entrenamiento de modelos de frontera en 2026, pero en inferencia el panorama es distinto. AMD MI300X/MI325X con ROCm maduro, Intel Gaudi 3, TPU v6 de Google y AWS Trainium/Inferentia ofrecen entre un 20 y un 50% de ahorro por token sin sacrificar calidad. Repasamos cuándo elegir cada opción.
TensorRT-LLM es el motor de inferencia de NVIDIA que compila cada modelo en un binario optimizado para la GPU exacta y el tamaño de lote donde se va a servir. Usa kernels CUDA hechos a mano y cuantización FP8 nativa en H100. Frente a vLLM puede rendir entre 2 y 3 veces más en el mejor caso, a cambio de un build de 30 a 90 minutos.
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