GPU vs CPU para IA Local: Qué Hardware Necesitás

18 de junio, 2025 9 min de lectura Intelix Ingeniería
CPU Pocos nucleos Alto rendimiento secuencial 2-3 tokens/segundo en IA ~4 nucleos utiles GPU Miles de nucleos paralelos Diseñada para matrices 25-100 tokens/segundo en IA miles de nucleos en paralelo Para inferencia de IA local: GPU gana siempre

Querés ejecutar un modelo de IA local (Ollama, LLaMA, Mistral) en tu infraestructura. La pregunta aparece:

¿Necesito GPU o alcanza CPU?

La respuesta: depende, pero casi siempre GPU es mejor.

Acá te explico por qué, cuándo usar cada uno, y cuánto realmente cuesta.

¿Qué Diferencia Hay?

CPU (procesador tradicional): Excelente para cosas secuenciales (una cosa después de otra). Tu computadora de escritorio tiene CPU.

GPU (tarjeta gráfica): Excelente para operaciones en paralelo (miles de cosas al mismo tiempo). Los modelos de IA usan miles de multiplicaciones matemáticas en paralelo.

IA es básicamente: multiplicar matrices enormes. GPUs fueron diseñadas para eso.

GPUs NVIDIA RTX

CPU: ¿Cuándo Alcanza?

CPU funciona si:

  • Modelo pequeño (7B parámetros o menos, como Mistral 7B)
  • Latencia alta es OK (la respuesta puede tardar 10-30 segundos)
  • Pocos usuarios concurrentes (1-2 simultáneamente)
  • No tienes presupuesto para GPU

CPU NO funciona si:

  • Modelo grande (13B+, como LLaMA 13B)
  • Necesitas respuesta rápida (menos de 3 segundos)
  • Muchos usuarios (10+ simultáneamente)
  • IA en tiempo real (chat, API, procesamiento stream)
Caso real: Ejecutar LLaMA 7B en CPU: 5-10 tokens/segundo. Con GPU: 50-100 tokens/segundo. 10x más rápido.

GPU: Las Opciones

NVIDIA (La mejor opción, casi siempre)

¿Por qué NVIDIA? Tiene CUDA, que es el framework paralelo más optimizado para IA.

Opciones por presupuesto:

Gaming (barato, pero limpio):

  • RTX 4060 Ti: $400-500. 16GB VRAM. Buena para modelos 7B-13B
  • RTX 4070: $700-800. 12GB VRAM. Para modelos 13B-30B
  • RTX 4090: $1,500+. 24GB VRAM. Modelos 30B+, varios usuarios

Profesional (caro, pero construido para IA):

  • A100: $10,000+. 40GB VRAM. Enterprise
  • L40: $6,000-8,000. 48GB VRAM. Data centers

Recomendación para empresas:** RTX 4070 ($800). Rendimiento suficiente, VRAM decente, precio justo.

AMD (Alternativa, menos soporte)

MI300X, Radeon Pro. Más barato que NVIDIA, pero menos software optimizado para IA. Ollama soporta, pero rendimiento no es parejo.

Mac (M1/M2/M3 — sorprendentemente bueno)

Apple Silicon corre IA muy eficiente. No es "GPU" técnicamente (es unified memory), pero funciona bien. M3 Max = RTX 4070 aproximadamente en rendimiento IA.

Números Reales: CPU vs GPU

Benchmarks: Rendimiento vs Costo

LLaMA 7B, 50 tokens generados:

Hardware Tiempo (s) Tokens/s Costo
CPU (16-core) 25-30 2-3 $0 (servidor existente)
RTX 4060 Ti 3-5 10-15 $500
RTX 4070 1-2 25-40 $750
RTX 4090 0.8-1.5 30-60 $1,500
A100 0.3 150+ $10,000+

¿Cuál Elegir?

Si sos freelancer/startup: RTX 4070. Mejor relación rendimiento-costo. Modelos 7B-30B sin problema.

Si sos empresa grande: Varias opciones: RTX 4090 x3, o A100. Depende de escala.

Si el presupuesto es CERO: CPU funciona. Es lento, pero funciona. Ollama en tu VPS con CPU alcanza para MVP.

Si sos empresa con datos sensibles: GPU on-premise (no cloud GPU). Privacidad 100%.

En Intelix

Ayudamos a empresas a elegir y optimizar hardware para IA local. Pero no es solo "comprar GPU". Hay que benchmarkear modelos específicos, optimizar CUDA, configurar inferencia, pensar en escalabilidad y costo real.

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Analizamos tus modelos, escala esperada, y recomendamos hardware real (no marketing).

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Conclusión

GPU es casi siempre mejor que CPU para IA local. RTX 4070 es el sweet spot: precio accesible, rendimiento serio, VRAM suficiente.

Pero CPU funciona si tienes paciencia o presupuesto limitado.