TecnologíaIngeniería de Software

Cómo Baseten Usa NVIDIA Blackwell para Lograr 5x de Rendimiento en Inferencia de IA

Baseten, la plataforma de inferencia de IA que agrupa GPU de más de 10 proveedores de nube para algunas de las empresas de IA de mayor crecimiento del mundo, adoptó GPU NVIDIA Blackwell en Google Cloud junto con NVIDIA Dynamo y TensorRT-LLM. El resultado: 5x más rendimiento para endpoints de alto tráfico, hasta un 225% mejor relación precio-rendimiento al servir DeepSeek-R1 y Llama 4, y una latencia un 38% menor en el servicio de modelos de lenguaje de gran tamaño.

Resultados

5xMejora de rendimiento para endpoints de alto tráfico
Up to 225%Mejora de relación precio-rendimiento para modelos de razonamiento
Up to 38%Reducción de latencia en el servicio de LLMs
<5 minutesVelocidad de aprovisionamiento de GPU

Herramientas y tecnologías

1ND
NVIDIA Dynamo
Inference optimization framework for distributed LLM serving on NVIDIA GPUs, enabling high-throughput multi-node deployments.
2NT
NVIDIA TensorRT-LLM
Compiler and runtime library that accelerates LLM inference on NVIDIA GPUs through quantization, kernel fusion, and batching.

Categorías de IA

Desafío

Baseten necesitaba servir modelos de razonamiento de última generación como DeepSeek-R1 y Llama 4 en producción sin aceptar compensaciones inaceptables entre latencia y costo—la infraestructura GPU anterior no podía manejar las enormes ventanas de contexto y el cómputo de inferencia extendido para modelos de razonamiento a una relación precio-rendimiento competitiva.

Solución

Baseten adoptó GPU NVIDIA Blackwell en Google Cloud—siendo la primera empresa en hacerlo—combinadas con NVIDIA Dynamo para la orquestación de inferencia multinodo y TensorRT-LLM para el servicio de modelos optimizado por hardware, logrando 5x de mejora en rendimiento, hasta 225% mejor relación precio-rendimiento en modelos de razonamiento y una reducción del 38% en latencia.

Historia completa

Baseten opera una plataforma global de inferencia de IA que agrega capacidad de GPU de más de 10 proveedores de nube en docenas de regiones, formando un grupo unificado de cómputo. Los clientes de la empresa son compañías nativas de IA que ejecutan cargas de trabajo en producción con modelos de lenguaje de última generación, con exigencias innegociables: baja latencia, alto rendimiento y eficiencia de costos, todo a escala. La capa de orquestación de Baseten abstrae la complejidad de gestionar infraestructura GPU geográficamente distribuida, convirtiendo un conjunto fragmentado de instancias en la nube en un único grupo de cómputo fungible.

Accede a 456+ casos de uso de IA, 428+ herramientas y rankings de señales de adopción.

Fuente

Casos similares

1SA
How System AI Cuts Client Admin Time 97% with n8n Automation
System AI
97%Operation time reduction
2C
How CANCOM Uses Agentic AI to Deflect 80% of Support Tickets
CANCOM
2xAdoption growth of CANCOM Assistant
3H
How Hexaware Uses Elastic AI Assistant to Cut Engineer Training Time by 75%
Hexaware
From 12–18 months to 3 monthsNew hire onboarding time reduction
4FA
How Fiber AI Uses Elasticsearch to Scale Sales Automation to $1M ARR
Fiber AI
$1M+ ARRAnnual recurring revenue at launch
5Z
How Zapier’s Teams Condensed Days of Work into Minutes with Claude Cowork
Zapier
~15 minutesTime to produce shareable homepage concept draft
6P
How Postman Saves Developers 1,150 Hours/Year with Claude-Powered Agent Mode
Postman
Up to 1,150/yearDeveloper Hours Saved
7F
How Figma Turns Designs into Working Apps in Minutes with Claude
Figma
5 minutesTime to prototype a new product flow (product manager, no code)
8L
How LTM Uses Snowflake Cortex AI to Predict Candidate Onboarding with 80% Accuracy
LTM
80%Candidate onboarding prediction accuracy
Ver todos los casos →