Servidor para Inteligência Artificial
GPU dedicado on-premise para rodar LLMs, inferência e treinamento com dados confidenciais protegidos dentro da sua infraestrutura.
Por que infraestrutura dedicada para IA?
Modelos de linguagem como LLaMA, Mistral e GPT privados exigem GPUs de alta VRAM e latência ultrabaixa. Rodar IA em cloud pública significa transferir dados sensíveis para servidores de terceiros — um risco que empresas B2B reguladas não podem assumir.
Dados soberanos
Seus prompts e respostas nunca saem da sua infraestrutura. Conformidade com LGPD e políticas internas de segurança.
Latência determinística
Inferência sem variações de latência causadas por picos de demanda compartilhada em cloud pública.
VRAM configurável
GPUs com 24 GB a 80 GB de VRAM. Adequadas para modelos de 7B a 70B+ parâmetros em precisão FP16 ou quantizado.
Custo previsível
Mensalidade fixa sem surpresas de billing por token ou por hora de GPU. ROI positivo a partir de uso moderado contínuo.
Configurações disponíveis
| GPU | NVIDIA RTX 4090, A40, L40S ou A100 (sob consulta) |
| VRAM | 24 GB a 80 GB por GPU; configurações multi-GPU disponíveis |
| CPU | AMD EPYC ou Intel Xeon de última geração |
| RAM | 128 GB a 512 GB DDR5 ECC |
| Armazenamento | NVMe SSD de alta velocidade (Pure Storage disponível) |
| Conectividade | 10 GbE dedicado com uplink redundante |
| Frameworks | PyTorch, TensorFlow, Ollama, vLLM, llama.cpp pré-configurados |
| SLA | 99,9% de disponibilidade com suporte 24×7 |
Modelos de IA testados na nossa infraestrutura
Nosso time dimensionou e validou as configurações abaixo para inferência em produção:
LLaMA 3 / Mistral 7B–13B
1 GPU com 24 GB VRAM (RTX 4090). Ideal para assistentes internos, sumarização e classificação de documentos.
LLaMA 3 70B / Qwen 72B
2–4 GPUs com 40–80 GB VRAM cada. Para RAG corporativo, análise jurídica e geração de relatórios complexos.
Stable Diffusion / FLUX
GPU com 16–24 GB VRAM. Geração de imagens e vídeos para marketing e design sem royalties de API.
Fine-tuning e treinamento
Cluster multi-GPU com NVLink ou InfiniBand para treinamentos de modelos proprietários com dados internos.
Saiba mais antes de decidir
Artigos técnicos do nosso blog para ajudar no dimensionamento:
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Descreva seu caso de uso — modelo de IA, volume de inferências por dia, requisitos de latência — e nosso time dimensiona a configuração certa e apresenta um orçamento sem compromisso.