A GPU é o componente mais importante de uma estação de trabalho de IA, mas a escolha certa depende da sua carga de trabalho.

Para inferência de IA, LLMs locais e desenvolvimento, as placas gráficas NVIDIA GeForce RTX oferecem um desempenho e uma relação qualidade-preço excelentes. Para modelos maiores, implementações empresariais e cargas de trabalho contínuas, as placas gráficas NVIDIA RTX PRO disponibilizam capacidades de VRAM significativamente maiores, controladores empresariais e uma fiabilidade melhorada.

Se não tiver a certeza sobre qual é a GPU indicada para a sua aplicação, os nossos especialistas em IA podem recomendar uma configuração com base nos modelos e no software que pretende executar.

A VRAM determina o tamanho dos modelos de IA que o seu sistema consegue executar de forma eficiente.

Como orientação geral:

• 8-16 GB - Inferência de nível básico com modelos de linguagem mais pequenos (aproximadamente 7 a 13 mil milhões de parâmetros)
• 16-24 GB - Inferência de gama média com modelos maiores (13 a 70 mil milhões, consoante a quantização)
• 32-48 GB - Grandes modelos de linguagem, otimização e fluxos de trabalho de IA mais exigentes
• 96 GB+ - Desenvolvimento profissional de IA, treino de modelos e cargas de trabalho empresariais

O requisito exato depende da arquitetura do modelo, da precisão e da quantização utilizadas.

Para a maioria das cargas de trabalho de IA, a GPU proporciona os maiores ganhos de desempenho e deve ser o seu principal investimento.

A CPU continua a ser importante para a preparação de dados, a gestão do armazenamento e o fornecimento eficiente de dados à GPU. A escolha de uma plataforma equilibrada ajuda a evitar estrangulamentos, especialmente ao utilizar várias GPUs ou processar grandes conjuntos de dados.

O montante de RAM necessário depende dos seus conjuntos de dados, aplicações e ambiente de desenvolvimento.

Como orientação geral:

• 32 GB - Desenvolvimento de IA de nível básico
• 64 GB - Adequado para a maioria das cargas de trabalho de desenvolvimento e inferência de IA
• 128 GB+ - Grandes conjuntos de dados, máquinas virtuais e sistemas com várias GPUs

Geralmente, é possível expandir a memória ao longo do tempo à medida que os projetos se tornam mais exigentes.

Os projetos de IA podem consumir rapidamente espaço de armazenamento, sobretudo ao trabalhar com grandes conjuntos de dados, pontos de verificação e várias versões de modelos.

Recomenda-se um SSD NVMe rápido para o seu sistema operativo e projetos ativos, com armazenamento adicional em SSD ou HDD para conjuntos de dados, modelos arquivados e armazenamento a longo prazo. A configuração ideal depende do seu fluxo de trabalho e dos volumes de dados.

As estações de trabalho em torre ou montáveis em bastidor são ideais para programadores, investigadores e equipas de engenharia que necessitam de hardware de IA de elevado desempenho no respetivo posto de trabalho.

Os servidores montáveis em bastidor são mais adequados para infraestruturas partilhadas, salas de servidores e implementações empresariais, onde uma maior densidade de GPUs, a gestão remota e o funcionamento contínuo são prioritários.

Se não tiver a certeza sobre qual é a melhor plataforma, os nossos especialistas podem ajudar a recomendar a solução mais adequada para o seu ambiente.

Ligações rápidas

• Estações de trabalho tipo torre
• Estações de trabalho tipo bastidor
• Servidores

Sim. É possível dimensionar muitas cargas de trabalho de IA de forma excecionalmente eficiente com várias GPUs, o que permite treinar modelos maiores, aumentar o débito de inferência e reduzir os tempos de processamento.

O número de GPUs suportadas depende da plataforma, dos requisitos de arrefecimento e da alimentação elétrica, fatores que devem ser considerados ao conceber o sistema..

O NVIDIA DGX Spark foi concebido como uma plataforma compacta de desenvolvimento de IA para programadores individuais e pequenas equipas.

As suas dimensões reduzidas tornam-no ideal para o desenvolvimento local de modelos, a experimentação e a otimização, sem exigir um servidor tradicional. Também é possível interligar vários sistemas DGX Spark para dimensionar as capacidades de desenvolvimento à medida que os requisitos aumentam.

Os nossos sistemas de IA suportam os frameworks de IA e as pilhas de software mais populares da atualidade, tais como:

• PyTorch
• TensorFlow
• NVIDIA CUDA
• NVIDIA NIM
• TensorRT
• Hugging Face
• Ollama
• LangChain
• ComfyUI
• vLLM

Os sistemas também podem ser configurados para ambientes AMD ROCm e Intel oneAPI, quando necessário.

Sim. Os sistemas podem ser configurados com o Ubuntu e outras das principais distribuições Linux, além do Windows, consoante o seu ambiente de desenvolvimento preferido.

Quer utilize aplicações contentorizadas, CUDA ou frameworks de IA open-source, podemos recomendar o sistema operativo mais adequado ao seu fluxo de trabalho.

Atualmente, instalamos o Ubuntu 26.04 LTS mediante pedido. Caso pretenda que o instalemos, contacte-nos e poderemos instalar este sistema operativo em alternativa.

Sem dúvida. Cada projeto de IA tem requisitos diferentes, quer esteja a desenvolver agentes de IA, a otimizar modelos de linguagem, a criar aplicações de visão computacional ou a executar cargas de trabalho de inferência empresarial.

Em vez de disponibilizar especificações fixas, a PCSpecialist cria sistemas em função da sua pilha de software, dos seus conjuntos de dados e dos seus planos de expansão futura, para garantir que o hardware é adequado à finalidade.

As plataformas cloud proporcionam flexibilidade, mas, para as organizações que executam regularmente cargas de trabalho de IA, o hardware dedicado pode oferecer benefícios significativos a longo prazo.

Os benefícios incluem:

• Custos operacionais mais baixos a longo prazo
• Controlo total sobre dados confidenciais ou proprietários
• Ausência de custos contínuos de computação
• Desempenho consistente sem recursos cloud partilhados
• Acesso imediato sempre que a sua equipa dele necessitar

Muitas organizações também preferem manter o desenvolvimento de IA no local para simplificar os requisitos de segurança e conformidade.

Sim. Ao contrário de muitas plataformas com hardware fixo, as estações de trabalho de IA podem frequentemente ser atualizadas através da adição de memória, armazenamento ou placas gráficas à medida que as suas cargas de trabalho evoluem.

Planear a expansão futura desde o início pode prolongar significativamente a vida útil do seu investimento.

Sim. Cada estação de trabalho de IA da PCSpecialist é criada por encomenda, o que lhe permite configurar processadores, placas gráficas, memória, armazenamento, opções de rede e de chassis em função dos seus requisitos exatos.

Quer necessite de um sistema de desenvolvimento compacto, de uma estação de trabalho potente com várias GPUs ou de um servidor de IA empresarial, cada sistema é montado por profissionais, tem a cablagem devidamente organizada, é testado quanto à estabilidade e inclui suporte no Reino Unido.

O sistema certo depende das suas aplicações, tamanhos dos seus modelos, conjuntos de dados, orçamento e planos futuros.

Se não souber por onde começar, os nossos especialistas em IA podem ajudar a recomendar uma configuração com base na sua carga de trabalho, para garantir o desempenho de que precisa atualmente e deixar margem para crescimento futuro.