Orquestração, agendamento e implantação: Kubernetes, Slurm, Ray e as plataformas que mantêm os clusters GPU produtivos.
Infraestrutura cara de GPU não vale nada se ficar ociosa. MLOps—a prática de manter sistemas de IA funcionando de forma eficiente—tornou-se uma disciplina tão importante quanto a própria engenharia de ML.
Este hub cobre o lado operacional da IA: desde o agendamento de jobs de treinamento distribuído até servir modelos em escala, e a automação de infraestrutura que torna isso gerenciável.
A lacuna entre "demo de IA" e "IA em produção" é preenchida pelas operações. Nossa cobertura de MLOps ajuda você a construir as práticas e plataformas que transformam investimentos em GPU em valor de negócio.
Yann LeCun levanta €500M para a AMI Labs enquanto o Genie 3 da DeepMind simula mundos 3D em tempo real. A corrida de 2026 para construir IA que entende física pode eclipsar os LLMs.
Transforme a alocação de recursos de GPU de suposições em disciplina de engenharia com frameworks de dimensionamento adequado.
O Gemini 3 Flash do Google entrega 90,4% no GPQA Diamond e 78% no SWE-bench por $0,50/M tokens. O que o modelo de fronteira mais rápido significa para infraestrutura de IA.
A diferença de desempenho entre modelos de IA abertos e fechados caiu para 0,3%. Veja o que isso significa para a infraestrutura de IA empresarial.
NVIDIA lança Alpamayo-R1, primeiro VLA de raciocínio aberto para direção autônoma. Plataforma Cosmos expande com LidarGen, ProtoMotions3. Figure AI, 1X adotando.
Computação em tempo de teste emerge como a próxima fronteira de escalabilidade em IA. ThreadWeaver alcança aceleração de 1,5x. P1 conquista ouro em olimpíada de física. DeepSeek-R1 iguala o1 com custo...
Os modelos de IA física de código aberto da NVIDIA criam novos requisitos de infraestrutura para sistemas autônomos.
DeepSeek-V3.2 iguala o GPT-5 em raciocínio matemático com custo 10× menor. Código aberto, licença MIT, com inovações arquitetônicas que viabilizam a economia de IA de fronteira.
A arquitetura TPU do Google alimenta o Gemini 2.0 e Claude através de arrays sistólicos 256×256, comutação de circuito óptico e superpods de 42,5 exaflops explicados.
Implante GPUs edge para 95% menos latência e 82% de economia de largura de banda. Do Jetson ao T4, seleção, restrições de energia e implementações reais. Guia completo.
Google TPU v6e oferece 4x melhor performance por dólar que GPUs para treinamento de AI. Aprenda estratégias de deployment, análise de custos e casos de uso ideais
A CoreWeave migrou da mineração de criptomoedas para se tornar a espinha dorsal da infraestrutura de AI de US$ 23 bilhões, alcançando 737% de crescimento de receita enquanto alimenta os modelos fundam...
Tell us about your project and we'll respond within 72 hours.
Thank you for your inquiry. Our team will review your request and respond within 72 hours.
