A revolução da IA funciona sobre silício. Desde o treinamento de modelos de fronteira até a implantação de inferência em escala, a seleção de GPU é a decisão de infraestrutura mais impactante que as empresas tomam hoje.
Este hub cobre tudo o que arquitetos de data center precisam saber sobre aceleradores de IA: as GPUs H100 e H200 da NVIDIA, a B200 Blackwell de próxima geração, a MI300X da AMD competindo por cargas de trabalho HPC, e os chips Gaudi da Intel oferecendo alternativas ao ecossistema NVIDIA.
O Que Você Aprenderá Aqui
- Especificações e Benchmarks de GPU — Dados de performance do mundo real, largura de banda de memória, velocidades de interconexão e consumo de energia entre famílias de aceleradores
- Análises Profundas de Arquitetura — Hopper vs. Blackwell vs. CDNA vs. Gaudi: entendendo os trade-offs arquiteturais que importam para suas cargas de trabalho
- Tecnologias de Memória — HBM3, HBM3e e o caminho para HBM4: por que a largura de banda de memória muitas vezes importa mais que FLOPs brutos
- Cadeia de Suprimentos e Disponibilidade — Prazos de entrega, estratégias de alocação e realidades de aquisição em um mercado com restrições de oferta
- Análise de TCO — Além do preço de etiqueta: entendendo o verdadeiro custo da infraestrutura de GPU incluindo energia, resfriamento e utilização
Seja você especificando seu próximo cluster de GPU ou avaliando estratégias multi-fornecedor, nossa análise técnica ajuda você a cortar através do ruído de marketing e tomar decisões informadas de infraestrutura.