GPU dedicada sob demanda e o processamento de IA

A inteligência artificial cresceu em tamanho e complexidade numa velocidade que a infraestrutura antiga não acompanhou. Modelos gigantes de linguagem, visão computacional rodando em tempo real e NLP não cabem em CPU sozinha. Essas cargas são paralelas por natureza e exigem o uso de GPU em escala.

Na prática, isso significa que servidores convencionais viram gargalo. O custo de manter hardware próprio dispara, a latência sobe e projetos de IA generativa simplesmente não entregam a experiência prometida.

E os dados confirmam essa virada. O mercado global de GPU as a Service movimentou cerca de US$ 5,7 bilhões em 2025 e deve passar de US$ 21 bilhões em 2030, crescendo mais de 30% ao ano.

Outro estudo projeta um salto ainda maior: de US$ 4,34 bilhões em 2024 para quase US$ 98 bilhões até 2037, com taxa média anual acima de 27%.

Em outras palavras, a base para rodar IA de verdade já mudou. Quem ainda depende de infraestrutura tradicional vai sentir cada vez mais os limites. GPU sob demanda virou a saída natural para quem precisa escalar rápido, com performance real e custo que acompanha o uso.

Por que comprar GPU ou depender de hyperscalers não funciona mais

Muitas empresas ainda pensam em resolver o desafio da IA comprando hardware próprio. Só que a compra de GPU virou um investimento pesado: placas de ponta custam centenas de milhares de dólares e pedem energia e refrigeração específicas.

Em pouco tempo o equipamento já fica ultrapassado. A manutenção constante e o gasto operacional transformam o custo de hardware GPU em um peso difícil de sustentar.

O outro caminho são os hyperscalers, como AWS, Microsoft Azure e Google Cloud. Eles oferecem instâncias com GPU, mas com quotas de GPU limitadas e disponibilidade incerta de modelos como A100 e H100.

Além disso, os tempos de espera são críticos. Segundo a CIO, mais de um terço dos usuários corporativos relatam esperar de duas a quatro semanas para acessar GPU neste tipo de hospedagem, enquanto 20% esperam três meses ou mais. 

Os custos também não são simples. Além do uso da placa, entram tráfego de saída, armazenamento e até instâncias paradas. Para empresas no Brasil, soma-se a latência internacional, já que esses recursos ficam fora do país.

No sim, nem o hardware comprado, nem o hyperscaler GPU entregam a flexibilidade e previsibilidade que projetos de IA exigem.

Uma RTX resolve?

No comparativo entre compra de hardware, hyperscalers e GPU sob demanda, existe ainda uma quarta via que muita gente considera: usar placas de linha desktop (as famosas Nvidia RTXRTX 3090, 4090 e similares).

A lógica é simples: parecem ter um bom número de CUDA cores e custam menos que uma GPU de data center. Mas aí está o problema. Essas placas foram feitas para games e uso pessoal, não para rodar IA crítica em data center. E os números deixam isso claro:

• Benchmarks: em ResNet50 (visão computacional), a A100 entrega ~2179 imagens/segundo contra ~1071 da RTX 3090. Em ResNet152, a diferença é quase o dobro também.

• NLP e LLMs: em modelos como BERT, placas RTX ficam limitadas a lotes pequenos e demoram muito mais para treinar. Já A100 e H100 escalam para centenas de milhares de tokens por segundo.

• IA generativa: em Stable Diffusion, a RTX até roda, mas a latência é alta e o consumo inviabiliza uso contínuo em operação de data center.

• Transformers modernos: modelos de visão baseados em Transformer (ViT, multimodais) exigem largura de banda de memória que RTX não entrega.

Além disso:

• Memória sem ECC e largura de banda limitada travam projetos antes de escalar.

• Confiabilidade: RTX foi feita para jogos, não para rodar 24x7 em racks de missão crítica.

• Suporte: não há SLA nem drivers otimizados para frameworks corporativos.

Na prática, usar uma RTX pode até “funcionar” em teste, mas não sustenta workloads de IA generativa ou HPC. Para quem quer previsibilidade e escala, esse caminho deixa de fazer sentido.

E como funciona uma GPU dedicado sob demanda?

Quando falamos em GPU sob demanda em servidores, não estamos falando de instâncias fracionadas em nuvem pública. Aqui o modelo é diferente: trata-se do aluguel de servidores completos com GPU dedicada, hospedados em data centers Tier III.

Como o hardware é exclusivo, não há disputa de recursos nem filas de espera. É possível contar com servidor GPU dedicado de ponta, pronto para rodar desde cargas de IA generativa até simulações científicas em grande escala.

Outro ponto está na flexibilidade. Esse formato permite personalização de GPU de acordo com o projeto, seja em quantidade de placas, memória ou configuração de rede. É o oposto dos hyperscalers, que oferecem opções fixas e restritas.

No Brasil, a EVEO já entrega o modelo de GPU sob demanda em servidores dedicados desde 2024, sendo a maior operação de GPU cloud, com disponibilidade imediata, suporte em português e ambientes desenhados para workloads críticos de IA generativa, aprendizado de máquina e HPC.

Comparativo: por que o on demand vence

Quando colocamos lado a lado os três caminhos: compra de hardware, hyperscalers e GPU sob demanda em servidores dedicados, a diferença fica clara.

Esse comparativo mostra porque o modelo de gpu sob demanda combina o melhor dos dois mundos: performance dedicada e custos alinhados ao uso, sem os riscos de obsolescência ou de filas de espera.

Melhores GPUs para IA: inferência e treinamento

Se a compra de hardware e os hyperscalers não entregam a agilidade necessária, o próximo passo é entender quais GPUs dedicacas sob demanda realmente sustentam projetos de IA em produção. A escolha não é só técnica: cada modelo tem seu papel, seja em inferência de alto volume, seja em treinamento pesado de LLMs.

NVIDIA T4

Modelo de entrada em GPU de data center. Com 16 GB de GDDR6 e consumo de apenas 70 W, foi desenhada para inferência em NLP e visão computacional em tempo real. Seu ponto forte é o custo-benefício em ambientes que precisam escalar horizontalmente.

NVIDIA T10

Evolução da T4, com maior throughput mantendo foco em eficiência energética. Indicada para serviços de inferência em escala média, como tradução automática, classificação de imagens e chatbots mais complexos.

NVIDIA L4

Voltada para IA generativa e multimídia, com 24 GB de GDDR6. Entrega ótima performance em inferência de modelos de texto-para-imagem, vídeo e áudio, além de aplicações de difusão estável.

NVIDIA L40s

Uma placa versátil que une treinamento e inferência multimodal. Traz mais Tensor Cores que a L4 e é ideal para renderização 3D, visão computacional avançada e IA generativa em grande escala, sem chegar ao custo das GPUs H-series.

NVIDIA H100

Referência mundial em treinamento de LLMs e workloads de HPC. Com 80 GB de HBM3 e suporte a FP8/FP16, reduz semanas de treinamento para dias. É a base dos maiores clusters de IA atuais.

NVIDIA H200

O topo da linha. Com 141 GB de memória HBM3e e largura de banda de 4,8 TB/s, permite rodar modelos de linguagem gigantes em uma única placa. É a escolha para projetos de IA generativa em larga escala e simulações científicas complexas.

GPU dedicada: a base da próxima onda de IA 

A demanda por GPU mudou a lógica dos data centers.

Não basta mais falar em CPU e armazenamento: agora é preciso lidar com alta densidade de processamento, refrigeração de precisão, energia redundante e conectividade de baixa latência. Essa adaptação já está em curso e se tornou indispensável para sustentar projetos de IA generativa, HPC e renderização em larga escala.

O movimento global é claro. Clusters de GPU se tornam o coração da infraestrutura crítica, exigindo novas arquiteturas de rede, automação de provisionamento e modelos de contratação mais flexíveis. O padrão deixou de ser “planejar capacidade fixa” e passou a ser infraestrutura de TI sob demanda, ativada conforme a carga cresce.

Não se trata de esperar pelo futuro da GPU. Ele já está aqui, sustentado por provedores que entenderam cedo a transformação. E a EVEO é hoje a referência nesse cenário, porque fez da GPU dedicada sob demanda parte do presente da TI brasileira.