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# GPU dedicada para LLM: memória e desempenho por modelo
Compare GPUs dedicadas para LLM por VRAM e desempenho: Tesla T10, RTX PRO 4500 SE, RTX PRO 6000 SE e H200, e descubra qual roda cada modelo de IA.
Por **Redação EVEO** | 14/10/2026 | 8 min de leitura
Neste artigo
Qual GPU dedicada escolher para rodar modelos LLM?
15:17
Tempo de leitura: 8 min
EM RESUMO
A GPU dedicada é o hardware que determina quais LLMs a empresa consegue rodar e com que velocidade: a VRAM define o tamanho máximo do modelo e do contexto, e a largura de banda da memória define o ritmo da geração. A EVEO trabalha com quatro configurações, de 32GB a 141GB de VRAM, cobrindo desde chatbots locais até inferência multiusuário de modelos de fronteira.
- 2x Tesla T10 (32GB no total) e RTX PRO 4500 SE (32GB) rodam modelos de até 32B parâmetros em quantização Q4, o cenário típico de chatbots locais.
- A RTX PRO 6000 SE (96GB) atende inferência multiusuário com vLLM e fine-tuning leve; a H200 (141GB) roda modelos de 70B em FP8 com contextos extensos e chega ao limite em MoE de 235B.
- Toda a operação roda em servidores bare metal em data centers Tier III no Brasil, com custo fixo mensal em reais e sem cobrança de egress.
Este artigo é para você se:
- Você escolhe a infraestrutura de IA da empresa e precisa saber qual GPU dedicada roda o modelo que está nos planos;
- Você já definiu o LLM e quer dimensionar a VRAM certa, sem pagar por capacidade que não vai usar nem ficar curto no primeiro pico;
- Você atua em setor regulado (saúde, financeiro ou setor público) e precisa rodar o modelo em ambiente próprio, com o dado sob controle da empresa.
Neste artigo:
- [O que é uma GPU dedicada para LLM](https://blog.eveo.com.br/gpu-dedicada-para-llm-memoria-e-desempenho#o-que-e-gpu-dedicada-llm)
- [Quanta VRAM um LLM precisa em cada GPU?](https://blog.eveo.com.br/gpu-dedicada-para-llm-memoria-e-desempenho#quanta-vram-llm-precisa)
- [Quais GPUs dedicadas a EVEO oferece para rodar LLMs?](https://blog.eveo.com.br/gpu-dedicada-para-llm-memoria-e-desempenho#gpus-eveo-para-llm)
- [Qual GPU dedicada escolher para cada caso de uso?](https://blog.eveo.com.br/gpu-dedicada-para-llm-memoria-e-desempenho#qual-gpu-escolher)
- [Por que a memória da GPU define o desempenho do LLM?](https://blog.eveo.com.br/gpu-dedicada-para-llm-memoria-e-desempenho#memoria-define-desempenho)
- [A abordagem da EVEO](https://blog.eveo.com.br/gpu-dedicada-para-llm-memoria-e-desempenho#abordagem-eveo)
- [Perguntas frequentes](https://blog.eveo.com.br/gpu-dedicada-para-llm-memoria-e-desempenho#perguntas-frequentes)
## O que é uma GPU dedicada para LLM
GPU dedicada para LLM é uma placa de processamento gráfico de uso exclusivo, sem compartilhamento de recursos, dimensionada para executar modelos de linguagem de grande porte. A memória de vídeo (VRAM) determina o tamanho máximo do modelo e do contexto que rodam no servidor, e a largura de banda da memória determina a velocidade de geração das respostas.
O "dedicada" é o que separa essa categoria das alternativas. Em uma GPU compartilhada, outras cargas disputam a mesma memória e o mesmo processamento, e o desempenho do modelo oscila sem explicação aparente. Na dedicada, a placa inteira pertence à sua aplicação: os 32GB, 96GB ou 141GB de VRAM estão disponíveis o tempo inteiro para o seu modelo.
Para LLMs, a VRAM é o recurso decisivo. Os pesos do modelo precisam caber na memória da placa junto com o cache de contexto da conversa. Se não couber, o servidor recorre à memória comum e a velocidade despenca. É por isso que a escolha da GPU começa por uma conta de memória, e não por uma comparação de poder de processamento.
## Quanta VRAM um LLM precisa em cada GPU?
A conta base é simples: em precisão de 16 bits (FP16), cada parâmetro do modelo ocupa 2 bytes de VRAM. Um modelo de 7B parâmetros pede cerca de 14GB só de pesos; um de 32B pede 64GB; um de 70B pede 140GB. A quantização reduz esses números ao diminuir a precisão de armazenamento: em FP8 ou Q8, cada parâmetro ocupa 1 byte; em Q4, aproximadamente meio byte.
| Tamanho do modelo | FP16 (2 bytes por parâmetro) | FP8 ou Q8 (1 byte) | Q4 (cerca de 0,5 byte) |
| --- | --- | --- | --- |
| 7B | ~14GB | ~7GB | ~4GB |
| 32B | ~64GB | ~32GB | ~18GB |
| 70B | ~140GB | ~70GB | ~40GB |
| 235B (MoE) | ~470GB | ~235GB | ~120GB |
Esses valores cobrem apenas os pesos. O cache de contexto (KV cache), que guarda o histórico da conversa para o modelo consultar a cada token gerado, cresce junto com o tamanho do prompt e com o número de usuários simultâneos. Um servidor dimensionado "no limite exato" dos pesos não tem para onde crescer quando o contexto alonga ou o tráfego aumenta.
**Erro comum:** dimensionar a GPU apenas pelos pesos do modelo e esquecer o contexto. Um modelo de 32B em Q4 ocupa perto de 18GB e "caberia" em uma placa de 24GB, mas com contexto de atendimento real e alguns usuários simultâneos a memória satura e a velocidade desaba. A margem de VRAM não é luxo: é onde moram o contexto longo e o crescimento do uso.
## Quais GPUs dedicadas a EVEO oferece para rodar LLMs?
A EVEO trabalha com quatro configurações de GPU dedicada, escolhidas para cobrir a faixa real de uso corporativo: do chatbot interno em um único servidor até inferência de modelos de fronteira com contextos extensos. A tabela resume o que cada uma entrega.
| Configuração | VRAM total | O que roda | Caso de uso ideal |
| --- | --- | --- | --- |
| 2x Tesla T10 | 32GB (2x 16GB) | Modelos de até 32B parâmetros em Q4 | Chatbots locais e assistentes internos |
| RTX PRO 4500 SE | 32GB | Modelos de até 32B parâmetros em Q4 e Q6 | Chatbots locais com demanda também de renderização |
| RTX PRO 6000 SE | 96GB | Modelos médios em precisões mais altas, com contexto real | Inferência multiusuário com vLLM e fine-tuning leve |
| H200 | 141GB (HBM3e) | Modelos de 70B em FP8 com contextos grandes; MoE de 235B no limite | Inferência de fronteira, análise documental, contextos extensos |
As duas opções de 32GB resolvem a faixa de entrada com folga para a maioria dos departamentos: um modelo de 32B em Q4 ocupa cerca de 18GB, sobrando memória para contexto. A RTX PRO 6000 SE triplica a memória e muda de categoria: com 96GB, o mesmo modelo roda em precisões mais altas (Q6, Q8 ou FP8) com contexto confortável, e o servidor passa a atender vários usuários simultâneos via vLLM sem disputa de recursos. A H200, com 141GB de memória HBM3e, é a configuração para modelos grandes em precisão elevada: um modelo de 70B em FP8 ocupa cerca de 70GB e deixa quase metade da placa para contexto e concorrência.
**Nuance:** VRAM igual não significa desempenho igual. A H200 usa memória HBM3e, uma arquitetura com largura de banda na faixa de 4,8 TB/s, muito acima das memórias GDDR das placas da linha RTX PRO. Duas configurações com a mesma capacidade de memória podem gerar texto em velocidades bem diferentes. É a mesma lógica de [IOPS e latência em armazenamento](https://blog.eveo.com.br/iops-e-latencia-qual-metrica-mais-relevante): o número bruto de capacidade não conta a história completa.
## Qual GPU dedicada escolher para cada caso de uso?
A escolha correta sai de quatro perguntas, nesta ordem.
**Qual modelo você vai rodar, e em qual quantização?** Se o plano é um modelo de até 32B em Q4, as configurações de 32GB (2x Tesla T10 ou RTX PRO 4500 SE) resolvem. Se a qualidade exige precisões mais altas ou o modelo é maior, o salto é para a RTX PRO 6000 SE. Modelos de 70B em FP8 e MoE de 235B pedem a H200. Modelos ainda maiores, na casa dos 671B parâmetros, exigem servidor multi-GPU com várias placas de alta capacidade em conjunto.
**Quantos usuários simultâneos?** Um assistente para um departamento de dez pessoas e um produto de atendimento com centenas de sessões simultâneas têm exigências muito diferentes de VRAM livre para o KV cache. Quanto maior a concorrência, mais folga a configuração precisa ter além dos pesos.
**Inferência ou fine-tuning?** Ajustar o modelo consome mais memória que apenas rodá-lo, porque gradientes e estados do otimizador se somam aos pesos. A RTX PRO 6000 SE cobre fine-tuning leve de modelos abertos; ajustes mais exigentes pedem a H200 e planejamento de margem adicional.
Para quem ainda está escolhendo o modelo, o [guia dos melhores LLMs de código aberto para 2027](https://blog.eveo.com.br/melhores-llms-codigo-aberto-2027) compara DeepSeek V4, Qwen 3.5, Llama 4, GLM-5, Mistral e Gemma 4 por licença, contexto e hardware. A sequência recomendada é: modelo primeiro, GPU depois, nunca o contrário. O [dimensionamento do servidor](https://blog.eveo.com.br/como-dimensionar-servidor-corporativo) com a engenharia certa evita comprar capacidade a mais ou a menos.
**Erro comum:** escolher a GPU pelo preço por gigabyte de VRAM, como se toda memória fosse equivalente. Uma placa com GDDR e outra com HBM3e podem ter custos por GB muito diferentes e entregar experiências muito diferentes no mesmo modelo. A geração da memória, a largura de banda e o suporte a quantizações (FP8, MXFP4) fazem parte do valor, não só a capacidade.
## Por que a memória da GPU define o desempenho do LLM?
Durante a geração de texto, o modelo lê todos os seus pesos da VRAM a cada token produzido. A operação é, na prática, um problema de memória: quem move dados da VRAM até os núcleos de processamento mais rápido, gera mais rápido. Por isso a largura de banda pesa tanto, e por isso a H200 com HBM3e se distancia das placas com memória convencional em modelos grandes.
Quando a VRAM satura, o efeito é abrupto. O sistema passa a usar a memória comum do servidor, que é ordens de magnitude mais lenta para esse tipo de acesso, e a velocidade de geração despenca. Não é uma degradação gradual: é um cliff. Manter folga de memória é o que mantém o desempenho estável quando o contexto cresce ou a concorrência aumenta.
A folga também é o que dá vida útil ao servidor. Um modelo atualizado hoje pode ser substituído por uma versão maior em seis meses, e o contexto típico das aplicações tende a crescer conforme o uso amadurece. Uma configuração contratada com margem absorve essas evoluções sem novo projeto; uma configuração no limite vira gargalo na primeira mudança.
**Nuance:** em servidores multi-GPU, a comunicação entre as placas entra na equação. Modelos que não cabem em uma única GPU são divididos entre várias, e cada token gerado exige troca de dados entre elas. Uma interconexão lenta transforma GPUs potentes em um sistema lento. Por isso o projeto do servidor, e não apenas a lista de placas, define o resultado final.
## A abordagem da EVEO
A EVEO, com mais de 10 anos de mercado, 5.000 clientes e 130 colaboradores, provisiona [servidores bare metal](https://blog.eveo.com.br/guia-servidores-dedicados-bare-metal) com GPU NVIDIA dedicada, sem compartilhamento de recursos, nas quatro configurações descritas neste artigo: 2x Tesla T10 (32GB), RTX PRO 4500 SE (32GB), RTX PRO 6000 SE (96GB) e H200 (141GB). Toda a operação roda em cinco data centers públicos certificados Tier III: Cotia/SP, Osasco/SP, Curitiba/PR, Fortaleza/CE e Miami/FL.
A engenharia consultiva da EVEO auxilia em cada etapa da decisão: na [escolha do servidor GPU](https://blog.eveo.com.br/o-que-considerar-ao-escolher-um-servidor-gpu-para-empresas), na definição da quantização que equilibra qualidade e memória e na decisão entre [servidor dedicado e nuvem privada](https://blog.eveo.com.br/servidor-dedicado-ou-servidor-nuvem). O objetivo é que a configuração contratada atenda o modelo escolhido com margem real de crescimento, e não no limite teórico da tabela.
O modelo comercial elimina as variáveis que costumam travar projetos de IA no Brasil: custo fixo mensal em reais, sem cobrança de egress e sem exposição cambial. O atendimento é exclusivamente corporativo, mediante CNPJ. Para setores regulados, a [nuvem privada](https://blog.eveo.com.br/beneficios-nuvem-privada-setores) em [data centers Tier III](https://blog.eveo.com.br/a-importancia-da-certificacao-tier-iii-na-escolha-de-um-parceiro) no Brasil mantém o dado sob jurisdição nacional, com a auditabilidade que operações de saúde, financeiro e setor público exigem. A escala da operação, que processa cerca de 1 trilhão de tokens por mês conforme divulgado pela imprensa, e o plano de investimento de R$ 500 milhões até 2030 sustentam a expansão contínua da capacidade de GPU no país.
Se você quer saber qual dessas GPUs roda o seu modelo com a velocidade e a margem que a operação precisa, a EVEO tem a infraestrutura e a engenharia para responder com números.
[Fale com um especialista da EVEO](https://www.eveo.com.br/fale-conosco/)
## Perguntas frequentes
### Quanta VRAM é preciso para rodar um LLM em GPU dedicada?
Depende do tamanho do modelo e da quantização. Em precisão de 16 bits, cada parâmetro ocupa 2 bytes, então um modelo de 32B pede cerca de 64GB só de pesos. Com quantização Q4, o mesmo modelo ocupa perto de 18GB e roda em uma GPU de 32GB com espaço para contexto. Além dos pesos, é preciso reservar VRAM para o cache de contexto e para os usuários simultâneos.
### Quais GPUs dedicadas a EVEO oferece para LLM?
A EVEO trabalha com quatro configurações: 2x Tesla T10 com 32GB totais (2x 16GB), RTX PRO 4500 SE com 32GB, RTX PRO 6000 SE com 96GB e H200 com 141GB. As opções cobrem desde chatbots locais de até 32B parâmetros em Q4 até inferência multiusuário com vLLM, fine-tuning leve e modelos de 70B em FP8, com custo fixo mensal em reais e sem cobrança de egress.
### Qual GPU dedicada é ideal para rodar um chatbot local?
Para chatbots locais, as 2x Tesla T10 (32GB totais) e a RTX PRO 4500 SE (32GB) atendem modelos de até 32B parâmetros em quantização Q4. A escolha entre elas depende do perfil da operação: a RTX PRO 4500 SE também cobre cargas de renderização, enquanto o par de T10 é a configuração de entrada para assistentes internos e departamentos.
### A GPU H200 roda modelos MoE de fronteira?
Sim. Com 141GB de memória HBM3e, a H200 roda modelos de 70B em FP8 com contextos extensos e chega ao limite em modelos MoE de 235B parâmetros. Para modelos ainda maiores, na casa dos 671B, é necessário um servidor multi-GPU com várias placas de alta capacidade trabalhando em conjunto.
### Posso fazer fine-tuning em GPU dedicada?
Sim, com planejamento. A RTX PRO 6000 SE (96GB) suporta fine-tuning leve de modelos abertos, e a H200 cobre ajustes mais exigentes. O fine-tuning consome mais memória que a inferência, porque gradientes e estados do otimizador se somam aos pesos do modelo. Ajustes completos de modelos grandes pedem margem adicional de VRAM no dimensionamento.
### Como a EVEO provisiona GPUs dedicadas para LLM?
A EVEO provisiona servidores bare metal com GPU NVIDIA dedicada, sem compartilhamento de recursos, em cinco data centers Tier III: Cotia/SP, Osasco/SP, Curitiba/PR, Fortaleza/CE e Miami/FL. O atendimento é corporativo (CNPJ), com custo fixo mensal em reais, sem cobrança de egress e engenharia consultiva para dimensionar a VRAM conforme o modelo e o caso de uso.
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