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Placa de vídeo NVIDIA com ventoinha e anel de luz azul, montada no servidor

GPU · IA, visão computacional e render

GPU dedicada,
com os dados no Brasil.

Placa NVIDIA exclusiva da sua empresa, em datacenter no Brasil. Mensalidade fixa em real, sem cobrança por hora e sem taxa de saída de dados.

Ver ambientes prontos Calculadora de GPU

Ambientes prontos

Ambientes dedicados de GPU e servidor, prontos para sua operação.

Placa e servidor já dimensionados. Escolha um e ajuste o que precisar.

Placa NVIDIA T4

Oferta vigente

EssencialT4 · 16 GB VRAM

VM básica inclusa

  • 2 vCPU
  • 8 GB de RAM
  • 50 GB de NVMe
  • Rede de 1 Gbps
  • 1 IP público
a partir deR$990/mês

Toque no ambiente para escolher. Deslize para comparar

Essencial Duo

2× T42× 16 GB VRAM

R$ 1.690/mês

Entrega em até 15 dias úteis

  • 2× T4 de 16 GB
  • 8 vCPU
  • 32 GB de RAM
  • 100 GB de NVMe

Roda bem

  • Dois modelos ao mesmo tempo, um em cada placa
  • Chat e transcrição em paralelo
  • Mais usuários no chat interno

Profissional

RTX PRO 450032 GB VRAM

R$ 4.990/mês

Entrega em até 15 dias úteis

  • RTX PRO 4500 de 32 GB
  • 24 vCPU
  • 64 GB de RAM
  • 1 TB de NVMe

Roda bem

  • Imagem por IA: FLUX e Stable Diffusion
  • Modelos médios no chat interno
  • Render e estação gráfica remota

Produção

L40S48 GB VRAM

R$ 7.990/mês

Entrega em até 15 dias úteis

  • L40S de 48 GB
  • 24 vCPU
  • 64 GB de RAM
  • 1 TB de NVMe

Roda bem

  • Assistente com os documentos da empresa
  • Chat para dezenas de usuários
  • Imagem e vídeo por IA

Performance

RTX PRO 600096 GB VRAM

R$ 12.990/mês

Entrega em até 15 dias úteis

  • RTX PRO 6000 de 96 GB
  • 24 vCPU
  • 128 GB de RAM
  • 1 TB de NVMe

Roda bem

  • LLM de 70B a 120B numa placa só
  • Render 3D e vídeo por IA
  • Imagem por IA em alta resolução

Avançado

H200 NVL141 GB VRAM

R$ 26.990/mês

Entrega em até 15 dias úteis

  • H200 NVL de 141 GB
  • 24 vCPU
  • 192 GB de RAM
  • 1 TB de NVMe

Roda bem

  • Modelos de 70B a 120B numa placa só
  • Ajuste fino com os dados da empresa
  • Muitos usuários ao mesmo tempo

Em todo ambiente,
sem custo extra

  • Placa exclusiva
  • Especialistas 24/7
  • IP público
  • Sem taxa de saída
  • Dados no Brasil

Monte o seu

Escolha a placa.

Em dúvida de qual escolher? Use a calculadora de GPU

Sob consulta

Casos de uso

O que você vai rodar?

Comece pela tarefa. A placa sugerida é um ponto de partida; o tamanho do modelo e o número de usuários confirmam a escolha.

Corredor do datacenter com servidores de GPU NVIDIA montados no rack

  • Chat interno e transcrição

    Modelo de 7 a 8B para a equipe e transcrição de áudio, com os dados no Brasil.

    Placa sugeridaT416 GB
    Dimensionar com a T4

  • Visão computacional

    Câmeras, contagem, OCR e leitura de placa em vários fluxos de vídeo.

    Placa sugeridaL424 GBou T4
    Dimensionar com a L4

  • Assistente com seus documentos

    RAG: o modelo responde consultando manuais, contratos e a base da empresa.

    Placa sugeridaL40S48 GBou RTX PRO 4500
    Dimensionar com a L40S

  • Imagem e vídeo por IA

    FLUX e Stable Diffusion cabem em 32 GB; vídeo por IA pede a L40S.

    Placa sugeridaRTX PRO 450032 GBou L40S
    Ver a RTX PRO 4500 nas placas

  • Render 3D e estação gráfica

    Blender, V-Ray, Redshift, Unreal; CAD e BIM acessados de qualquer lugar.

    Placa sugeridaL4048 GB
    Dimensionar com a L40

  • Modelo grande e ajuste fino

    LLM de 70B a 120B e ajuste fino com os dados da empresa.

    Placa sugeridaH200 NVL141 GB
    Ver a H200 NVL nas placas

Antes de escolher a placa

Qual placa para o seu uso

Diga o que vai rodar. A conta mostra quanta memória de vídeo a carga pede, quais placas da OPEN atendem e quanto custa por mês. O especialista confirma antes da proposta.

O que vai fazer

Precisão quantização

Contexto texto que o modelo lê de uma vez

Mil tokens são umas 750 palavras em inglês. Chat simples: 4 a 8 mil. Documentos anexados (RAG): 16 a 32 mil.

Cada conversa simultânea guarda a sua própria memória de trabalho na placa.

Memória estimada

0GB

Dimensionar ambiente com esta placa

Placas da OPEN que atendem

Estimativa para planejar. O número real depende do motor (vLLM, llama.cpp, TensorRT-LLM), do lote e da configuração. Preços mensais "a partir de", os mesmos da página: nos ambientes prontos, placa e servidor juntos; a T4 avulsa vem com a VM básica. As demais placas e quantidades, sob consulta.

Entenda os termos
Parâmetros
Os "pesos" que o modelo aprendeu. Um modelo de 8B tem 8 bilhões deles. Mais parâmetros costumam dar respostas melhores e pedem mais memória.
Quantização
Guardar cada peso com menos bits (16, 8 ou 4). O modelo ocupa metade ou um quarto da memória e perde pouca qualidade, menos ainda nos modelos grandes.
VRAM
A memória da placa de vídeo. O modelo e as conversas precisam caber nela; se não cabem, o modelo não sobe ou fica lento.
Contexto
Quanto texto o modelo considera de uma vez: pergunta, histórico e documentos anexados. É medido em tokens.
KV cache
A memória de trabalho da conversa. Cresce com o contexto e com o número de usuários ao mesmo tempo. Em muitos projetos é ela, não o modelo, que decide a placa.
Inferência e treino
Inferência é usar o modelo pronto. Treinar é ensinar o modelo, e pede várias vezes mais memória.
Fine-tuning e LoRA
Fine-tuning ajusta um modelo pronto aos dados da empresa. LoRA treina só uma camada pequena por cima do modelo congelado; QLoRA faz o mesmo com o modelo em 4 bits.
Várias placas e NVLink
Um modelo pode ser dividido entre placas do mesmo servidor quando o software suporta (vLLM). NVLink é a ponte rápida entre duas placas; sem ela, elas conversam pelo barramento PCIe.
Como a conta é feita e fontes

Modelo de IA

  • Pesos = parâmetros × bytes por peso (16 bits = 2; 8 bits = 1; 4 bits = 0,56 com as escalas).
  • KV cache = 2 × camadas × cabeças KV × dimensão da cabeça × tokens × usuários × 2 bytes, contando só as camadas que guardam o contexto inteiro.
  • Camadas de janela deslizante guardam só a janela; atenção MLA guarda um vetor comprimido; camadas lineares e Mamba têm memória fixa por usuário (contada em 4 bytes por valor).
  • Folga = 10% + 1 GB de runtime. Cabe se o total for até 95% da VRAM da placa.
  • Duas placas: (pesos + cache) × 1,10 ÷ 2 + 1 GB por placa. LoRA: pesos × 1,2 + 1 GB. Treino completo: 18 bytes por parâmetro + 10%.
  • Arquitetura dos modelos: config.json no Hugging Face (coleta de 21/10/2026). Lista pelo uso: downloads no Hugging Face e ranking do OpenRouter.

Render

  • A cena precisa caber em cada placa, com 20% de folga. Sem NVLink a memória não soma.
  • Ganho de 2 placas: Octane e V-Ray GPU perto de 2×; Redshift ~1,95× (Puget Systems). Blender e Unreal sem medição citável.

Fontes

Projeto sob medida

Ficou em dúvida? A gente dimensiona com você.

  1. 01

    Você conta o projeto

    Modelo, número de usuários, treino ou inferência. Vale para várias placas, cluster ou carga fora do padrão.

  2. 02

    O especialista dimensiona

    Confere a conta da calculadora com a sua carga real e indica placa, servidor e rede.

  3. 03

    Você recebe a proposta

    Mensalidade fixa em real e o prazo de entrega da placa.

  4. 04

    A OPEN entrega e acompanha

    Servidor pronto no datacenter, com especialistas 24/7. Você instala drivers, CUDA e seus contêineres.

Um especialista responde em até 1 hora, no horário comercial.

Fale com a OPEN

Sua operação merece uma infraestrutura à altura.

Converse com um especialista e receba uma proposta sob medida para a sua operação. Sem compromisso.

Já é cliente?Abrir chamado na área do clientesuporte@opendatacenter.com.br

Receber diagnóstico gratuito

Um arquiteto da OPEN avalia risco, disponibilidade, custo e caminho de migração do seu ambiente. Retorno em até 1 hora, no horário comercial.

Seus dados são usados apenas para o nosso time comercial entrar em contato.

Para decidir com clareza

Dúvidas sobre GPU

Conte qual modelo roda e quanto paga hoje. Indicamos a placa e comparamos com a sua fatura.

Dimensionar meu ambiente →
Vocês cobram por hora?

Não. A GPU fica dedicada a você 24 horas por dia, por uma mensalidade fixa em real.

Qual placa eu preciso?

Depende do modelo. Como referência geral: um modelo de 7 bilhões de parâmetros quantizado (comprimido para usar menos memória) roda em 16 GB; um de 13 bilhões pede cerca de 24 GB; um de 70 bilhões costuma pedir 48 GB ou mais. Treino pede bem mais que inferência. Conte o que vai rodar e indicamos a placa.

Duas placas de 16 GB viram 32 GB?

Não automaticamente. Cada GPU tem a própria memória; só aplicações preparadas para várias placas dividem o modelo entre elas. Para inferência comum, o que vale é a memória da maior placa.

O que vem nos R$ 990?

A placa T4 de 16 GB e uma VM básica com 2 vCPU, 8 GB de RAM e 50 GB de NVMe, com rede de 1 Gbps e IP público. Nas outras placas, o servidor é dimensionado à parte.

Posso usar GPU numa VM ou só em servidor dedicado?

Nos dois. A GPU é anexada a uma VM ou instalada num bare metal, conforme o projeto.

Meus dados saem do Brasil?

Não. O servidor fica num dos datacenters da OPEN no Brasil: Santana de Parnaíba, Vinhedo e Fortaleza.