Computador para inteligência artificial: quanta memória de vídeo você precisa
Para rodar IA localmente, o que mais limita é a memória da GPU (VRAM). Com 48 GB, como na RTX A6000, cabem modelos de linguagem bem maiores que nas placas de 12 a 24 GB, além de treinos e ajustes finos que não caberiam numa placa comum.
Rodar inteligência artificial no próprio computador traz privacidade (os dados não saem da empresa), custo previsível e liberdade para testar. Mas a primeira pergunta é sempre a mesma: o modelo cabe na placa?
Por que a VRAM é o limite
Para rodar com velocidade, o modelo precisa ficar na memória da placa de vídeo. Uma regra aproximada: cada bilhão de parâmetros ocupa cerca de 2 GB em precisão de 16 bits e cerca de 0,5 a 0,6 GB quando o modelo é quantizado em 4 bits, mais uma folga para o contexto da conversa.
- 12 a 16 GB: modelos pequenos e médios quantizados, geração de imagem.
- 24 GB: modelos médios com mais folga, ajustes finos leves.
- 48 GB (RTX A6000): modelos grandes quantizados numa placa só, contextos longos, ajuste fino de modelos médios e lotes maiores no treino.
O resto da máquina também conta
Processador e RAM preparam os dados e alimentam a GPU: em treino e em pipelines de dados, muitos núcleos (como os 32 do Threadripper 9970X) e bastante RAM evitam que a placa fique esperando. Armazenamento rápido (SSD PCIe 5.0) encurta o carregamento de modelos e conjuntos de dados de dezenas de gigabytes. E uma plataforma de workstation (TRX50) deixa espaço para crescer: mais memória e mais placas no futuro.
Uso contínuo
Treino pode levar horas ou dias. Fonte com folga, refrigeração dimensionada e nobreak protegem o trabalho e o equipamento. Placas profissionais como a A6000 foram feitas para esse regime e contam com memória ECC, que corrige erros de memória.
Para quem faz sentido
Laboratórios de universidade, grupos de pesquisa, empresas que querem IA com dados internos e desenvolvedores que treinam ou ajustam modelos. Para quem compra por fundação ou projeto de pesquisa, a Upar envia proposta formal com nota fiscal.
Perguntas frequentes
Dá para rodar um modelo de linguagem grande numa placa de 48 GB?
Sim, modelos grandes quantizados em 4 bits cabem numa placa de 48 GB com folga para o contexto. Em precisão cheia, modelos grandes precisam de várias placas.
Mac ou PC com GPU NVIDIA para IA?
A maior parte das ferramentas de IA é feita primeiro para placas NVIDIA (CUDA). Para treino e ajuste fino, um PC com GPU NVIDIA costuma ser o caminho mais compatível.