📢 A Supermicro colocou à venda uma estação de trabalho baseada no superchip Nvidia Grace Blackwell Ultra por US$ 92 887, antes de impostos e frete 💰💸
Este poderoso sistema conta com 748 GB de memória RAM, 20 PFLOPS de desempenho em formato FP4 e suporte para modelos de IA com trilhões de parâmetros localmente — em um gabinete que pesa 40 quilos e consome até 1600 W.
Grace Blackwell Ultra: como os 748 GB de RAM são distribuídos entre CPU e GPU❓❓❓
Segundo a Supermicro, a memória desta máquina é organizada de forma diferente das estações de trabalho típicas. 496 GB de memória DDR5 do sistema estão vinculados ao processador Grace de 72 núcleos, e mais 252 GB são um stack HBM3e diretamente no GPU Blackwell Ultra. Juntos, eles formam um único pool coerente, que a Nvidia posiciona como uma infraestrutura para trabalhar com modelos de trilhões de parâmetros sem conexão com a nuvem.
👉 O preço de referência indica para quem a máquina foi pensada: laboratórios de pesquisa, centros de IA universitários e empresas que precisam processar grandes modelos localmente, sem depender de APIs em nuvem. Para os demais, Mac Studio ou inferência na nuvem continuam sendo uma opção mais prática, com justificativa financeira mais clara.
#NVIDIA $NVDAB
Este poderoso sistema conta com 748 GB de memória RAM, 20 PFLOPS de desempenho em formato FP4 e suporte para modelos de IA com trilhões de parâmetros localmente — em um gabinete que pesa 40 quilos e consome até 1600 W.
Grace Blackwell Ultra: como os 748 GB de RAM são distribuídos entre CPU e GPU❓❓❓
Segundo a Supermicro, a memória desta máquina é organizada de forma diferente das estações de trabalho típicas. 496 GB de memória DDR5 do sistema estão vinculados ao processador Grace de 72 núcleos, e mais 252 GB são um stack HBM3e diretamente no GPU Blackwell Ultra. Juntos, eles formam um único pool coerente, que a Nvidia posiciona como uma infraestrutura para trabalhar com modelos de trilhões de parâmetros sem conexão com a nuvem.
👉 O preço de referência indica para quem a máquina foi pensada: laboratórios de pesquisa, centros de IA universitários e empresas que precisam processar grandes modelos localmente, sem depender de APIs em nuvem. Para os demais, Mac Studio ou inferência na nuvem continuam sendo uma opção mais prática, com justificativa financeira mais clara.
#NVIDIA $NVDAB
