Infraestrutura para IA em pesquisa científica
Treinamento de modelos, inferência em escala e ajuste fino de LLMs para ciência aplicada. Dimensionamos GPU, rede de baixa latência e storage paralelo para que o seu grupo rode experimentos reais, não demos.
Que infraestrutura um grupo de pesquisa precisa para treinar modelos e usar IA na ciência?
IA em pesquisa exige GPU datacenter, rede de baixa latência entre nós, storage paralelo para datasets e checkpoints, e filas com isolamento por projeto. A LFC Governo estrutura ambientes reais — da workstation ao cluster — com implantação, capacitação e sustentação operacional.
- Nós GPU com CUDA, filas e cotas por projeto de pesquisa
- Interconexão de alta velocidade e storage para treino e inferência em escala
- Evolução workstation → cluster conforme o estágio do laboratório
O que entregamos
Ambientes funcionais para pesquisa — implantação, treinamento, suporte e evolução contínua.
- Ambientes GPU com filas e isolamento por projeto de pesquisa
- Evolução workstation → cluster conforme o estágio do laboratório
- Camada de dados para treino, inferência e checkpoints
- Implantação, treinamento de equipes e sustentação operacional
Como atuamos nesta aplicação
Seguimos a mesma jornada consultiva do hub Pesquisa & HPC — da escuta científica à operação — adaptada ao domínio e ao estágio do seu laboratório.
Entendimento do projeto, arquitetura, viabilização, aquisição especializada e sustentação pós-entrega. O hardware entra quando a arquitetura já faz sentido para o workload.
Workloads típicos
Exemplos reais que orientam o dimensionamento — não catálogo de produtos.
Workflows e ambiente de referência
Como a pesquisa costuma rodar na prática — o hardware serve ao fluxo científico, não o contrário.
Quem dimensiona
Arquitetos com experiência em pesquisa e supercomputação — quem desenha o seu ambiente apoia desde a primeira workstation até clusters, com treinamento e sustentação após a entrega. O pesquisador não fica sozinho.
Agendar conversa técnica