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.
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
Versão resumida da jornada — o mesmo método do hub, adaptado ao domínio.
Projeto, workload e metas da pesquisa.
Compute, rede, storage e orquestração.
Especificações do ambiente, apoio a fomento (Finep, CNPq) e planejamento de crescimento gradual.
Apoio técnico ao mecanismo mais adequado — compra direta, fomento ou importação via fundação.
Entrega operacional, integração, capacitação da equipe, suporte e evolução contínua.
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.
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