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Workstations científicas

Workstations científicas para pesquisa avançada

Estações Apple Silicon (Mac Studio / Mac Pro) e x86 com GPU profissional para ML local, visualização científica e preparação de dados antes do cluster.

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O que entregamos

Ambientes funcionais para pesquisa — implantação, treinamento, suporte e evolução contínua.

  • Sizing Apple Silicon vs x86 conforme software e ecossistema do lab
  • Integração ao cluster quando o laboratório evolui (submissão, sync de dados)
  • Periféricos de visualização e armazenamento local
  • Apoio técnico à viabilização da estação científica conforme o mecanismo adequado ao projeto
  • Implantação, treinamento da equipe e sustentação após a entrega

Como atuamos nesta aplicação

Versão resumida da jornada — o mesmo método do hub, adaptado ao domínio.

01 Entendimento científico

Projeto, workload e metas da pesquisa.

02 Arquitetura tecnológica

Compute, rede, storage e orquestração.

03 Viabilização técnica

Especificações do ambiente, apoio a fomento (Finep, CNPq) e planejamento de crescimento gradual.

04 Aquisição especializada

Apoio técnico ao mecanismo mais adequado — compra direta, fomento ou importação via fundação.

05 Implantação, treinamento e sustentação

Entrega operacional, integração, capacitação da equipe, suporte e evolução contínua.

Workloads típicos

Exemplos reais que orientam o dimensionamento — não catálogo de produtos.

ML local (PyTorch/TF) Visualização 3D Pré-processamento de dados Prototipagem antes do cluster Bioimagem desktop Desenvolvimento de pipelines

Workflows e ambiente de referência

Como a pesquisa costuma rodar na prática — o hardware serve ao fluxo científico, não o contrário.

Apple Silicon Mac Studio / Mac Pro para workloads ARM nativos
x86 + GPU Estações com NVIDIA RTX/Quadro quando exigido
Storage local NVMe rápido + backup institucional
Integração VPN, filas e políticas de dados do ICT

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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