São Paulo, Segunda-feira, 21 de setembro de 2026
Brasil

Servidor doméstico reúne dez GPUs profissionais para operar serviços de IA

Equipamento com dez NVIDIA RTX A4500 soma 200 GB de VRAM e foi montado para hospedar serviços de inteligência artificial.

Servidor doméstico reúne dez GPUs profissionais para operar serviços de IA

Um servidor doméstico equipado com dez GPUs NVIDIA RTX A4500 foi montado para hospedar serviços de inteligência artificial e tentar transformar o investimento em uma operação lucrativa. O proprietário estima ter gasto cerca de US$ 12 mil no conjunto e afirma que cada placa custou aproximadamente US$ 1.100.

A configuração chamou atenção no Reddit pela quantidade de hardware reunida em uma única máquina. As RTX A4500 são placas profissionais com 20 GB de memória cada, o que resulta em 200 GB de VRAM física distribuídos entre as dez unidades.

Essa capacidade não equivale, porém, a uma única GPU com 200 GB de memória. O aproveitamento depende do software usado, do modelo de inteligência artificial e da forma como a carga de trabalho é dividida entre as placas.

Consumo e estrutura

Cada RTX A4500 opera com limite de aproximadamente 200 W, conforme o proprietário. Se as dez GPUs atingirem esse patamar ao mesmo tempo, o consumo apenas das placas pode chegar a cerca de 2.000 W. O cálculo não inclui processadores, memória, armazenamento, ventoinhas e outros componentes do servidor.

A máquina foi identificada como um Dell 8440, servidor descrito pelo dono como antigo e encontrado por preços interessantes no mercado de usados. A plataforma foi projetada para receber vários aceleradores e utiliza um fluxo intenso de ar da parte frontal para a traseira.

Esse desenho permite instalar as dez placas próximas umas das outras, em uma configuração diferente da distribuição comum em computadores de uso doméstico ou voltados a jogos. A escolha também indica uma abordagem baseada em várias GPUs profissionais, em vez de uma única placa de última geração.

Serviços hospedados

O proprietário afirma que mantém na infraestrutura os serviços DarkCompute.io e PLCcode.ai. A intenção declarada é usar a capacidade computacional para desenvolver projetos de inteligência artificial e gerar receita com a operação.

A configuração combina componentes profissionais usados, uma plataforma de servidor e processamento distribuído entre várias GPUs. O resultado é uma infraestrutura montada em casa, com características associadas a servidores de inteligência artificial.

Texto produzido pela Redação Mapa do Mercado com apoio de inteligência artificial a partir de fontes públicas, com revisão editorial. Erros? Fale conosco.

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