K-AI 96 ROMA 4090
Configuração poderosa para inferência de IA, LLM e Deep Learning com desempenho de 2644 TOPS.
Apresentamos um servidor de rack 4U projetado para as cargas de trabalho de IA mais exigentes. Otimizado para executar grandes modelos de linguagem, geração de imagens e análise de dados complexa.
Configure e compre
2644 TOPS
Extrema capacidade computacional para resposta instantânea de modelos modernos de IA.
96 GB VRAM
4 placas de vídeo NVIDIA RTX 4090 para um funcionamento fluido dos modelos Llama 3.3, Qwen e DeepSeek.
32 NÚCLEOS
AMD EPYC 7542 (Rome) com 64 threads para lidar com fluxos de dados massivos.
256 GB RAM
Memória ECC do servidor garantindo a estabilidade do sistema sob carga 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Por que escolher a K-AI 96 ROME?
Esta máquina oferece uma relação custo-benefício imbatível graças ao uso de quatro placas gráficas NVIDIA GeForce RTX 4090. É a escolha ideal para:
- Portal de inferência para empresas: Operação de chatbots internos (modelos 70B) para 50 a 200 funcionários.
- IA generativa: Geração de mídia flash usando FLUX.1, SDXL ou Wan 2.2.
- Afinação: Ajuste eficiente de modelos (LoRA/QLoRA) com tamanhos de 7 a 34 bilhões de parâmetros.
- RAG (Geração Aumentada por Recuperação): Trabalhe de forma inteligente com a documentação da empresa em tempo real.
Especificações técnicas completas
| Componente | Especificações |
|---|---|
| Placas gráficas | 4× NVIDIA GeForce RTX 4090 (cada uma com 24 GB GDDR6X, PCIe 4.0 x16) |
| processador | AMD EPYC 7542 (32 núcleos / 64 threads, TDP 225 W) |
| placa-mãe | Rack ASRock ROMED8-2T com suporte IPMI para gerenciamento remoto. |
| Memória de operação | 256 GB DDR4-2666 ECC RDIMM (Expansível até 512 GB) |
| Armazenar | NVMe M.2 de 2 TB (PCIe 4.0 x4) para inicialização ultrarrápida do sistema. |
| Fonte de energia | Fonte de alimentação ATX dupla sincronizada de 2 kW (total de 4000 W) |
| Resfriamento | Ventoinhas industriais de 120 mm com fluxo de ar otimizado da frente para trás. |
| Sistema operacional | Ubuntu pré-instalado + CUDA + Docker + Frameworks de IA (vLLM, ComfyUI) |
Desempenho mensurado na prática:
Nossos testes de laboratório confirmam a máxima eficiência:
- Lhama 3.3 70B (AWQ INT4): Atinge até 179 tok/s no lote 32.
- Taxa de transferência de memória da GPU: 920 GB/s por cartão.
- Tempo de implantação: O servidor estará pronto para uso em 16 a 20 meses (em caso de aluguel/leasing) ou para envio imediato.
Você precisa de uma configuração personalizada?
Podemos ajustar o tamanho da RAM, a capacidade do disco NVMe ou adicionar elementos de rede adicionais de acordo com as suas necessidades.
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