Compute AI
Infraestrutura digital poderosa para construir o que vai moldar o futuro
Cluster de GPU de alto desempenho em uma plataforma que vai redefinir sua experiência com infraestrutura sob demanda.
Por que o WCI é diferente de tudo o que você conhece?
Infraestrutura otimizada para AI workloads
Escalabilidade sob demanda
Custos previsíveis (em reais, sem conversão)
Arquitetura e workloads:
- Machine Learning
- Generative AI
- LLM Training
- Inference
- HPC
- Data Science
O WCI é a plataforma de infraestrutura em nuvem da Wevy
Projetado para sustentar aplicações críticas, dados e inovação com previsibilidade e controle, o WCI oferece infraestrutura especializada baseada em GPUs para treinamento, execução e escalabilidade de modelos de inteligência artificial. Assim, empresas podem acessar clusters de GPUs de alto desempenho sob demanda, acelerando projetos de machine learning, data science e aplicações baseadas em inteligência artificial.
Tudo o que você precisa hoje
para desenvolver o que o mercado exigirá amanhã
Treinamento de modelos
Infraestrutura GPU preparada para treinamento de modelos de machine learning e deep learning em larga escala.
Inferência em escala
Execute modelos de IA em produção com baixa latência e alta disponibilidade.
Computação acelerada
GPU compute para workloads intensivos como simulações, renderização e análise de grandes volumes de dados.
A infraestrutura certa não se adapta à decisão
ela nasce da decisão certa
A diferença não está só no que o WCI entrega, mas especialmente no que ele elimina. Descubra:
Infraestrutura preparada para workloads modernos
— os que você usa hoje e os que vai precisar amanhã
GPUs de última geração
GPU compute para workloads intensivos como simulações, renderização e análise de grandes volumes de dados.
Clusters de GPU escaláveis
Execute workloads desde instâncias individuais até clusters distribuídos.
Networking de alta performance
Interconexões rápidas projetadas para treinamento de modelos distribuídos.
Armazenamento de alto throughput
Infraestrutura preparada para grandes volumes de dados utilizados em IA.
Ambientes para ML e data science
Compatibilidade com frameworks como PyTorch, TensorFlow e CUDA.
O WCI é a melhor opção para empresas que:
- Desenvolvem modelos de machine learning
- Treinam modelos de inteligência artificial
- Executam inferência em escala
- Trabalham com grandes volumes de dados
- Precisam acelerar workloads de computação intensiva
Investir em infraestrutura robusta e confiável também é olhar para o futuro.
A experiência de quem já viu o futuro mudar mais de uma vez
A Wevy é a 1ª multinacional latino-americana de cloud computing
Compute
Infraestrutura digital que garanta autonomia e previsibilidade
Software Cloud Modernization
Plataforma de modernização de software sem refatoração
Managed Services
Monitoramento, suporte e sustentação para infraestruturas críticas
Data & AI - AI no-code
Dashboards e apps corporativos customizados a partir de prompts simples
FAQ
Perguntas Frequentes
O que é GPU Cloud e para que ela é usada?
GPU Cloud é um modelo de infraestrutura em nuvem que disponibiliza unidades de processamento gráfico (GPUs) sob demanda para workloads de computação intensiva.
Diferente de infraestruturas tradicionais baseadas principalmente em CPU, a GPU permite executar milhares de operações em paralelo, o que acelera tarefas como treinamento de modelos de machine learning, deep learning e inteligência artificial generativa.
Com GPU Cloud, empresas podem acessar esse poder de processamento sem precisar investir em hardware próprio, utilizando GPUs em nuvem para desenvolver, treinar e executar aplicações de inteligência artificial.
Qual a diferença entre CPU e GPU para inteligência artificial?
A CPU (Central Processing Unit) é projetada para executar tarefas gerais de computação, enquanto a GPU (Graphics Processing Unit) foi desenvolvida para processar grandes volumes de cálculos simultaneamente. Essa capacidade de processamento paralelo torna as GPUs ideais para tarefas como:
- treinamento de modelos de machine learning
- processamento de grandes volumes de dados
- inferência de modelos de inteligência artificial
- renderização e simulação computacional
Por isso, a maioria dos projetos modernos de IA e deep learning utiliza infraestrutura baseada em GPU.
Quando faz sentido usar infraestrutura GPU para IA?
Infraestrutura baseada em GPU é recomendada quando as aplicações envolvem processamento intensivo de dados ou modelos complexos de inteligência artificial. Ela é especialmente indicada para:
- treinamento de modelos de machine learning
- desenvolvimento de aplicações de generative AI
- execução de modelos de LLMs (Large Language Models)
- processamento de grandes volumes de dados
- workloads de data science e computação científica
Em muitos casos, o uso de GPUs reduz drasticamente o tempo necessário para treinar ou executar modelos de IA.
GPU Cloud ou infraestrutura própria: qual é melhor?
Para muitas empresas, utilizar GPUs em nuvem é mais eficiente do que investir em infraestrutura própria.
Data centers com GPUs exigem investimentos elevados em hardware, energia, refrigeração e manutenção. Já na nuvem, os recursos podem ser provisionados rapidamente e escalados conforme a demanda.
Além disso, plataformas de GPU Cloud permitem que equipes de engenharia e ciência de dados foquem no desenvolvimento de modelos e aplicações de inteligência artificial, sem precisar gerenciar a infraestrutura física.
Quanto custa utilizar GPU em nuvem?
O custo de GPU Cloud depende de diversos fatores, incluindo:
- tipo de GPU utilizada
- quantidade de instâncias
- tempo de uso
- capacidade de armazenamento e rede
Em geral, o modelo de cobrança segue a lógica de infraestrutura sob demanda, em que empresas pagam apenas pelos recursos de computação utilizados.
Isso permite escalar projetos de inteligência artificial de forma flexível, sem necessidade de investir antecipadamente em hardware especializado.
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