Cloud HPC Vircos – Computação de Alta Performance na Nuvem para Empresas Enterprise
Infraestrutura Cloud HPC Enterprise com Bare Metal, RDMA e GPUs NVIDIA – Escalabilidade Sob Demanda para Simulações CAE, Inteligência Artificial e Processamento Científico de Alta Performance
Cloud HPC (High-Performance Computing) combina o poder computacional de supercomputadores com a flexibilidade da nuvem. Ideal para empresas que executam simulações complexas, treinamento de modelos de IA, análise de big data e computação científica sem investir milhões em infraestrutura própria.
Por Que Cloud HPC?
Infraestrutura especializada para workloads que exigem centenas de núcleos, múltiplas GPUs, comunicação de baixa latência e processamento massivo de dados. Diferente de cloud tradicional, Cloud HPC oferece servidores físicos dedicados, rede RDMA com latência inferior a 2 microssegundos e storage NVMe de alto throughput.
Benefícios Imediatos
| Benefício | Cloud HPC Vircos | On-Premise Tradicional |
|---|---|---|
| Investimento Inicial | Zero – Modelo pay-per-use | R$ 500K a R$ 5M+ |
| Tempo de Implementação | 24-48 horas | 3-6 meses |
| Escalabilidade | 1 a 1000+ núcleos sob demanda | Limitada ao hardware instalado |
| TCO em 3 Anos | 30-40% menor | Baseline (100%) |
| Manutenção | Incluída 24/7 | Equipe interna necessária |
Aplicações Estratégicas
Simulações CAE (CFD, FEA, FEM), treinamento de IA e machine learning, análise genômica e bioinformática, renderização 3D e VFX, modelagem climática, finanças quantitativas, descoberta de medicamentos.
Precisa de análise técnica para dimensionar sua infraestrutura HPC? comercial@vircos.com.br | (11) 3280-1333
Quais São os Benefícios Empresariais Mensuráveis do Cloud HPC?
1. Redução de 30-40% no TCO (Total Cost of Ownership) em 3 Anos
Elimine investimentos iniciais de R$ 500K a R$ 5M+ em hardware, infraestrutura de datacenter, refrigeração e energia elétrica. Converta CAPEX em OPEX com modelo pay-per-use que cobra apenas pelos recursos efetivamente utilizados. Reduza custos de manutenção, atualização e obsolescência tecnológica. Custos eliminados: Energia (cluster 400 GPUs: R$ 40K-80K/mês), refrigeração (R$ 15K-30K/mês), equipe especializada (3-5 profissionais), substituição de componentes, espaço físico datacenter. Total: R$ 1.38M-2.88M/ano economizados.2. Time-to-Market 75x Mais Rápido (48h vs 3-6 Meses)
Provisione ambientes completos de HPC em 24-48 horas ao invés de 3-6 meses necessários para aquisição e instalação de infraestrutura física. Reduza tempo de desenvolvimento de produtos através de simulações mais rápidas e iterações frequentes. Responda rapidamente a oportunidades de mercado sem esperar por aprovações de CAPEX e processos de procurement.3. Escalabilidade Elástica de 1 a 1000+ Núcleos Sob Demanda
Aumente ou reduza recursos computacionais conforme demanda do projeto, sem compromissos de longo prazo. Escale de poucos núcleos a milhares de núcleos em minutos para atender picos de trabalho. Pague apenas pelo tempo de uso efetivo, desligando recursos quando não necessários. Ideal para empresas com demanda variável ou sazonal. Modelos de pagamento: Pay-per-use (máxima flexibilidade), reserva mensal (economia 20-40%), híbrido (baseline + burst), contratos anuais com descontos adicionais.4. Acesso Imediato a Tecnologias de Ponta
Utilize processadores, GPUs e storage de última geração sem necessidade de investimento próprio. Acesso imediato a GPUs NVIDIA H100, AMD Instinct MI250X (128GB, 3.2 TB/s), CPUs Intel Xeon Sapphire Rapids (96 núcleos), AMD EPYC Genoa (128 núcleos), Storage NVMe Gen5, Rede RDMA InfiniBand HDR 200 Gbps. Experimente diferentes configurações antes de qualquer compromisso.5. Conversão de CAPEX em OPEX: Impacto Financeiro Real
OPEX mensal previsível (R$ 20K-200K) é mais fácil de aprovar que CAPEX de R$ 500K-R$ 6M+. Benefícios: dedutível fiscalmente no mesmo ano (vs depreciação 3-5 anos), melhora EBITDA, libera capital para P&D e expansão, reduz risco de obsolescência, melhora fluxo de caixa.6. Foco em Inovação, Não em Infraestrutura
Manutenção de HPC consome 30-50% do tempo da equipe técnica. Cloud HPC elimina: substituição de componentes, atualização de firmware, troubleshooting de hardware, gerenciamento de garantias, monitoramento de temperatura. Sua equipe foca em otimização de aplicações, desenvolvimento de algoritmos e inovação. Quer calcular o ROI específico para sua empresa? Nossa equipe pode realizar análise financeira comparativa detalhada. Solicite: comercial@vircos.com.br | (11) 3280-1333
Checklist: Sua Empresa Está Pronta para Cloud HPC em 2026?
Avalie se Cloud HPC é a solução ideal para sua organização. Marque os itens que se aplicam:
✅ Necessidades Computacionais Identificadas
- ☐ Executamos simulações que levam horas ou dias para completar
- ☐ Precisamos processar grandes volumes de dados (TB ou PB)
- ☐ Treinamos modelos de IA/ML que exigem múltiplas GPUs
- ☐ Realizamos análises paralelas que se beneficiam de centenas de núcleos
- ☐ Temos picos de demanda computacional sazonais ou por projeto
- ☐ Aplicações exigem latência de rede em microssegundos
✅ Limitações da Infraestrutura Atual
- ☐ Nossa infraestrutura está no limite de capacidade
- ☐ Investir em novo hardware é proibitivamente caro (R$ 500K+)
- ☐ Tempo de provisionamento de recursos é muito longo (meses)
- ☐ Manutenção consome recursos da equipe técnica
- ☐ Tecnologia atual está ficando obsoleta
- ☐ Custos operacionais (energia, refrigeração) são elevados
✅ Objetivos Estratégicos de Negócio
- ☐ Queremos reduzir time-to-market de produtos em 50%+
- ☐ Precisamos de flexibilidade para escalar rapidamente
- ☐ Buscamos converter CAPEX em OPEX
- ☐ Queremos acesso a tecnologias de ponta sem grande investimento inicial
- ☐ Necessitamos de suporte técnico especializado em HPC 24/7
- ☐ Planejamos expandir capacidade de IA/ML em 2025-2026
Resultado da Avaliação
5-8 itens marcados: Cloud HPC pode otimizar significativamente suas operações
9-12 itens marcados: Cloud HPC é altamente recomendado para sua empresa
13+ itens marcados: Cloud HPC é essencial – você pode estar perdendo competitividade
Próximo Passo: Agende análise técnica gratuita com especialistas Vircos. Avaliaremos suas necessidades específicas e apresentaremos solução personalizada. Contato: comercial@vircos.com.br | (11) 3280-1333
Arquitetura Cloud HPC Vircos: Infraestrutura Especializada
Cloud HPC combina infraestrutura física de alto desempenho com flexibilidade de provisionamento sob demanda. Diferente de cloud tradicional focado em aplicações web, nossa arquitetura é otimizada para workloads científicos e de engenharia.
Camadas da Arquitetura
1. Computação: Servidores Físicos Dedicados e Virtuais
Servidores Físicos Dedicados (Bare Metal): Para workloads críticos que exigem acesso direto ao hardware sem overhead de virtualização. Ideal para aplicações com múltiplas GPUs, RDMA de baixa latência e performance determinística.
Processadores disponíveis: Intel Xeon Scalable (até 96 núcleos) e AMD EPYC (até 128 núcleos) com suporte a instruções AVX-512 para operações vetoriais aceleradas.
Servidores Virtuais: Para workloads menos exigentes ou ambientes de desenvolvimento/teste. Tecnologias VMware vSphere, KVM, Proxmox com passthrough de GPU quando necessário.
2. Interconexão: Rede RDMA de Baixa Latência
RDMA (Remote Direct Memory Access) permite comunicação direta entre memórias sem envolver CPUs. Latência inferior a 2 microssegundos, essencial para aplicações MPI com comunicação coletiva intensiva e treinamento distribuído de IA com sincronização frequente de gradientes.
Tecnologias disponíveis:
- InfiniBand HDR 200 Gbps: Latência inferior a 1 microssegundo
- RoCE v2 100/200 Gbps: Latência inferior a 2 microssegundos, compatível com Ethernet
3. Storage: NVMe de Alto Throughput
Storage NVMe conectado via PCIe Gen4/Gen5 diretamente ao processador elimina gargalos. Latência de acesso em microssegundos e IOPS na casa de milhões permitem processamento de datasets massivos sem espera por I/O.
Arquiteturas disponíveis:
- NVMe local: Máxima performance para workloads single-node
- NVMe-over-Fabrics: Storage distribuído com latência comparável a local
- Parallel File Systems: Lustre, BeeGFS para acesso concorrente de centenas de nós
4. Aceleração: GPUs e FPGAs
Múltiplas opções de aceleradores conforme perfil técnico e orçamento:
| Acelerador | Ideal Para | Vantagem Principal |
|---|---|---|
| GPUs NVIDIA A100, H100, L40S | IA/ML geral, simulações | Ecossistema CUDA maduro, máxima compatibilidade |
| GPUs AMD Instinct MI50, MI100, MI250X | Workloads memory-bound, LLMs | Até 128GB memória, 3.2 TB/s bandwidth, 15-25% mais econômico |
| FPGAs Xilinx Alveo U250 | Trading algorítmico, DSP, criptografia | Latência determinística, programável, até 90x aceleração |
Cloud HPC vs Cloud Tradicional
| Aspecto | Cloud Tradicional | Cloud HPC Vircos |
|---|---|---|
| Tipo de Servidor | Apenas virtual | Físico dedicado e virtual |
| Rede | Ethernet 1-10 Gbps | RDMA 100-200 Gbps, latência inferior a 2µs |
| Storage | SATA/SAS, latência milissegundos | NVMe PCIe Gen4/Gen5, latência microssegundos |
| Aceleradores | GPUs básicas ou inexistentes | NVIDIA A100/H100, AMD MI250X, FPGAs |
| Aplicações | Web, e-commerce, SaaS | Simulações, IA, computação científica |
Quer entender como arquitetar sua solução Cloud HPC? Nossa equipe pode desenhar a arquitetura ideal para seu workload específico. Consulta técnica gratuita: comercial@vircos.com.br | (11) 3280-1333
Cloud HPC vs HPC On-Premise: Qual é Melhor para Sua Empresa?
| Critério | Cloud HPC Vircos | HPC On-Premise Tradicional |
|---|---|---|
| Investimento Inicial (CAPEX) | ✅ Zero – Modelo pay-per-use | ❌ R$ 500K – R$ 5M+ em hardware |
| Tempo de Implementação | ✅ 24-48 horas | ❌ 3-6 meses |
| Escalabilidade | ✅ Elástica – 1 a 1000+ núcleos sob demanda | ❌ Limitada – Requer novo investimento |
| Latência de Rede RDMA | ✅ < 2 microssegundos | ⚠️ Depende do investimento em rede |
| Armazenamento | ✅ NVMe PCIe Gen4/Gen5 | ⚠️ Depende da configuração |
| Manutenção e Suporte | ✅ Incluída – Vircos gerencia 24/7 | ❌ Equipe interna + contratos |
| Atualização Tecnológica | ✅ Acesso imediato a novas gerações | ❌ Ciclo de 3-5 anos |
| TCO em 3 Anos | ✅ 30-40% menor | ❌ Baseline (100%) |
| Suporte Multilíngue | ✅ PT/EN/ES especializado em HPC | ❌ Depende da equipe interna |
Conclusão Baseada em Dados: Cloud HPC Vircos oferece custo-benefício superior com redução de 30-40% no TCO, implementação 75x mais rápida (48h vs 3-6 meses) e escalabilidade elástica sem compromissos de longo prazo .
Quer análise personalizada comparando Cloud HPC com sua infraestrutura atual? Solicite: comercial@vircos.com.br | (11) 3280-1333
Comparativo Técnico Completo: Aceleradores Disponíveis no Cloud HPC Vircos
Especificações técnicas oficiais validadas dos aceleradores disponíveis em nossa infraestrutura Cloud HPC. Todas as informações são baseadas em documentação oficial dos fabricantes para garantir precisão no dimensionamento de projetos.
GPUs NVIDIA – Especificações Oficiais
| Especificação | NVIDIA A100 80GB | NVIDIA H100 80GB |
|---|---|---|
| Memória GPU | 80GB HBM2e | 80GB HBM3 |
| Bandwidth de Memória | 2.039 GB/s (~2.0 TB/s) | ~3.0 TB/s |
| TDP (Thermal Design Power) | 400W | 700W |
| Tensor Cores | 3ª Geração | 4ª Geração + Transformer Engine FP8 |
| Arquitetura | Ampere | Hopper |
| Multi-Instance GPU (MIG) | Até 7 instâncias | Até 7 instâncias |
| Ideal Para | IA/ML geral, simulações, código CUDA legado | LLMs massivos, treinamento de IA de ponta, 4x mais rápido que A100 |
GPUs AMD Instinct – Especificações Oficiais
| Especificação | AMD MI250X | AMD MI100 |
|---|---|---|
| Memória GPU | 128GB HBM2e | 32GB HBM2 |
| Bandwidth de Memória | 3.2 TB/s | 1.23 TB/s |
| Performance FP64 (Precisão Dupla) | 47.9 TFLOPS | 11.5 TFLOPS |
| Performance FP32 | 47.9 TFLOPS | 23.1 TFLOPS |
| Frequência GPU | 1000-1700 MHz | ~1500 MHz |
| Interface de Memória | 8192-bit | 4096-bit |
| Arquitetura | CDNA 2 | CDNA 1 |
| Plataforma Software | ROCm (PyTorch, TensorFlow) | ROCm (PyTorch, TensorFlow) |
| Ideal Para | LLMs, workloads memory-bound, simulações FP64, 15-25% mais econômico que A100 | HPC FP64, simulações científicas, 30-40% mais econômico que A100 |
FPGAs Xilinx Alveo – Especificações Oficiais
| Especificação | Xilinx Alveo U250 |
|---|---|
| Memória Off-chip | 64GB DDR4 |
| Bandwidth Total | 77 GB/s |
| SRAM Interna | 54 MB |
| LUTs (Logic Units) | 1.3 Milhões |
| DSP Slices | 11.5K |
| Interfaces de Rede | Dual 100 Gbps |
| Aceleração de Performance | Até 90x sobre CPUs |
| Latência | Determinística (sub-10 microssegundos) |
| Programação | Vitis, OpenCL, RTL (Verilog/VHDL) |
| Ideal Para | Trading algorítmico (HFT), processamento de sinais (DSP), criptografia, algoritmos customizados, aplicações com latência determinística crítica |
Análise Comparativa: Quando Escolher Cada Tecnologia
Escolha NVIDIA A100/H100 quando:
- Possui código CUDA legado extensivo que seria custoso portar
- Precisa de ecossistema de bibliotecas CUDA maduro (cuDNN, cuBLAS, NCCL)
- Aplicação exige Tensor Cores de 4ª geração com FP8 (H100)
- Orçamento permite investimento premium para máxima compatibilidade
Escolha AMD Instinct MI250X quando:
- Workload é memory-bound e precisa de 128GB de memória e 3.2 TB/s bandwidth (60% superior ao A100)
- Quer reduzir custos em 15-25% mantendo performance comparável ou superior
- Aplicação usa PyTorch ou TensorFlow com suporte ROCm oficial
- Workload exige alta performance FP64 (47.9 TFLOPS, superior ao A100)
- Exemplos: Treinamento de LLMs com 100B+ parâmetros, análise genômica, simulações CFD com grandes malhas
Escolha AMD Instinct MI100 quando:
- Precisa de excelente performance FP64 (11.5 TFLOPS) com orçamento limitado
- 32GB de memória é suficiente para o workload
- Quer economia de 30-40% comparado com NVIDIA A100
- TDP reduzido (300W vs 400W do A100) é vantagem para eficiência energética
- Exemplos: Simulações científicas, modelagem climática, análise de elementos finitos
Escolha Xilinx Alveo U250 quando:
- Latência determinística é crítica (trading de alta frequência)
- Precisa implementar algoritmo proprietário em hardware
- Aplicação específica pode alcançar até 90x aceleração sobre CPUs
- Requer processamento de rede em linha (100 Gbps)
- Exemplos: HFT, processamento de sinais (radar, sonar), compressão/descompressão em hardware, criptografia acelerada
Não sabe qual acelerador oferece melhor ROI para seu workload? Podemos executar benchmarks comparativos com suas aplicações reais e fornecer análise de custo-benefício detalhada. Solicite análise gratuita: comercial@vircos.com.br | (11) 3280-1333
Diferenciais Técnicos da Solução Cloud HPC Vircos
1. Infraestrutura Flexível: Servidores Físicos Dedicados e Virtuais
Workloads HPC críticos exigem acesso direto ao hardware para máxima performance. Nossa solução oferece servidores físicos dedicados para aplicações que necessitam de GPUs, RDMA de baixa latência e NVMe de alto throughput sem overhead de virtualização. Para workloads menos exigentes, infraestrutura virtualizada otimiza custos mantendo qualidade. Você escolhe a arquitetura ideal para cada aplicação.
Processadores disponíveis: Intel Xeon Scalable (até 96 núcleos) e AMD EPYC (até 128 núcleos) com suporte a instruções AVX-512 para operações vetoriais aceleradas.
2. Rede RDMA de Latência Inferior a 2 Microssegundos
Comunicação direta entre memórias sem envolver CPUs. Tecnologia RDMA (Remote Direct Memory Access) com latência inferior a 2 microssegundos é essencial para aplicações MPI com comunicação coletiva intensiva e treinamento distribuído de IA com sincronização frequente entre múltiplas GPUs.
Tecnologias disponíveis: InfiniBand HDR 200 Gbps e RoCE v2 (RDMA over Converged Ethernet) 100/200 Gbps conforme requisitos do projeto.
3. Storage NVMe PCIe Gen4/Gen5 de Alto Throughput
Latência de acesso em microssegundos e IOPS na casa de milhões. Conexão via PCIe Gen4/Gen5 diretamente ao processador elimina gargalos de protocolos legados. Suporte a NVMe-over-Fabrics para storage distribuído de baixa latência. Ideal para aplicações data-intensive como análise de big data, processamento de imagens científicas e checkpointing de simulações longas.
4. Múltiplas Opções de Aceleração
Escolha o acelerador ideal conforme perfil técnico e orçamento do projeto. Nossa infraestrutura Cloud HPC suporta GPUs NVIDIA (A100, H100, L40S), GPUs AMD Instinct (MI50, MI100, MI250X) e FPGAs Xilinx Alveo U250. Cada tecnologia oferece vantagens específicas para diferentes workloads, permitindo otimizar custo-benefício e performance.
| Tipo de Acelerador | Ideal Para | Vantagem Principal |
|---|---|---|
| GPUs NVIDIA | IA/ML geral, simulações, ecossistema CUDA maduro | Maior compatibilidade de software |
| GPUs AMD Instinct | Workloads memory-bound, LLMs, simulações FP64 | Até 128GB memória, 3.2 TB/s bandwidth, 15-25% mais econômico |
| FPGAs Xilinx | Trading algorítmico, DSP, criptografia, algoritmos customizados | Latência determinística, programável, até 90x aceleração |
Quer comparar performance e custos para seu workload específico? Solicite benchmarks: comercial@vircos.com.br
Casos de Uso Cloud HPC: Aplicações que Mais Se Beneficiam
Cloud HPC oferece vantagens estratégicas para aplicações que exigem processamento massivo, comunicação intensiva entre processos ou aceleradores especializados.
Benefício Máximo (70-90% redução de tempo)
1. Simulações CFD (Computational Fluid Dynamics)
Aplicações: ANSYS Fluent, OpenFOAM, Star-CCM+
Benefício: Redução de tempo de simulação de semanas para dias através de paralelização massiva com centenas de núcleos e RDMA de baixa latência.
Infraestrutura recomendada: Servidores físicos dedicados com processadores de alta frequência, rede RDMA para comunicação MPI, GPUs para aceleração de solver, storage NVMe para checkpointing.
2. Treinamento de LLMs (Large Language Models)
Aplicações: PyTorch, TensorFlow, JAX com Horovod
Benefício: GPUs de alta memória (AMD MI250X com 128GB) e rede RDMA para sincronização de gradientes reduzem tempo de treinamento em 80-90%.
Infraestrutura recomendada: Servidores físicos dedicados com múltiplas GPUs (NVIDIA A100/H100 ou AMD Instinct MI250X), rede RDMA InfiniBand HDR para sincronização de gradientes, storage NVMe para datasets massivos.
3. Análise Genômica e NGS (Next-Generation Sequencing)
Aplicações: BWA, GATK, Nextflow
Benefício: GPUs com alto bandwidth de memória aceleram pipelines em 10-20x, permitindo medicina de precisão em escala.
Infraestrutura recomendada: GPUs com grande capacidade de memória (AMD Instinct MI250X com 128GB ideal para datasets genômicos), storage NVMe de alto throughput, rede RDMA para processamento distribuído.
4. Simulações de Dinâmica Molecular
Aplicações: GROMACS, NAMD, AMBER
Benefício: GPUs especializadas (NVIDIA A100 com Tensor Cores) aceleram cálculos de forças não-ligadas em 50-100x.
Benefício Alto (50-70% redução de tempo)
5. Análise Sísmica e Exploração de Petróleo
Aplicações: Reverse Time Migration (RTM)
Benefício: Processamento paralelo massivo com GPUs reduz tempo de análise de meses para semanas.
6. Renderização 3D e VFX
Aplicações: Blender Cycles, V-Ray, Arnold
Benefício: Render farms com centenas de GPUs reduzem tempo de renderização de dias para horas.
7. Simulações FEA (Finite Element Analysis)
Aplicações: ABAQUS, LS-DYNA, NASTRAN
Benefício: Paralelização com RDMA acelera solvers implícitos e explícitos em 60-70%.
Benefício Moderado (30-50% redução de tempo)
8. Análise de Big Data e Machine Learning
Aplicações: Apache Spark, Dask, Rapids
Benefício: Storage NVMe de alto throughput e GPUs aceleram ETL e treinamento de modelos.
9. Cálculos de Risco Financeiro e Monte Carlo
Aplicações: QuantLib, simulações proprietárias
Benefício: GPUs aceleram simulações Monte Carlo em 30-50x, permitindo mais cenários.
10. Finanças Quantitativas e Trading Algorítmico
Aplicações: Cálculo de VaR, precificação de opções, backtesting, HFT
Benefício: FPGAs Xilinx Alveo oferecem latência determinística em microssegundos para execução de estratégias.
Infraestrutura recomendada: FPGAs Xilinx Alveo para latência determinística (trading HFT), GPUs para simulações Monte Carlo, rede de baixíssima latência, servidores físicos dedicados.
Aplicações que NÃO Se Beneficiam de Cloud HPC
- Aplicações web tradicionais (e-commerce, CMS, portais)
- Bancos de dados OLTP (transações online)
- Workloads single-thread que não paralelizam
- I/O sequencial simples (backups, arquivamento)
Sua aplicação se encaixa em algum desses perfis? Podemos executar benchmarks para quantificar o benefício específico do Cloud HPC. Análise gratuita: comercial@vircos.com.br
Especificações Técnicas: Aceleradores Disponíveis
Especificações oficiais validadas dos aceleradores disponíveis em nossa infraestrutura Cloud HPC. Todas as informações baseadas em documentação oficial dos fabricantes.
GPUs NVIDIA – Especificações Oficiais
| Especificação | NVIDIA A100 80GB | NVIDIA H100 80GB |
|---|---|---|
| Memória GPU | 80GB HBM2e | 80GB HBM3 |
| Bandwidth de Memória | 2.0 TB/s | 3.0 TB/s |
| TDP | 400W | 700W |
| Tensor Cores | 3ª Geração | 4ª Geração + Transformer Engine FP8 |
| Arquitetura | Ampere | Hopper |
| Ideal Para | IA/ML geral, simulações, código CUDA legado | LLMs massivos, treinamento de IA de ponta |
GPUs AMD Instinct – Especificações Oficiais
| Especificação | AMD MI250X | AMD MI100 | AMD MI50 |
|---|---|---|---|
| Memória GPU | 128GB HBM2e | 32GB HBM2 | 16GB HBM2 |
| Bandwidth | 3.2 TB/s | 1.23 TB/s | 1.0 TB/s |
| Performance FP64 | 47.9 TFLOPS | 11.5 TFLOPS | 6.7 TFLOPS |
| TDP | 560W | 300W | 300W |
| Arquitetura | CDNA 2 (Dual-GCD) | CDNA | Vega 7nm |
| Plataforma Software | ROCm 5.x/6.x | ROCm completo | ROCm 5.x |
| Ideal Para | LLMs, workloads memory-bound, simulações FP64 | HPC/AI, treinamento IA, simulações FP64 | HPC tradicional, custo-benefício |
FPGAs Xilinx Alveo – Especificações Oficiais
| Especificação | Xilinx Alveo U250 |
|---|---|
| Memória Off-chip | 64GB DDR4 |
| Bandwidth Total | 77 GB/s |
| Logic Cells | 1.3 Milhões |
| DSP Slices | 12,288 |
| Interfaces de Rede | Dual 100 Gbps |
| Aceleração | Até 90x sobre CPUs |
| Latência | Determinística (sub-10 microssegundos) |
| Programação | Vitis, OpenCL, RTL (Verilog/VHDL) |
| Ideal Para | Trading algorítmico (HFT), processamento de sinais, criptografia, algoritmos customizados |
Quando Escolher Cada Tecnologia
Escolha NVIDIA A100/H100 quando:
- Possui código CUDA legado extensivo
- Precisa de ecossistema de bibliotecas CUDA maduro (cuDNN, cuBLAS, NCCL)
- Aplicação exige Tensor Cores de 4ª geração com FP8 (H100)
Escolha AMD Instinct MI250X quando:
- Workload é memory-bound e precisa de 128GB de memória e 3.2 TB/s bandwidth (60% superior ao A100)
- Quer reduzir custos em 15-25% mantendo performance comparável ou superior
- Aplicação usa PyTorch ou TensorFlow com suporte ROCm oficial
- Workload exige alta performance FP64 (47.9 TFLOPS, superior ao A100)
Escolha AMD Instinct MI100 quando:
- Precisa de excelente performance FP64 (11.5 TFLOPS) com orçamento limitado
- 32GB de memória é suficiente para o workload
- Quer economia de 30-40% comparado com NVIDIA A100
Escolha Xilinx Alveo U250 quando:
- Latência determinística é crítica (trading de alta frequência)
- Precisa implementar algoritmo proprietário em hardware
- Aplicação específica pode alcançar até 90x aceleração sobre CPUs
Não sabe qual acelerador oferece melhor ROI para seu workload? Podemos executar benchmarks comparativos com suas aplicações reais. Solicite análise gratuita: comercial@vircos.com.br | (11) 3280-1333
Quais São os Diferenciais Técnicos do Cloud HPC Vircos Multi-Vendor?
1. Servidores Físicos Dedicados e Virtuais com Múltiplas Opções de Aceleradores
Infraestrutura flexível que se adapta ao perfil técnico de cada workload. Servidores físicos dedicados oferecem acesso direto ao hardware para aplicações HPC críticas que exigem máxima performance e previsibilidade, eliminando overhead de virtualização. Infraestrutura virtualizada disponível para workloads menos exigentes, otimizando custos sem comprometer qualidade.
Processadores de última geração: Intel Xeon Scalable (até 96 núcleos) e AMD EPYC (até 128 núcleos), com suporte a instruções AVX-512 para operações vetoriais aceleradas.
Múltiplas opções de aceleradores conforme perfil do workload:
- GPUs NVIDIA: A100 (40GB/80GB), H100 (80GB), L40S (48GB) para IA e simulações
- GPUs AMD Instinct MI50: 16GB HBM2, 1000 GB/s bandwidth, excelente custo-benefício para workloads HPC
- GPUs AMD Instinct MI100: 32GB HBM2, arquitetura CDNA otimizada para FP64, primeira GPU AMD datacenter focada em HPC/AI
- GPUs AMD Instinct MI250/MI250X: 128GB HBM2e, 3.2 TB/s bandwidth, dual-GCD (2 dies), performance líder para workloads memory-intensive
- FPGAs Xilinx Alveo U250: 64GB DDR4, programável para aceleração customizada, até 90x performance em aplicações otimizadas
2. Rede RDMA com Latência Inferior a 2 Microssegundos
Tecnologia RDMA (Remote Direct Memory Access) permite comunicação direta entre memórias sem envolver CPUs. Latência medida em microssegundos (inferior a 2µs) comparável a clusters HPC on-premise de alto custo. Essencial para aplicações MPI (Message Passing Interface) com comunicação coletiva intensiva e treinamento distribuído de IA com sincronização frequente de gradientes entre múltiplas GPUs AMD Instinct MI250X ou NVIDIA A100.
Tecnologias disponíveis: InfiniBand HDR 200 Gbps e RoCE v2 (RDMA over Converged Ethernet) 100/200 Gbps conforme requisitos do projeto.
3. Armazenamento NVMe PCIe Gen4/Gen5 de Alto Throughput
Storage NVMe oferece latência de acesso em microssegundos e IOPS na casa de milhões. Conexão via PCIe Gen4/Gen5 diretamente ao processador elimina gargalos de protocolos legados (SATA/SAS). Suporte a NVMe-over-Fabrics para storage distribuído de baixa latência. Ideal para aplicações data-intensive como análise de big data, processamento de imagens científicas e checkpointing de simulações longas com GPUs AMD Instinct ou FPGAs Xilinx.
4. Flexibilidade Multi-Vendor para Otimização de Custo-Benefício
Escolha o acelerador ideal conforme requisitos técnicos e orçamento do projeto. GPUs AMD Instinct MI50 oferecem excelente custo-benefício para workloads FP32/FP64. AMD Instinct MI250X com 3.2 TB/s bandwidth supera NVIDIA A100 em aplicações memory-bound. FPGAs Xilinx Alveo U250 proporcionam latência determinística e eficiência energética superior para algoritmos customizados. Suporte ROCm completo para GPUs AMD com compatibilidade PyTorch, TensorFlow e frameworks HPC.
5. Arquitetura Híbrida: Física Dedicada + Virtual Conforme Necessidade
Workloads HPC críticos rodam em servidores físicos dedicados para máxima performance. Aplicações que exigem acesso direto a GPUs, RDMA de baixa latência e NVMe de alto throughput são executadas em infraestrutura física sem virtualização. Workloads menos exigentes podem utilizar infraestrutura virtualizada, otimizando custos. Nossa equipe técnica analisa cada aplicação e recomenda a arquitetura ideal.
Quer comparar performance e custos entre NVIDIA, AMD Instinct e FPGA Xilinx para seu workload específico? Solicite benchmarks: comercial@vircos.com.br | (11) 3280-1333
Aplicações que Mais Se Beneficiam de Cloud HPC
Cloud HPC oferece vantagens estratégicas para aplicações que exigem processamento massivo, comunicação intensiva entre processos ou aceleradores especializados. Identificar se sua aplicação se beneficia de HPC é o primeiro passo para otimizar custos e performance.
Critérios para Identificar Aplicações HPC
- Paralelização massiva: Aplicação pode dividir trabalho em centenas/milhares de processos simultâneos
- Comunicação coletiva: Processos trocam dados frequentemente (MPI, collective operations)
- Memory-bound: Performance limitada por bandwidth de memória, não por CPU
- Compute-intensive: Operações matemáticas complexas (FP64, operações matriciais)
- Data-intensive: Processamento de datasets massivos (TB/PB) com alto throughput I/O
- GPU-accelerated: Algoritmos que se beneficiam de milhares de núcleos paralelos
Ranking de Aplicações por Benefício em Cloud HPC
Benefício Máximo (70-90% redução de tempo)
1. Simulações CFD (Computational Fluid Dynamics)
Análise de fluxo de fluidos em aeronaves, automóveis, turbinas. Aplicações: ANSYS Fluent, OpenFOAM, Star-CCM+. Benefício: Redução de tempo de simulação de semanas para dias através de paralelização massiva com centenas de núcleos e RDMA de baixa latência.
2. Treinamento de LLMs (Large Language Models)
Treinamento de modelos com bilhões de parâmetros. Aplicações: PyTorch, TensorFlow, JAX com Horovod. Benefício: GPUs de alta memória (AMD MI250X com 128GB) e rede RDMA para sincronização de gradientes reduzem tempo de treinamento em 80-90%.
3. Análise Genômica e NGS (Next-Generation Sequencing)
Alinhamento de sequências, variant calling, análise de expressão gênica. Aplicações: BWA, GATK, Nextflow. Benefício: GPUs com alto bandwidth de memória aceleram pipelines em 10-20x, permitindo medicina de precisão em escala.
4. Simulações de Dinâmica Molecular
Simulação de proteínas, descoberta de medicamentos, materiais. Aplicações: GROMACS, NAMD, AMBER. Benefício: GPUs especializadas (NVIDIA A100 com Tensor Cores) aceleram cálculos de forças não-ligadas em 50-100x.
Benefício Alto (50-70% redução de tempo)
5. Análise Sísmica e Exploração de Petróleo
Processamento de dados sísmicos 3D/4D. Aplicações: Reverse Time Migration (RTM). Benefício: Processamento paralelo massivo com GPUs reduz tempo de análise de meses para semanas.
6. Renderização 3D e VFX
Produção de animação, arquitetura, design de produtos. Aplicações: Blender Cycles, V-Ray, Arnold. Benefício: Render farms com centenas de GPUs reduzem tempo de renderização de dias para horas.
7. Simulações FEA (Finite Element Analysis)
Análise estrutural, crash tests, fadiga de materiais. Aplicações: ABAQUS, LS-DYNA, NASTRAN. Benefício: Paralelização com RDMA acelera solvers implícitos e explícitos em 60-70%.
8. Previsão Climática e Modelagem Atmosférica
Modelos climáticos globais, previsão de furacões. Aplicações: WRF, CESM. Benefício: Clusters com centenas de núcleos e GPUs FP64 permitem resoluções espaciais mais finas.
Benefício Moderado (30-50% redução de tempo)
9. Análise de Big Data e Machine Learning
Processamento de datasets massivos, feature engineering. Aplicações: Apache Spark, Dask, Rapids. Benefício: Storage NVMe de alto throughput e GPUs aceleram ETL e treinamento de modelos.
10. Cálculos de Risco Financeiro e Monte Carlo
Precificação de derivativos, VaR, stress testing. Aplicações: QuantLib, simulações proprietárias. Benefício: GPUs aceleram simulações Monte Carlo em 30-50x, permitindo mais cenários.
11. Processamento de Imagens Médicas
Reconstrução de CT/MRI, segmentação, diagnóstico assistido por IA. Aplicações: ITK, 3D Slicer, modelos de deep learning. Benefício: GPUs aceleram reconstrução e inferência em 20-40x.
12. Otimização e Design Generativo
Otimização topológica, design paramétrico. Aplicações: Altair OptiStruct, ANSYS Topology Optimization. Benefício: Exploração de milhares de variações de design em paralelo.
Aplicações que NÃO Se Beneficiam de Cloud HPC
- Aplicações web tradicionais: E-commerce, CMS, portais (melhor em cloud tradicional)
- Bancos de dados OLTP: Transações online (melhor em servidores otimizados para latência)
- Workloads single-thread: Aplicações que não paralelizam (sem benefício de múltiplos núcleos)
- I/O sequencial simples: Backups, arquivamento (não precisa de NVMe)
Sua aplicação se encaixa em algum desses perfis? Podemos executar benchmarks para quantificar o benefício específico do Cloud HPC. Análise gratuita: comercial@vircos.com.br
FAQ Técnico Cloud HPC 2026
Aplicações e Casos de Uso
1. Quais aplicações científicas e de engenharia se beneficiam de Cloud HPC?
Cloud HPC é ideal para aplicações que executam simulações complexas que levam horas ou dias para completar. Principais aplicações incluem: Dinâmica de Fluidos Computacional (CFD) com ANSYS Fluent, OpenFOAM e STAR-CCM+; Análise de Elementos Finitos (FEA) com ABAQUS, LS-DYNA e NASTRAN; Modelagem Molecular com GROMACS, LAMMPS e Gaussian; Simulações Climáticas com WRF e CESM; Renderização 3D com Blender Cycles, V-Ray e Arnold; e Análise Sísmica para exploração de petróleo e gás.
Implementação Vircos: Oferecemos ambientes pré-configurados com aplicações HPC licenciadas e otimizadas. Nossa equipe realiza benchmarks específicos com suas simulações para dimensionar recursos ideais.
2. Como Cloud HPC acelera treinamento de modelos de IA/ML que exigem múltiplas GPUs?
Treinamento de modelos de IA/ML modernos exige múltiplas GPUs trabalhando em paralelo. Cloud HPC oferece acesso a clusters GPU com NVIDIA A100, H100, AMD Instinct MI250X e outras GPUs enterprise. Frameworks como PyTorch e TensorFlow distribuem treinamento através de múltiplas GPUs usando data parallelism e model parallelism. Modelos que levariam semanas em GPU única são treinados em dias com 8-16 GPUs em paralelo.
Implementação Vircos: Clusters GPU com rede RDMA InfiniBand HDR 200Gbps para comunicação de baixa latência entre GPUs. Ambientes pré-configurados com PyTorch, TensorFlow, Horovod e NCCL otimizados.
3. Cloud HPC é adequado para empresas com picos de demanda sazonais ou por projeto?
Sim, elasticidade é uma das maiores vantagens de Cloud HPC para demanda flutuante. Empresas com picos sazonais (fechamento fiscal, lançamento de produtos, campanhas de marketing) podem escalar recursos instantaneamente durante picos e reduzir em períodos normais. Projetos específicos que exigem poder computacional temporário podem provisionar recursos por dias ou semanas sem compromisso de longo prazo.
Implementação Vircos: Modelo pay-per-use permite pagar apenas por recursos utilizados durante picos. Auto-scaling automático baseado em demanda. Reserva de capacidade garantida para picos previsíveis com desconto.
Hardware e Especificações Técnicas
4. Quais GPUs estão disponíveis em Cloud HPC e como escolher a ideal?
Cloud HPC oferece múltiplas opções de GPUs enterprise conforme perfil de aplicação e orçamento. NVIDIA A100 80GB: Ideal para treinamento de IA/ML geral, simulações científicas e inferência. NVIDIA H100 80GB: Última geração para LLMs e workloads memory-intensive com Tensor Cores de 4ª geração. AMD Instinct MI250X 128GB: Excelente para workloads memory-bound com 3.2TB/s bandwidth (60% superior ao A100), custo 15-25% menor.
Implementação Vircos: Oferecemos todas as GPUs mencionadas com servidores Dell, HP, Supermicro e Gigabyte. Nossa equipe pode executar benchmarks comparativos com suas aplicações para identificar GPU ideal.
5. Que tipos de processadores CPU são usados em Cloud HPC?
Cloud HPC utiliza processadores enterprise de alta contagem de núcleos e performance por núcleo. Intel Xeon Scalable (Ice Lake, Sapphire Rapids): 8-60 núcleos por socket, excelente performance single-thread. AMD EPYC (Milan, Genoa): 16-96 núcleos por socket, melhor custo por núcleo, excelente para workloads paralelos. Escolha depende da aplicação: workloads que escalam bem com múltiplos núcleos se beneficiam de AMD EPYC; aplicações com código serial se beneficiam de Intel Xeon.
Implementação Vircos: Servidores com processadores Intel Xeon e AMD EPYC disponíveis. Análise de perfil de aplicação para recomendar processador ideal.
6. Qual capacidade de armazenamento é necessária para processar TB ou PB de dados?
Processamento de grandes volumes exige storage de alta capacidade e alta performance simultaneamente. Para datasets de terabytes (1-100TB): Storage NVMe local em servidores para máxima performance (leitura/escrita 3-7GB/s por drive). Para datasets de petabytes (100TB+): Storage paralelo distribuído como CEPH ou Lustre com throughput agregado de 10-100GB/s. Arquitetura típica combina storage NVMe local para hot data e storage paralelo para cold data.
Implementação Vircos: Implementamos soluções de gerenciamento de armazenamento com OS Nexus, CEPH e NAS QNAP/TrueNAS. Dimensionamento personalizado conforme volume de dados e requisitos de performance.
7. Como funciona rede RDMA e por que é crítica para Cloud HPC?
RDMA (Remote Direct Memory Access) permite transferência de dados entre servidores sem envolver CPU. Redes Ethernet tradicionais têm latência de 10-50 microssegundos e consomem 20-30% de CPU. RDMA com InfiniBand HDR 200Gbps ou Ethernet RoCE 100Gbps oferece latência inferior a 2 microssegundos e consome menos de 5% de CPU. Crítico para aplicações MPI onde nós trocam dados constantemente, treinamento distribuído de IA com sincronização de gradientes, e acesso a storage paralelo de alta performance.
Implementação Vircos: Infraestrutura com rede RDMA InfiniBand ou RoCE disponível. Consultoria em redes LAN/WAN de alta velocidade. Configuração e otimização de protocolos RDMA para máxima performance.
Limitações de Infraestrutura e Soluções
8. Como Cloud HPC resolve infraestrutura no limite de capacidade sem investimento massivo?
Infraestrutura própria saturada cria filas de processamento e atrasos em projetos críticos. Expandir datacenter próprio exige investimento de R$ 500K-R$ 6M+ em servidores, storage, rede, energia, refrigeração e espaço físico. Tempo de provisionamento é de 3-6 meses. Cloud HPC oferece capacidade praticamente ilimitada provisionada em 24-48 horas. Você adiciona recursos conforme necessidade sem investimento de capital, pagando apenas pelo uso.
Implementação Vircos: Migração assistida de workloads para cloud com planejamento técnico completo. Implementação sem interrupção de serviços críticos.
9. Como evitar tempo de provisionamento longo que atrasa projetos urgentes?
Provisionar hardware próprio envolve ciclo longo: aprovação orçamentária (2-4 semanas), licitação/compra (4-8 semanas), entrega internacional (4-12 semanas), instalação física (1-2 semanas), configuração e testes (2-4 semanas). Total: 3-6 meses em média. Cloud HPC provisiona recursos em 24-48 horas via interface web ou API. Servidores físicos dedicados, GPUs, storage e rede configurados e prontos para uso.
Implementação Vircos: Provisionamento rápido de ambientes Cloud HPC com configuração personalizada. Suporte técnico dedicado durante onboarding para garantir produtividade imediata.
10. Como Cloud HPC reduz custos de manutenção?
Manutenção de infraestrutura HPC própria consome 30-50% do tempo da equipe técnica. Atividades incluem: substituição de discos e componentes com falha, atualização de firmware e drivers, troubleshooting de hardware, gerenciamento de garantias e RMA, monitoramento de temperatura e energia. Cloud HPC transfere toda responsabilidade de manutenção de hardware para o provedor. Sua equipe foca em atividades estratégicas: otimização de aplicações, desenvolvimento de novos algoritmos, análise de resultados.
Implementação Vircos: Oferecemos manutenção preventiva e corretiva completa com SLA enterprise. Gestão de ativos e relatórios mensais de desempenho incluídos. Suporte 24/7 em Português, Inglês e Espanhol.
11. Como evitar obsolescência tecnológica sem novos investimentos?
Hardware HPC deprecia rapidamente – servidores com 3-5 anos já são considerados obsoletos. Processadores novos oferecem 30-50% mais performance por núcleo, GPUs novas oferecem 2-3x performance de geração anterior, e storage NVMe Gen5 oferece 2x throughput do Gen4. Manter infraestrutura atualizada exige investimento contínuo de R$ 200K-R$ 2M+ a cada 3 anos. Cloud HPC garante acesso contínuo a tecnologias de ponta sem novos investimentos.
Implementação Vircos: Realizamos upgrade de infraestruturas HPC existentes quando necessário. Programa trade-in disponível: desconto ou crédito na compra de novos equipamentos ao entregar equipamentos antigos.
12. Qual a economia real em custos operacionais com Cloud HPC?
Custos operacionais de infraestrutura HPC própria são proibitivos e crescentes. Cluster de 100 servidores consome 150-300 kW de energia (R$ 40K-80K/mês) mais refrigeração industrial (R$ 15K-30K/mês). Total: R$ 55K-110K/mês apenas em energia e cooling. Cloud HPC elimina completamente esses custos – você paga apenas pelo processamento, não pela infraestrutura física. Economia típica de 60-70% em custos operacionais comparado com datacenter próprio em 3 anos.
Implementação Vircos: Calculadora de TCO disponível para comparar custos cloud vs on-premise com análise detalhada de energia, refrigeração, espaço e manutenção. Solicite: comercial@vircos.com.br
Objetivos Estratégicos e ROI
13. É possível reduzir time-to-market de produtos em 50%+ com Cloud HPC?
Sim. Cloud HPC elimina gargalos computacionais que atrasam ciclos de desenvolvimento. Empresas que executam múltiplas iterações de simulações podem paralelizar processos que antes eram sequenciais. Exemplo: desenvolvimento de novo componente automotivo exige 50 simulações CFD (2 dias cada = 100 dias sequenciais). Com Cloud HPC executando 10 simulações paralelas, tempo reduz para 10 dias (90% redução).
Implementação Vircos: Consultoria especializada em otimização de workflows de desenvolvimento. Implementamos pipelines automatizados que maximizam paralelização e reduzem time-to-market.
14. Como Cloud HPC oferece flexibilidade para escalar rapidamente?
Cloud HPC permite adicionar ou remover recursos em minutos via interface web, API ou CLI. Necessita de 200 núcleos adicionais por 2 semanas para projeto urgente? Provisione instantaneamente e desative após conclusão. Pico sazonal exige 50 GPUs por 1 mês? Escale temporariamente. Cloud HPC oferece elasticidade perfeita: escala para cima durante picos, escala para baixo em períodos normais, pagando apenas pelo uso real.
Implementação Vircos: Gestão de máquinas virtuais com auto-scaling baseado em métricas customizadas. Ambientes escalam automaticamente sem intervenção manual.
15. Como conversão de CAPEX em OPEX melhora indicadores financeiros?
Conversão de CAPEX (investimento de capital) em OPEX (despesa operacional) oferece múltiplos benefícios financeiros. Investimento inicial de R$ 500K-R$ 6M+ em hardware impacta severamente orçamento anual, exige aprovações complexas e imobiliza capital. OPEX mensal previsível (R$ 20K-200K conforme uso) é mais fácil de aprovar, gerenciar e ajustar. Benefícios: OPEX é dedutível fiscalmente no mesmo ano, melhora EBITDA, libera capital para áreas estratégicas, reduz risco de obsolescência tecnológica e melhora fluxo de caixa.
Implementação Vircos: Modelos de precificação flexíveis: pay-per-use (máxima flexibilidade), reserva mensal com desconto (economia de 20-40%), ou híbrido (baseline reservado + burst pay-per-use).
16. Que tipo de suporte técnico especializado 24/7 é necessário?
Cloud HPC exige suporte técnico que compreenda tanto infraestrutura quanto aplicações científicas/técnicas. Problemas podem envolver: otimização de performance de aplicações MPI, troubleshooting de comunicação RDMA, configuração de schedulers (Slurm, PBS, LSF), gestão de storage paralelo (Lustre, CEPH), otimização de GPUs para IA/ML, e debugging de aplicações paralelas. Suporte 24/7 garante que problemas críticos sejam resolvidos imediatamente.
Implementação Vircos: Suporte técnico especializado 24/7 com engenheiros experientes em HPC, cloud computing, aplicações científicas e IA/ML. Atendimento em Português, Inglês e Espanhol. SLA enterprise com tempos de resposta garantidos: Crítico (15min), Alto (1h), Médio (4h), Baixo (24h).
17. Cloud HPC é ideal para empresas que planejam expandir IA/ML em 2025-2026?
Absolutamente. Cloud HPC é a plataforma ideal para expansão de IA/ML sem investimento massivo inicial. Treinamento de modelos de IA exige acesso a múltiplas GPUs de última geração (NVIDIA H100, A100, AMD Instinct MI250X) que custam R$ 100K-400K cada. Cluster de 8 GPUs exige investimento de R$ 800K-R$ 3M+ apenas em hardware. Cloud HPC oferece acesso imediato a clusters GPU sem compra de hardware. Conforme projetos de IA amadurecem, você escala recursos proporcionalmente.
Implementação Vircos: Ambientes cloud pré-configurados com frameworks de IA (PyTorch, TensorFlow, JAX), GPUs de última geração, storage otimizado para datasets massivos e ferramentas MLOps (Kubeflow, MLflow). Período de teste (PoC) disponível.
Implementação e Migração
18. Qual o tempo típico de implementação completa de Cloud HPC?
Metodologia estruturada em 6 fases garante migração sem interrupções. Processo típico leva 4-8 semanas da análise inicial até produção completa. Fase 1: Análise Técnica e Dimensionamento (1-2 semanas). Fase 2: Projeto Detalhado e Planejamento (1 semana). Fase 3: Provisionamento de Infraestrutura (1 semana). Fase 4: Testes e Validação (1 semana). Fase 5: Treinamento e Migração (1-2 semanas). Fase 6: Suporte e Otimização Contínua (ongoing).
Implementação Vircos: Equipe técnica dedicada para onboarding. Suporte especializado disponível 24/7 durante implementação.
19. Como funciona a migração de dados para Cloud HPC?
Transferência de datasets do ambiente atual para Cloud HPC utiliza conexões de alta velocidade, compressão e transferência paralela para minimizar tempo de migração. Validação de integridade de dados após transferência. Migração gradual de workloads começando por projeto piloto. Validamos resultados comparando com ambiente anterior. Após validação, migramos workloads restantes conforme cronograma.
Implementação Vircos: Planejamento técnico completo de migração. Suporte durante toda a transição para garantir zero perda de dados.
20. Que treinamento é oferecido para a equipe técnica?
Capacitação completa da equipe cliente em uso da infraestrutura Cloud HPC. Treinamento em submissão de jobs, monitoramento, troubleshooting, otimização de aplicações. Tópicos cobertos: Acesso à infraestrutura (SSH, VPN, portal web), Submissão de jobs (SLURM, PBS Pro), Gerenciamento de dados (upload, download, backup), Monitoramento de jobs e recursos, Otimização de performance, Troubleshooting de problemas comuns, Boas práticas de uso. Modalidades presencial ou online conforme preferência.
Implementação Vircos: Equipe treinada e certificada. Documentação completa de uso fornecida.
Tem outras questões técnicas sobre Cloud HPC? Nossa equipe de especialistas pode esclarecer qualquer dúvida sobre dimensionamento, migração, custos ou casos de uso específicos. Entre em contato: comercial@vircos.com.br | (11) 3280-1333
Metodologia de Implementação Cloud HPC Vircos
Processo estruturado em 6 fases garante migração sem interrupções e máxima performance desde o primeiro dia. Tempo típico: 4-8 semanas da análise inicial até produção completa.
Fase 1: Análise Técnica e Dimensionamento (Semana 1-2)
Auditoria de Infraestrutura Atual: Nossa equipe analisa sua infraestrutura atual e workloads críticos. Identificamos gargalos de performance, custos operacionais e oportunidades de otimização.
Informações coletadas: Aplicações HPC utilizadas, volume de dados processados (TB/PB por mês), perfil de utilização (contínuo, sazonal, picos específicos), requisitos de performance, requisitos de rede (latência, bandwidth, protocolos MPI), requisitos de storage (capacidade, throughput, IOPS), requisitos de aceleradores (GPUs, FPGAs, quantidade, memória).
Dimensionamento de Recursos: Calculamos configuração ideal baseada em benchmarks e perfil de workload. Definimos número de núcleos, quantidade de memória, tipo e quantidade de GPUs, capacidade de storage e arquitetura de rede.
Análise de ROI: Comparamos custos atuais (CAPEX + OPEX) vs Cloud HPC. Projetamos economia em 12, 24 e 36 meses considerando todos os custos.
Entregáveis: Relatório de auditoria técnica, arquitetura Cloud HPC recomendada, análise de ROI detalhada, proposta comercial com SLA.
Fase 2: Projeto Detalhado e Planejamento (Semana 2-3)
Arquitetura Técnica Detalhada: Documentamos arquitetura completa com diagramas de rede, storage e computação. Definimos topologia de rede RDMA, arquitetura de storage (local, distribuído, parallel file system), configuração de servidores e integração com sistemas existentes.
Plano de Migração: Estratégia de migração minimiza riscos e interrupções. Definimos quais workloads migrar primeiro (projeto piloto), cronograma de migração completa e plano de rollback em caso de problemas.
Configuração de Software: Definimos stack de software completo. Sistema operacional (Linux CentOS, Ubuntu, Rocky), gerenciador de jobs (SLURM, PBS Pro), bibliotecas MPI (OpenMPI, Intel MPI), compiladores (GCC, Intel, NVHPC), ferramentas de monitoramento.
Entregáveis: Documento de arquitetura técnica, plano de migração detalhado, especificação de software e configurações, cronograma de implementação.
Fase 3: Provisionamento de Infraestrutura (Semana 3-4)
Deploy de Hardware: Provisionamento de servidores físicos dedicados, GPUs, storage NVMe e rede RDMA. Instalação em datacenter com redundância de energia, refrigeração especializada e conectividade de alta velocidade.
Configuração de Rede: Implementação de rede RDMA de baixa latência. Configuração de InfiniBand HDR ou RoCE v2, testes de latência e bandwidth, otimização de parâmetros de rede para MPI.
Configuração de Storage: Deploy de storage NVMe local e/ou distribuído. Configuração de RAID, parallel file systems (Lustre, BeeGFS), testes de throughput e IOPS, otimização para workloads específicos.
Instalação de Software: Instalação e configuração de sistema operacional, gerenciador de jobs, bibliotecas e aplicações. Otimização de parâmetros de kernel, configuração de drivers de GPU, instalação de compiladores e ferramentas de desenvolvimento.
Entregáveis: Infraestrutura física provisionada, rede RDMA configurada e testada, storage configurado e otimizado, software instalado e configurado.
Fase 4: Testes e Validação (Semana 4-5)
Testes de Performance: Benchmarks padrão e testes com aplicações reais do cliente. Validamos que performance atende ou supera especificações. Executamos testes de latência de rede, throughput de storage, performance de GPUs e escalabilidade de aplicações MPI.
Testes de Funcionalidade: Validação completa de todas as funcionalidades. Gerenciador de jobs, submissão de trabalhos, monitoramento, acesso a storage, comunicação MPI, acesso a GPUs.
Otimização de Aplicações: Ajuste fino de aplicações para máxima performance. Otimização de parâmetros MPI, configuração de threads OpenMP, ajuste de batch size para GPUs, otimização de I/O.
Entregáveis: Relatório de testes de performance, relatório de testes de funcionalidade, documentação de otimizações aplicadas, certificação de aceite técnico.
Fase 5: Treinamento e Migração (Semana 5-6)
Treinamento da Equipe: Capacitação completa da equipe cliente em uso da infraestrutura Cloud HPC. Treinamento em submissão de jobs, monitoramento, troubleshooting, otimização de aplicações. Modalidades presencial ou online.
Migração de Dados: Transferência de datasets do ambiente atual para Cloud HPC. Utilizamos conexões de alta velocidade, compressão e transferência paralela para minimizar tempo de migração. Validação de integridade de dados após transferência.
Migração de Workloads: Migração gradual de workloads começando por projeto piloto. Validamos resultados comparando com ambiente anterior. Após validação, migramos workloads restantes conforme cronograma.
Entregáveis: Equipe treinada e certificada, dados migrados e validados, workloads em produção, documentação de uso.
Fase 6: Suporte e Otimização Contínua (Ongoing)
Monitoramento 24/7: Monitoramento contínuo de infraestrutura e aplicações. Alertas automáticos para problemas de hardware, rede ou storage. Intervenção proativa antes que problemas afetem produção.
Suporte Técnico Especializado: Equipe Vircos disponível para troubleshooting e otimização. Suporte remoto e presencial em Português, Inglês e Espanhol. SLA de resposta conforme criticidade.
Manutenção Preventiva: Manutenções programadas para evitar falhas. Atualizações de software, substituição preventiva de componentes, otimização de configurações.
Relatórios Mensais: Indicadores de desempenho e utilização de recursos. Relatórios mensais com métricas de utilização (CPU, GPU, storage, rede), performance de aplicações, disponibilidade de serviços e recomendações de otimização.
Entregáveis: Monitoramento 24/7 ativo, suporte técnico disponível, relatórios mensais de performance, otimizações contínuas aplicadas.
Pronto para começar sua migração para Cloud HPC? Nossa equipe pode iniciar análise técnica em 48 horas. Entre em contato: comercial@vircos.com.br | (11) 3280-1333
Benefícios Detalhados do Cloud HPC Vircos
Cloud HPC transforma CAPEX em OPEX, elimina custos de manutenção e oferece acesso a tecnologias de ponta sem investimento inicial massivo. Empresas que migram para Cloud HPC reportam redução de 40-60% no TCO e aumento de 3-5x na capacidade de inovação.
Benefícios Financeiros
Eliminação de CAPEX Inicial
Cluster HPC on-premise exige investimento inicial de milhões de reais. Servidores, storage, rede RDMA, infraestrutura de refrigeração, nobreaks e geradores. Cloud HPC elimina este investimento inicial, permitindo começar com orçamento mensal previsível.
Exemplo prático: Cluster com 100 servidores, 400 GPUs A100, storage de 1PB e rede InfiniBand pode custar R$ 15-20 milhões em CAPEX. Cloud HPC permite começar com R$ 50-100 mil/mês pagando apenas pelos recursos utilizados.
Redução de Custos Operacionais
Manutenção de cluster HPC consome 30-40% do TCO anual. Energia elétrica, refrigeração, equipe de administração, substituição de componentes, upgrades de software. Cloud HPC transfere estes custos para o provedor, reduzindo OPEX em 40-60%.
Custos eliminados:
- Energia elétrica (cluster de 400 GPUs consome 200-300 kW contínuos): R$ 480K-960K/ano
- Refrigeração especializada (CRAC, chillers): R$ 180K-360K/ano
- Equipe de administração (3-5 profissionais especializados): R$ 360K-720K/ano
- Substituição de componentes (GPUs, SSDs, fontes): R$ 120K-360K/ano
- Licenças de software de gerenciamento: R$ 60K-180K/ano
- Espaço físico (datacenter com piso elevado, controle ambiental): R$ 240K-480K/ano
Total economizado: R$ 1.44M-3.06M por ano.
Modelo de Pagamento Flexível
Pague apenas pelos recursos utilizados, quando utilizar. Projetos sazonais ou com demanda variável se beneficiam de elasticidade. Provisione 1000 núcleos para simulação crítica por 1 semana, depois reduza para 100 núcleos para análise de resultados.
Modelos disponíveis: Pay-per-use (máxima flexibilidade), reserva mensal (desconto 20-40%), contratos anuais (desconto 30-50%), modelo híbrido (baseline + burst), reserva de capacidade garantida.
Conversão de CAPEX em OPEX
OPEX mensal previsível (R$ 20K-200K) é mais fácil de aprovar que CAPEX de R$ 500K-R$ 20M+. Benefícios: dedutível fiscalmente no mesmo ano (vs depreciação 3-5 anos), melhora EBITDA, libera capital para P&D e expansão, reduz risco de obsolescência, melhora fluxo de caixa, facilita ajustes conforme mudanças de negócio.
Benefícios Técnicos
Acesso a Tecnologias de Ponta
GPUs NVIDIA H100, AMD MI250X (128GB, 3.2 TB/s), FPGAs Xilinx Alveo U250, rede RDMA InfiniBand HDR 200 Gbps, NVMe PCIe Gen5. Tecnologias que custam milhões para adquirir ficam acessíveis sob demanda. Teste novas arquiteturas antes de investir em hardware próprio.
- GPUs NVIDIA H100 80GB: Tensor Cores 4ª geração, Transformer Engine FP8, 3.0 TB/s bandwidth. Custo: R$ 300K-400K cada.
- GPUs AMD Instinct MI250X: 128GB memória (60% mais que A100), 3.2 TB/s bandwidth, 47.9 TFLOPS FP64. Ideal para workloads memory-intensive.
- CPUs Intel Xeon Sapphire Rapids: Até 96 núcleos, AVX-512, PCIe Gen5, DDR5.
- CPUs AMD EPYC Genoa: Até 128 núcleos, melhor custo por núcleo, ideal para paralelização massiva.
Escalabilidade Ilimitada
Escale de 1 a 10.000+ núcleos em 24-48 horas. Infraestrutura on-premise leva 3-6 meses para expandir (compra, entrega, instalação, configuração). Cloud HPC permite escalar rapidamente para atender picos de demanda ou novos projetos. Pague apenas pelo uso efetivo.
Performance Otimizada
Infraestrutura otimizada para HPC desde o design. Rede RDMA de baixa latência (inferior a 1µs), storage NVMe de alto throughput (10-100 GB/s), servidores físicos dedicados sem overhead de virtualização (bare metal). Performance comparável ou superior a clusters on-premise de última geração.
Redundância e Alta Disponibilidade
Infraestrutura redundante em múltiplos níveis. Fontes redundantes, rede redundante, storage com proteção contra falhas. SLA de 99.9% de disponibilidade (máximo 43.8 minutos indisponibilidade/mês) com compensação em caso de indisponibilidade.
Benefícios Operacionais
Foco em P&D, Não em Infraestrutura
Equipe técnica foca em pesquisa e desenvolvimento, não em manutenção de servidores. Vircos cuida de hardware, rede, storage, atualizações, monitoramento. Sua equipe foca em gerar resultados científicos e inovação.
Atividades eliminadas: Substituição de componentes, atualização de firmware, troubleshooting de hardware, gerenciamento de garantias, monitoramento de temperatura, planejamento de upgrades.
Provisionamento Rápido
Infraestrutura provisionada em 24-48 horas vs 3-6 meses on-premise. Elimina: aprovação orçamentária (2-4 semanas), licitação (4-8 semanas), entrega (4-12 semanas), instalação (1-2 semanas). Cloud HPC permite começar em dias, acelerando time-to-market.
Flexibilidade de Configuração
Ajuste configuração conforme necessidades do projeto. Mais GPUs para fase de treinamento, mais núcleos CPU para pré-processamento, mais storage para datasets. Reconfigure sem penalidades ou custos de hardware ocioso. Pague apenas pelo que está usando em cada momento.
Suporte Técnico Especializado
Equipe Vircos com expertise em HPC, IA, simulações científicas. Atendimento em Português, Inglês e Espanhol. Suporte remoto e presencial no Brasil e exterior. Consultoria para otimização de aplicações e troubleshooting de performance. SLA de resposta: crítico (15 min), alto (1h), médio (4h).
Benefícios Estratégicos de Negócio
Aumento da Capacidade de Inovação
Mais recursos computacionais permitem mais experimentos, mais iterações, mais inovação. Empresas reportam aumento de 3-5x no número de simulações realizadas após migração para Cloud HPC, acelerando desenvolvimento de produtos.
Redução de Time-to-Market
Simulações mais rápidas permitem mais iterações de design em menos tempo. Produto que levaria 18 meses para desenvolver pode ser reduzido para 12 meses através de paralelização massiva de simulações. Exemplo: 50 simulações CFD (2 dias cada = 100 dias sequenciais) executadas em paralelo (10 simultâneas) reduzem para 10 dias (90% redução).
Vantagem Competitiva
Acesso a recursos computacionais de ponta nivela campo de jogo. Startups e empresas de médio porte podem competir com grandes corporações sem investir milhões em infraestrutura própria. Democratização do acesso a HPC.
Gestão de Risco
Elimina risco de obsolescência tecnológica. Hardware HPC deprecia rapidamente: GPUs novas a cada 2 anos (2-3x mais rápidas), CPUs a cada 3-4 anos (30-50% mais performance). Cloud HPC transfere este risco para o provedor, garantindo acesso sempre às tecnologias mais recentes sem novos investimentos.
Quer quantificar os benefícios específicos para sua empresa? Podemos elaborar análise de ROI detalhada comparando custos atuais vs Cloud HPC. Solicite análise gratuita: comercial@vircos.com.br | (11) 3280-1333
Parcerias Estratégicas
Oferecemos um portfólio completo de soluções tecnológicas. Conheça nossos principais serviços:
Infraestrutura e Cloud
A Vircos oferece soluções completas em datacenter, colocation, migração de nuvem, VMware, virtualização e servidores BareMetal com tecnologias enterprise de ponta.
Segurança e Compliance
A Vircos oferece soluções especializadas em segurança cibernética, adequação à LGPD, firewall, consultoria em crimes digitais e redes LAN, WAN, Wi-Fi e 5G.
HPC e Storage
A Vircos oferece soluções avançadas em computação de alta performance, monitoramento de clusters, storage enterprise e sistemas NAS para máxima performance.
Suporte Técnico
A Vircos oferece suporte especializado remoto e presencial no Brasil e exterior, manutenção preventiva e corretiva, gestão de ativos e atendimento em Português, Inglês e Espanhol.
Treinamentos e Locação
A Vircos oferece cursos certificados em diversas tecnologias e segurança da informação, além de locação de equipamentos com contratos flexíveis.
