Guillem Alsina Gonzàlez
A fabricante de hardware informático GIGABYTE Technology apresentou na feira COMPUTEX 2026 a concretização prática das suas infraestruturas de inteligência artificial em grande escala, uma proposta que dá continuidade ao desenho prévio da sua estratégia empresarial denominada “Future Landing”, transferindo os ambientes de computação da fase de planeamento técnico para a produção real no mercado empresarial.
A sua arquitetura de fábricas de IA inclui a plataforma NVIDIA Vera Rubin NVL72 e o centro de validação GAIFA em Taiwan, um espaço que integra sistemas de computação de última geração, redes de alta velocidade e o ecossistema de software associado, com o objetivo de verificar a viabilidade dos equipamentos e otimizar as cargas de trabalho antes da sua implementação operacional. O controlo destas instalações é realizado através do software de gestão unificada GPM, que centraliza a monitorização dos servidores, das redes, do fornecimento de energia elétrica e das tecnologias de refrigeração.
Para acelerar as implementações, a plataforma modular GADU integra alta densidade de computação e refrigeração líquida em unidades prontas para transporte. Este sistema modular foi concebido para reduzir os prazos de construção habituais dos centros de dados tradicionais, oferecendo compatibilidade com arquiteturas de refrigeração líquida direta e por imersão em diferentes ambientes de operação.
A atualização do hardware baseia-se nos novos aceleradores AMD Instinct de quarta geração para simulações e IA agêntica, com opções de expansão como as placas AMD Instinct MI355X, configuradas para simulações científicas e modelação avançada. Para as organizações que precisam de manter as suas plataformas de servidores já existentes baseadas em processadores AMD EPYC com ligações PCIe, a variante MI350P oferece uma via de atualização direta para executar cargas de trabalho equivalentes.
O fluxo de IA física transfere os modelos sequencialmente das simulações Omniverse para o controlo robótico em tempo real através de sistemas na periferia. Este processo começa com o desenvolvimento de gémeos digitais através de ambientes NVIDIA OVX que operam sobre a arquitetura MGX com unidades de processamento gráfico profissionais. Na etapa seguinte, o treino do sistema é transferido para arquiteturas HGX para a geração de dados sintéticos e a aprendizagem por reforço. Por fim, os modelos validados são executados em dispositivos periféricos (na borda da rede ou edge) baseados em NVIDIA Jetson para a gestão robótica direta em ambientes reais, complementada com ferramentas de visualização de simulações.
No setor da saúde, os sistemas compactos e as plataformas de visão acelerada executam inferência local para o diagnóstico assistido, garantindo a privacidade. Os computadores de tamanho reduzido BRIX são combinados com ferramentas de análise médica para a classificação de esfregaços de medula óssea e a deteção de pólipos em tempo real durante as colonoscopias. O pré-processamento das imagens é suportado por plataformas de visão aceleradas por hardware que reduzem a carga de trabalho do processador central, enquanto as análises de imagens pulmonares por inferência são realizadas localmente para cumprir as normas de proteção de dados.
Neste mesmo ambiente de descentralização de recursos, as estações de trabalho corporativas e os supercomputadores de secretária permitem o treino privado e a personalização de modelos de software de assistência sem depender de infraestruturas centralizadas.
