Requisitos de hardware por nível
Três níveis para cada carga: o mínimo que funciona, o ponto ideal recomendado e o nível confortável de margem. São os mesmos níveis que o motor de decisão WisePC usa quando planeia um build em torno do teu objetivo.
| Nível | Núcleos de CPU | RAM | Armazenamento | GPU | VRAM | Rede |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Mínimo | 8 cores | 16 GB | 1 TB (ssd) | ai | 12 GB de VRAM | 1 GbE |
| Recomendado | 12 cores | 32 GB | 1 TB (ssd) | ai | 16 GB de VRAM | 2.5 GbE |
| Confortável | 16 cores | 64 GB | 2 TB (ssd) | ai | 24 GB de VRAM | 10 GbE |
| Exagerado | 26 cores | 103 GB | 4 TB (ssd) | ai | 24 GB de VRAM | 10 GbE |
Além de Confortável — 26 núcleos, 103 GB de RAM, 4 TB (SSD): margem que nunca usará só para este workload. Ponha a diferença em armazenamento, backup ou silêncio.
Formato de sistema recomendado
Derivado pelo motor de decisão do nível recomendado — a mesma lógica que planeia builds completos.
Requirements (12 threads, 32GB RAM, 4TB storage, dedicated GPU) need a custom tower build.
Se este workload merece a sua própria máquina ou deve viver no servidor principal.
GPU-bound compute is expensive to duplicate — a second GPU box roughly doubles cost for little resilience gain. Keep it on the main machine.
Arrays de armazenamento, com preços
Cinco estratégias físicas para a capacidade recomendada — mesmo planeador, mesmo modelo de discos e mesmos preços de referência que a ferramenta de armazenamento.
| Estratégia | Discos | Útil | Custo | Repouso |
|---|---|---|---|---|
| Cheapest | 1× 4TB hdd | 4 TB · none | ≈ €100 | 5 W |
| Balanced | 1× 16TB hdd | 16 TB · none | ≈ €240 | 6 W |
| Redundant | 3× 8TB hdd | 8 TB · parity2 | ≈ €450 | 15 W |
| Expansion-friendly | 1× 20TB hdd | 20 TB · none | ≈ €300 | 7 W |
| Performance Recomendado | 2× 4TB nvme | 4 TB · parity1 | ≈ €480 | 2 W |
For a fast working tier, go all-flash — the performance strategy protects speed without the HDD rebuild pain.
Backup não é armazenamento
A cópia extra que sobrevive a falhas, eliminações e ransomware — mesmo motor que o planeador de backup.
Protect 1TB with at least two copies on separate hardware, ideally one offsite. The recommended start is a dedicated NAS.
Add a second copy outside the building — cloud or a drive at a friend's house.
Use a versioning-aware tool (restic, borg, Backblaze) that keeps history.
Schedule backups automatically and monitor them.
Keep the backup on separate hardware or offsite.
Quanto vai custar?
Intervalos EUR neutros do modelo de referência (≈ = preço de rua estimado). Os preços reais estão na página do build para a sua região.
A computação (CPU, placa, RAM, GPU) não está incluída — veja o build recomendado para preços em direto.
Perspetiva de crescimento
O que acontece quando os dados continuam a crescer — mesmo motor que o simulador de crescimento.
This architecture becomes inadequate in year 2 — 2 bays needed. Plan the next step (bigger array, NAS or DAS, or a stronger platform) before then.
Exceeds max 2TB by 1TB — need larger array/DAS/NAS. Fresh Performance array for 3TB: 2 bays, ~480€.
De que nível precisas?
- Escolhe Mínimo (8 núcleos, 16 GB de RAM) apenas para uma máquina de uso único com orçamento apertado — espera pouca margem.
- Recomendado (12 núcleos, 32 GB de RAM) é o ponto ideal: suficiente para a carga mais os serviços secundários habituais, sem gastar demais.
- Escolhe Confortável (16 núcleos, 64 GB de RAM) quando esta carga partilha a máquina com outras ou vai crescer — pagas por margem, não por ansiedade.
- Regra de GPU para esta carga: ai.Regra GPU para esta carga: ai (16 GB de VRAM).
Também abordado neste guia
Assistente de código (LLM local)
Modelos locais de conclusão de código e chat (Ollama, Continue).
Perguntas frequentes
Quanta RAM precisa o local ai inference?
16 GB é o mínimo sensato, 32 GB cobre a maioria das configurações reais e 64 GB dá margem confortável para crescimento e serviços extra.
De quantos núcleos de CPU precisa o local ai inference?
Uma CPU com 8 núcleos é o mínimo, 12 núcleos é o ponto ideal recomendado e 16 núcleos é confortável quando partilha a máquina com outras cargas.
O local ai inference precisa de uma GPU dedicada?
Uma GPU dedicada é fortemente recomendada — esta carga faz computação de IA. Precisa de 12–24 GB de VRAM (12 mínimo, 16 recomendado, 24 confortável).
Que armazenamento e rede o local ai inference espera?
Armazenamento: 1 TB de SSD é a linha de base recomendada (1 TB mínimo, 2 TB confortável). Rede: 2.5 GbE é a linha de base recomendada.
O que funciona bem ao lado do local ai inference?
Combina naturalmente com: Geração de imagens, Experimentação com IA, Bases de dados.
Quanta energia consome local ai inference?
O array consome cerca de 37 W em repouso (≈ 81 €/ano a 0,25 €/kWh). O sistema completo soma CPU, placa e ventoinhas — ver a secção de custo para intervalos honestos.