A execução de cargas de trabalho de IA depende tanto da memória (RAM) como de unidades de estado sólido (SSDs), que funcionam, respetivamente, como um espaço de trabalho de computação em tempo real e um armazém de dados de alta velocidade. Nenhum dos dois é dispensável. A capacidade da RAM determina se um modelo de IA pode ser carregado sem problemas e a rapidez com que este funciona, enquanto o SSD afeta o tempo de arranque do modelo e a eficiência da alimentação de dados durante o treino. Quanto maior for o modelo de IA, maiores serão as exigências tanto em termos de capacidade como de velocidade. Esta é a razão fundamental pela qual o atual boom da IA impulsionou um aumento na procura de chips de memória e de armazenamento.
O papel fundamental da RAM na IA
A memória funciona como uma área de armazenamento temporário de dados de alta velocidade entre o processador e o armazenamento permanente, com velocidades de leitura/gravação dezenas a centenas de vezes mais rápidas do que as dos SSDs, embora os dados se percam quando a alimentação é desligada. No que diz respeito à IA, a memória desempenha três funções essenciais.
- Residência de modelo. Quer se trate de um chatbot ou de uma ferramenta de geração de imagens, um modelo de IA tem de ser totalmente carregado na memória durante a execução, para que o processador possa aceder-lhe rapidamente. Se a memória não tiver capacidade para armazenar o modelo na íntegra, o sistema é obrigado a ler e a gravar constantemente no SSD, o que reduz o desempenho em dezenas de vezes e, em casos graves, o programa pode nem sequer conseguir iniciar.
- Temporário armazenamento de variáveis intermédias. Durante o treino de modelos de IA, são geradas quantidades enormes de dados efémeros, incluindo valores de ativação para cada camada, gradientes calculados e parâmetros de estado do otimizador. Estes dados são lidos e gravados repetidamente ao longo do ciclo de treino e têm de residir numa memória de alta velocidade para garantir a eficiência do treino. No caso de modelos de linguagem de grande dimensão, o volume de dados intermédios excede frequentemente em muito os próprios pesos do modelo.
- Armazenamento em buffer para o pré-processamento de dados. Antes de serem enviados para a GPU, os dados de treino têm de ser submetidos a processos de aumento, normalização, agrupamento em lotes e outras etapas de pré-processamento na memória. Uma capacidade de memória insuficiente pode paralisar o fluxo de dados, obrigando a GPU a ficar inativa enquanto aguarda os dados — o que representa um desperdício de recursos computacionais dispendiosos.
Para além da capacidade, a largura de banda da memória é igualmente fundamental. A tendência atual Memória DDR5 Os módulos podem atingir até 51,2 GB/s por módulo e, com configurações multicanal, a largura de banda total do sistema pode facilmente ultrapassar os 400 GB/s, garantindo um fluxo constante de dados para a GPU. No terceiro trimestre de 2025, a penetração da DDR5 no mercado de servidores tinha ultrapassado os 90%, tornando-a a escolha indiscutível para centros de dados e clusters de treino de IA. Uma largura de banda insuficiente irá criar um estrangulamento mesmo nas GPUs mais potentes.
O papel fundamental dos SSD na IA
Os SSDs são dispositivos de armazenamento persistente que guardam todos os dados estáticos relacionados com a IA a longo prazo. Em comparação com os tradicionais unidades de disco rígido (HDD), os SSD oferecem velocidades de leitura/gravação aleatórias centenas de vezes mais rápidas e uma latência extremamente baixa, o que é crucial para as cargas de trabalho de IA.
- O armazenamento de ficheiros de modelos é a utilização mais básica dos SSDs. Os grandes modelos mais comuns atualmente têm tamanhos que variam entre dezenas e centenas de gigabytes, e cada inicialização requer que o modelo completo seja carregado do armazenamento para a memória. Carregar um modelo com 70 mil milhões de parâmetros a partir de um disco rígido convencional (HDD) pode demorar vários minutos, enquanto um SSD NVMe de alto desempenho pode reduzir esse tempo para dezenas de segundos.
- O desempenho na leitura do conjunto de dados de treino é ainda mais crucial. O treino de IA seleciona aleatoriamente exemplos do conjunto de dados para formar lotes — uma carga de trabalho caracterizada por um grande número de leituras aleatórias de ficheiros pequenos, que é precisamente onde os discos rígidos (HDD) têm dificuldades. Os discos rígidos (HDD) só conseguem processar cerca de uma centena de leituras aleatórias por segundo, considerando que os SSDs PCIe 4.0 convencionais atuais oferecem normalmente mais de 1 000 K IOPS em leituras aleatórias, e que as unidades PCIe 5.0 topo de gama podem atingir até 2 000 K IOPS, mais de 20 000 vezes o valor dos discos rígidos (HDD). Se os dados de treino estiverem armazenados num disco rígido (HDD), a utilização da GPU poderá descer abaixo de 20%, sendo que a maior parte do tempo é passada à espera que os dados sejam carregados.
- O armazenamento de pontos de verificação durante o treino também depende dos SSDs. Para evitar a perda do progresso caso o treino seja interrompido, o sistema guarda periodicamente os estados do modelo, sendo que cada gravação varia entre vários GB e dezenas de GB. As baixas velocidades de gravação prolongam os intervalos entre os pontos de verificação e reduzem a eficiência global do treino.
- Nos centros de dados de IA de grande escala, os SSDs também funcionam como o nível de dados ativos. Os dados de treino a que se acede com frequência e os modelos ativos residem em SSDs, enquanto as cópias de segurança históricas e os dados inativos, aos quais se acede com pouca frequência, são transferidos para HDDs mais económicos ou bibliotecas de fitas, alcançando assim um equilíbrio entre desempenho e custo.
Como os dois funcionam em conjunto
Os sistemas de IA utilizam uma pirâmide de armazenamento hierárquica: quanto mais elevado for o nível, maior será a velocidade, menor será a capacidade e mais elevado será o custo por unidade.
- No topo da lista está a VRAM da GPU ou Memória de alta largura de banda (HBM), que contém os dados que estão a ser calculados neste momento: o mais rápido, mas com a menor capacidade.
- O segundo nível é a memória RAM do sistema, que armazena os dados a serem processados a seguir e todos os resultados intermédios: um pouco mais lento, mas com uma capacidade muito maior.
- O terceiro nível é constituído por SSDs NVMe, que albergam modelos e conjuntos de dados a que se acede com frequência: Mais lento, mas com capacidade para grandes volumes.
- Na parte inferior encontram-se discos rígidos (HDD) e fitas para cópias de segurança «a frio» de longo prazo: o mais lento, mas com o custo mais baixo por gigabyte.
Os dados circulam de forma ordenada entre estas camadas. No início do treino ou da inferência, os pesos do modelo são carregados a partir dos SSDs para a memória RAM do sistema. Durante o cálculo, os dados do lote atual são transferidos da RAM para a VRAM da GPU. Depois de a GPU concluir o seu trabalho, os resultados são gravados de volta na RAM e, em seguida, guardados periodicamente nos SSDs. Um estrangulamento de desempenho em qualquer camada irá prejudicar todo o sistema, razão pela qual a atualização de um sistema de IA requer, normalmente, uma abordagem holística. Substituir apenas a placa gráfica, mantendo a memória e o armazenamento antigos, resultará em ganhos muito limitados.
Orientações de configuração para diferentes cenários
Os diferentes casos de utilização da IA apresentam requisitos de memória e de SSD muito distintos. A tabela seguinte apresenta as configurações recomendadas com base em configurações típicas em 2026.
| Caso de utilização | Memória RAM recomendada | Capacidade recomendada do SSD |
|---|---|---|
| Inferência local para um LLM com 7 mil milhões de parâmetros | 32 GB ou mais | 512 GB ou mais |
| Inferência local para um LLM com 13 mil milhões de parâmetros | 64 GB ou mais | 1 TB ou mais |
| Utilização diária da IA para geração de imagens | 32 GB ou mais | 1 TB ou mais |
| Treino e ajuste fino de modelos de pequena a média dimensão | 64 GB ou mais | SSD NVMe PCIe 4.0 de 2 TB ou mais |
| Treino de modelos de grande dimensão com múltiplas GPU num único nó | 256 GB a 512 GB | SSD NVMe de nível empresarial com 8 TB ou mais |
| Servidor de IA de classe de centro de dados | 1 TB a 4 TB de DDR5 | SSD de nível empresarial com 30 TB ou mais |
