{"id":18938,"date":"2026-07-14T17:08:32","date_gmt":"2026-07-14T09:08:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.oscoo.com\/?p=18938"},"modified":"2026-07-14T17:08:34","modified_gmt":"2026-07-14T09:08:34","slug":"why-do-ai-need-ram-and-ssd","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oscoo.com\/pt\/news\/why-do-ai-need-ram-and-ssd\/","title":{"rendered":"Por que raz\u00e3o a IA precisa de RAM e de um SSD?"},"content":{"rendered":"
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A execu\u00e7\u00e3o de cargas de trabalho de IA depende tanto da mem\u00f3ria (RAM) como de unidades de estado s\u00f3lido (SSDs)<\/span><\/a>, que funcionam, respetivamente, como um espa\u00e7o de trabalho de computa\u00e7\u00e3o em tempo real e um armaz\u00e9m de dados de alta velocidade. Nenhum dos dois \u00e9 dispens\u00e1vel. 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 efici\u00eancia da alimenta\u00e7\u00e3o de dados durante o treino. Quanto maior for o modelo de IA, maiores ser\u00e3o as exig\u00eancias tanto em termos de capacidade como de velocidade. Esta \u00e9 a raz\u00e3o fundamental pela qual o atual boom da IA impulsionou um aumento na procura de chips de mem\u00f3ria e de armazenamento.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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O papel fundamental da RAM na IA<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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A mem\u00f3ria funciona como uma \u00e1rea de armazenamento tempor\u00e1rio de dados de alta velocidade entre o processador e o armazenamento permanente, com velocidades de leitura\/grava\u00e7\u00e3o dezenas a centenas de vezes mais r\u00e1pidas do que as dos SSDs, embora os dados se percam quando a alimenta\u00e7\u00e3o \u00e9 desligada. No que diz respeito \u00e0 IA, a mem\u00f3ria desempenha tr\u00eas fun\u00e7\u00f5es essenciais.<\/p>

  1. Resid\u00eancia de modelo.<\/span><\/strong>\u00a0Quer se trate de um chatbot ou de uma ferramenta de gera\u00e7\u00e3o de imagens, um modelo de IA tem de ser totalmente carregado na mem\u00f3ria durante a execu\u00e7\u00e3o, para que o processador possa aceder-lhe rapidamente. Se a mem\u00f3ria n\u00e3o tiver capacidade para armazenar o modelo na \u00edntegra, o sistema \u00e9 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.<\/span><\/li>
  2. Tempor\u00e1rio<\/span> armazenamento de vari\u00e1veis interm\u00e9dias.<\/span><\/strong>\u00a0Durante o treino de modelos de IA, s\u00e3o geradas quantidades enormes de dados ef\u00e9meros, incluindo valores de ativa\u00e7\u00e3o para cada camada, gradientes calculados e par\u00e2metros de estado do otimizador. Estes dados s\u00e3o lidos e gravados repetidamente ao longo do ciclo de treino e t\u00eam de residir numa mem\u00f3ria de alta velocidade para garantir a efici\u00eancia do treino. No caso de modelos de linguagem de grande dimens\u00e3o, o volume de dados interm\u00e9dios excede frequentemente em muito os pr\u00f3prios pesos do modelo.<\/span><\/li>
  3. Armazenamento em buffer para o pr\u00e9-processamento de dados.<\/span><\/strong>\u00a0Antes de serem enviados para a GPU, os dados de treino t\u00eam de ser submetidos a processos de aumento, normaliza\u00e7\u00e3o, agrupamento em lotes e outras etapas de pr\u00e9-processamento na mem\u00f3ria. Uma capacidade de mem\u00f3ria insuficiente pode paralisar o fluxo de dados, obrigando a GPU a ficar inativa enquanto aguarda os dados \u2014 o que representa um desperd\u00edcio de recursos computacionais dispendiosos.<\/span><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Para al\u00e9m da capacidade, a largura de banda da mem\u00f3ria \u00e9 igualmente fundamental.\u00a0<\/span>A tend\u00eancia atual Mem\u00f3ria DDR5<\/span><\/a> Os m\u00f3dulos podem atingir at\u00e9 51,2 GB\/s por m\u00f3dulo e, com configura\u00e7\u00f5es multicanal, a largura de banda total do sistema pode facilmente ultrapassar os 400 GB\/s<\/span>, garantindo um fluxo constante de dados para a GPU.\u00a0<\/span>No terceiro trimestre de 2025, a penetra\u00e7\u00e3o da DDR5 no mercado de servidores tinha ultrapassado os 90%<\/span>, tornando-a a escolha indiscut\u00edvel para centros de dados e clusters de treino de IA. Uma largura de banda insuficiente ir\u00e1 criar um estrangulamento mesmo nas GPUs mais potentes.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    O papel fundamental dos SSD na IA<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Os SSDs s\u00e3o dispositivos de armazenamento persistente que guardam todos os dados est\u00e1ticos relacionados com a IA a longo prazo. Em compara\u00e7\u00e3o com os tradicionais unidades de disco r\u00edgido (HDD)<\/span><\/a>, os SSD oferecem velocidades de leitura\/grava\u00e7\u00e3o aleat\u00f3rias centenas de vezes mais r\u00e1pidas e uma lat\u00eancia extremamente baixa, o que \u00e9 crucial para as cargas de trabalho de IA.<\/p>

    1. O armazenamento de ficheiros de modelos \u00e9 a utiliza\u00e7\u00e3o mais b\u00e1sica dos SSDs.<\/strong> Os grandes modelos mais comuns atualmente t\u00eam tamanhos que variam entre dezenas e centenas de gigabytes, e cada inicializa\u00e7\u00e3o requer que o modelo completo seja carregado do armazenamento para a mem\u00f3ria. Carregar um modelo com 70 mil milh\u00f5es de par\u00e2metros a partir de um disco r\u00edgido convencional (HDD) pode demorar v\u00e1rios minutos, enquanto um SSD NVMe de alto desempenho pode reduzir esse tempo para dezenas de segundos.<\/span><\/li>
    2. O desempenho na leitura do conjunto de dados de treino \u00e9 ainda mais crucial.<\/strong> O treino de IA seleciona aleatoriamente exemplos do conjunto de dados para formar lotes \u2014 uma carga de trabalho caracterizada por um grande n\u00famero de leituras aleat\u00f3rias de ficheiros pequenos, que \u00e9 precisamente onde os discos r\u00edgidos (HDD) t\u00eam dificuldades. Os discos r\u00edgidos (HDD) s\u00f3 conseguem processar cerca de uma centena de leituras aleat\u00f3rias por segundo,\u00a0<\/span>considerando que os SSDs PCIe 4.0 convencionais atuais oferecem normalmente mais de 1 000 K IOPS em leituras aleat\u00f3rias, e que as unidades PCIe 5.0 topo de gama podem atingir at\u00e9 2 000 K IOPS, mais de 20 000 vezes o valor dos discos r\u00edgidos (HDD)<\/span>. Se os dados de treino estiverem armazenados num disco r\u00edgido (HDD), a utiliza\u00e7\u00e3o da GPU poder\u00e1 descer abaixo de 20%, sendo que a maior parte do tempo \u00e9 passada \u00e0 espera que os dados sejam carregados.<\/span><\/li>
    3. O armazenamento de pontos de verifica\u00e7\u00e3o durante o treino tamb\u00e9m depende dos SSDs.<\/strong> Para evitar a perda do progresso caso o treino seja interrompido, o sistema guarda periodicamente os estados do modelo, sendo que cada grava\u00e7\u00e3o varia entre v\u00e1rios GB e dezenas de GB. As baixas velocidades de grava\u00e7\u00e3o prolongam os intervalos entre os pontos de verifica\u00e7\u00e3o e reduzem a efici\u00eancia global do treino.<\/span><\/li>
    4. Nos centros de dados de IA de grande escala, os SSDs tamb\u00e9m funcionam como o n\u00edvel de dados ativos.<\/strong> Os dados de treino a que se acede com frequ\u00eancia e os modelos ativos residem em SSDs, enquanto as c\u00f3pias de seguran\u00e7a hist\u00f3ricas e os dados inativos, aos quais se acede com pouca frequ\u00eancia, s\u00e3o transferidos para HDDs mais econ\u00f3micos ou bibliotecas de fitas, alcan\u00e7ando assim um equil\u00edbrio entre desempenho e custo.<\/span><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Como os dois funcionam em conjunto<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Os sistemas de IA utilizam uma pir\u00e2mide de armazenamento hier\u00e1rquica: quanto mais elevado for o n\u00edvel, maior ser\u00e1 a velocidade, menor ser\u00e1 a capacidade e mais elevado ser\u00e1 o custo por unidade.<\/p>