{"id":20235,"date":"2026-08-31T18:35:04","date_gmt":"2026-08-31T10:35:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.oscoo.com\/?p=20235"},"modified":"2026-08-31T18:36:58","modified_gmt":"2026-08-31T10:36:58","slug":"do-ai-servers-use-ddr5-ram","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oscoo.com\/pt\/news\/do-ai-servers-use-ddr5-ram\/","title":{"rendered":"Os servidores de IA utilizam mem\u00f3ria RAM DDR5?"},"content":{"rendered":"
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Os servidores de IA utilizam amplamente a mem\u00f3ria DDR5, que \u00e9 atualmente a configura\u00e7\u00e3o padr\u00e3o de mem\u00f3ria do sistema para infraestruturas de computa\u00e7\u00e3o de IA. Quer se trate de servidores de treino de IA de gama alta ou de servidores de infer\u00eancia em grande escala, a DDR5 funciona como mem\u00f3ria principal do lado da CPU e atua em conjunto com a mem\u00f3ria HBM (alta largura de banda) do lado da GPU. Ambas t\u00eam fun\u00e7\u00f5es diferentes, mas complementares, e, em conjunto, garantem o funcionamento est\u00e1vel das cargas de trabalho de IA. Impulsionada fortemente pela procura de IA, a penetra\u00e7\u00e3o da DDR5 no mercado global de servidores de IA atingiu um n\u00edvel elevado em 2026, tornando-a um componente essencial da infraestrutura de computa\u00e7\u00e3o de IA.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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A DDR5 \u00e9 agora uma configura\u00e7\u00e3o padr\u00e3o para servidores de IA<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Com o r\u00e1pido crescimento do setor da IA, a DDR5 completou a sua transi\u00e7\u00e3o de \u201cconfigura\u00e7\u00e3o opcional\u201d para \u201cconfigura\u00e7\u00e3o padr\u00e3o\u201d e tornou-se um componente obrigat\u00f3rio para os servidores de IA.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Em termos de penetra\u00e7\u00e3o no mercado, prev\u00ea-se que a taxa de penetra\u00e7\u00e3o global da DDR5 no mercado mundial de DRAM para servidores se situe entre 62% e 82% em 2026.<\/strong> No segmento dos servidores de IA, a taxa \u00e9 significativamente mais elevada. Os novos modelos dos principais fornecedores passaram a utilizar exclusivamente DDR5, e a substitui\u00e7\u00e3o geracional da DDR4 pela DDR5 est\u00e1 praticamente conclu\u00edda.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Os servidores de IA utilizam muito mais mem\u00f3ria DDR5 do que os servidores empresariais tradicionais.<\/strong> A capacidade de mem\u00f3ria DDR5 de um \u00fanico servidor de IA \u00e9 de 8 a 10 vezes superior \u00e0 de um servidor tradicional. A procura por DDR5 por parte dos prestadores de servi\u00e7os na nuvem e das empresas de IA tornou-se o principal motor de crescimento do mercado global de DDR5, representando uma quota significativa do valor total do mercado e tornando-se o maior motor de crescimento para a ind\u00fastria de mem\u00f3rias. Por exemplo, um servidor de treino de IA de gama alta e de uso generalizado, baseado na plataforma NVIDIA H100, utiliza normalmente entre 2 TB e 4 TB de mem\u00f3ria de sistema DDR5, juntamente com 640 GB de mem\u00f3ria HBM, formando uma arquitetura de mem\u00f3ria hier\u00e1rquica. As duas mem\u00f3rias tratam, respetivamente, do armazenamento em cache dos par\u00e2metros do modelo e do armazenamento em buffer dos dados de computa\u00e7\u00e3o ativa.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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A cadeia de abastecimento do setor tamb\u00e9m concluiu a sua adapta\u00e7\u00e3o total. As plataformas de CPU para servidores de nova gera\u00e7\u00e3o da Intel e da AMD suportam nativamente a DDR5.<\/strong> Fornecedores de mem\u00f3ria como a Micron, a SK hynix e a Samsung lan\u00e7aram produtos DDR5 RDIMM especificamente otimizados para IA, abrangendo especifica\u00e7\u00f5es de gama alta, tais como m\u00f3dulos de alta capacidade de 256 GB e velocidades de 9200 MT\/s. No mercado chin\u00eas, espera-se que os principais fornecedores de servidores, como a Inspur Information, a Dawning Information Industry e a H3C, atinjam taxas de configura\u00e7\u00e3o de DDR5 superiores a 92% nos servidores de IA vendidos em 2026, concluindo assim a transi\u00e7\u00e3o dos produtos.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Principais raz\u00f5es pelas quais os servidores de IA optam pela DDR5<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Em compara\u00e7\u00e3o com a gera\u00e7\u00e3o anterior, a DDR4, a DDR5 oferece melhorias fundamentais em termos de largura de banda, capacidade e efici\u00eancia energ\u00e9tica. Estas melhorias v\u00e3o ao encontro das necessidades essenciais das cargas de trabalho de IA e constituem uma das principais raz\u00f5es pelas quais a DDR5 se tornou uma configura\u00e7\u00e3o padr\u00e3o para servidores de IA.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Uma maior largura de banda est\u00e1 em sintonia com os conjuntos de instru\u00e7\u00f5es de acelera\u00e7\u00e3o de IA<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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A velocidade padr\u00e3o da mem\u00f3ria DDR5 para servidores situa-se atualmente entre os 5600 MT\/s e os 6400 MT\/s, enquanto os mais recentes produtos topo de gama de 2026 j\u00e1 ultrapassaram os 9200 MT\/s. A DDR5 de elevada largura de banda, combinada com conjuntos de instru\u00e7\u00f5es de acelera\u00e7\u00e3o de IA do lado da CPU, como o Intel AMX e o AMD AVX-512, pode melhorar significativamente o desempenho de infer\u00eancia em cen\u00e1rios que utilizam apenas a CPU. De acordo com os dados de teste da Micron, em compara\u00e7\u00e3o com uma plataforma DDR4, um servidor equipado com DDR5 e um processador Intel Xeon de 4.\u00aa gera\u00e7\u00e3o atinge um desempenho de infer\u00eancia de vis\u00e3o computacional 7,3 vezes superior, 4,9 vezes superior no desempenho de infer\u00eancia de processamento de linguagem natural e 4,3 vezes superior no desempenho de infer\u00eancia de sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o, suportando eficazmente cargas de trabalho leves de infer\u00eancia de IA.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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A maior capacidade permite a infer\u00eancia em modelos de grande dimens\u00e3o<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Um \u00fanico m\u00f3dulo RDIMM DDR5 oferece agora capacidades de 64 GB, 128 GB e at\u00e9 256 GB, o que permite que um servidor de dois soquetes seja facilmente configurado com v\u00e1rios terabytes de mem\u00f3ria do sistema.\u00a0No que diz respeito \u00e0 infer\u00eancia de IA, a mem\u00f3ria DDR5 de grande capacidade permite armazenar em cache os pares chave-valor (KV) de modelos de grande dimens\u00e3o, reduzindo significativamente a lat\u00eancia at\u00e9 ao primeiro token na infer\u00eancia de contexto longo, ao mesmo tempo que suporta um maior n\u00famero de pedidos simult\u00e2neos.\u00a0<\/span>Testes do setor demonstram que a transfer\u00eancia das caches KV de modelos de grande dimens\u00e3o para mem\u00f3ria DDR5 de grande capacidade no lado da CPU pode reduzir a lat\u00eancia do \u00abtime-to-first-token\u00bb na infer\u00eancia em tempo real de contexto longo em at\u00e9 98% e duplicar a capacidade de infer\u00eancia simult\u00e2nea, melhorando significativamente a experi\u00eancia do utilizador dos servi\u00e7os de modelos de grande dimens\u00e3o.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Uma maior efici\u00eancia energ\u00e9tica favorece a implanta\u00e7\u00e3o em grande escala<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Com o processo de fabrico de nova gera\u00e7\u00e3o, a mem\u00f3ria DDR5 consome entre 15% e 20% menos energia do que a DDR4 da gera\u00e7\u00e3o anterior, com a mesma capacidade. Ao mesmo tempo, a utiliza\u00e7\u00e3o de m\u00f3dulos individuais de alta capacidade pode reduzir ainda mais o consumo energ\u00e9tico global. Por exemplo, substituir v\u00e1rios m\u00f3dulos mais pequenos por um \u00fanico m\u00f3dulo DDR5 de 256 GB pode reduzir significativamente o consumo de energia da mem\u00f3ria e a ocupa\u00e7\u00e3o de espa\u00e7o na placa-m\u00e3e, contribuindo para melhorar a efici\u00eancia energ\u00e9tica.\u00a0No caso dos centros de dados de IA, que podem utilizar dezenas de milhares de servidores, a melhoria da efici\u00eancia energ\u00e9tica da DDR5 pode reduzir significativamente os custos operacionais a longo prazo, ao mesmo tempo que diminui a press\u00e3o sobre os sistemas de refrigera\u00e7\u00e3o, tornando-a mais adequada para a instala\u00e7\u00e3o em racks de alta densidade.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Diferen\u00e7as na configura\u00e7\u00e3o da DDR5 em diferentes cen\u00e1rios de IA<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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As diferentes cargas de trabalho de IA apresentam requisitos de DDR5 significativamente diferentes. Desde o treino at\u00e9 \u00e0 infer\u00eancia, e desde os sistemas centralizados at\u00e9 aos sistemas de perifeiria, cada cen\u00e1rio tem as suas pr\u00f3prias prioridades de configura\u00e7\u00e3o.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Servidores de treino de IA.<\/strong> Os servidores de treino de IA utilizam GPUs como principal recurso computacional e s\u00e3o combinados com mem\u00f3ria HBM. A DDR5 \u00e9 respons\u00e1vel principalmente pelo pr\u00e9-processamento de dados, pelo agendamento de tarefas, pelo carregamento de modelos e pelo armazenamento tempor\u00e1rio. Um \u00fanico servidor de treino disp\u00f5e, normalmente, de 384 GB a 768 GB de DDR5, enquanto os sistemas de treino topo de gama com 8 GPUs podem ser configurados com 2 TB a 4 TB. \u00c0 medida que o papel de coordena\u00e7\u00e3o da CPU no treino continua a aumentar, a capacidade de mem\u00f3ria tamb\u00e9m continua a crescer.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Servidores de infer\u00eancia de IA.<\/strong> Nos servidores de infer\u00eancia com GPU, a DDR5 funciona em conjunto com a mem\u00f3ria da GPU para gerir o armazenamento em cache de entrada\/sa\u00edda e o agendamento de tarefas. Uma configura\u00e7\u00e3o t\u00edpica varia entre 192 GB e 384 GB. Existe tamb\u00e9m um tipo de servidor de infer\u00eancia exclusivamente com CPU que utiliza a DDR5 como mem\u00f3ria principal. Para al\u00e9m de ser adequado para modelos leves e cen\u00e1rios de infer\u00eancia na periferia, \u00e9 tamb\u00e9m frequentemente utilizado em implementa\u00e7\u00f5es de infer\u00eancia de modelos de grande dimens\u00e3o, em que o custo \u00e9 um fator determinante ou a lat\u00eancia n\u00e3o \u00e9 um fator cr\u00edtico. Ao combinar a DDR5 de elevada largura de banda com conjuntos de instru\u00e7\u00f5es de IA, estes sistemas realizam a infer\u00eancia inteiramente na CPU, com custos de implementa\u00e7\u00e3o mais baixos e maior flexibilidade.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Cen\u00e1rios de IA na periferia.<\/strong> A IA na periferia e os cen\u00e1rios de IA de baixo consumo de energia utilizam normalmente mem\u00f3ria DDR5 ou LPDDR5X de baixo consumo de energia para reduzir o consumo de energia, mantendo ao mesmo tempo o desempenho, de modo a satisfazer os requisitos de implementa\u00e7\u00e3o dos centros de dados na periferia e dos dispositivos de IA incorporados.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Divis\u00e3o de fun\u00e7\u00f5es e diferen\u00e7as entre DDR5 e HBM<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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A DDR5 e a HBM s\u00e3o n\u00edveis diferentes de mem\u00f3ria nos servidores de IA. Cada uma tem a sua fun\u00e7\u00e3o, complementam-se mutuamente e n\u00e3o existe uma rela\u00e7\u00e3o de substitui\u00e7\u00e3o entre elas.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Dimens\u00e3o de compara\u00e7\u00e3o<\/th>\n Mem\u00f3ria de sistema DDR5<\/th>\n Mem\u00f3ria de Elevada Largura de Banda (HBM)<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n
Para<\/td>\n CPU, respons\u00e1vel pela programa\u00e7\u00e3o do sistema, pelo pr\u00e9-processamento de dados e pelo armazenamento em cache dos modelos<\/td>\n Acelerador de GPU\/IA, respons\u00e1vel pela computa\u00e7\u00e3o central de IA<\/td>\n <\/tr>\n
Local de instala\u00e7\u00e3o<\/td>\n Ranhuras de mem\u00f3ria da placa-m\u00e3e; amov\u00edveis e substitu\u00edveis<\/td>\n No interior do pacote da GPU; empilhados em 3D e soldados<\/td>\n <\/tr>\n
N\u00edvel de largura de banda<\/td>\n De dezenas a mais de 100 GB\/s<\/td>\n Mais de 1,5 TB\/s por chip, mais de 10 vezes a velocidade da DDR5<\/td>\n <\/tr>\n
Principais vantagens<\/td>\n Grande capacidade, elevada rela\u00e7\u00e3o custo-benef\u00edcio, implementa\u00e7\u00e3o flex\u00edvel<\/td>\n Largura de banda extremamente elevada, lat\u00eancia muito baixa<\/td>\n <\/tr>\n
Dimens\u00e3o de compara\u00e7\u00e3o<\/td>\n Mem\u00f3ria de sistema DDR5<\/td>\n Mem\u00f3ria de Elevada Largura de Banda (HBM)<\/td>\n <\/tr>\n
Papel em cen\u00e1rios de IA<\/td>\n Executa o sistema, agenda tarefas, armazena pares chave-valor em cache e armazena dados pr\u00e9-processados<\/td>\n Fornece continuamente ao n\u00facleo de computa\u00e7\u00e3o de IA grandes quantidades de par\u00e2metros do modelo<\/td>\n <\/tr>\n <\/tbody>\n<\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Em termos simples, a HBM determina o limite superior da pot\u00eancia de computa\u00e7\u00e3o para o treino de IA, enquanto a DDR5 determina a efici\u00eancia global de agendamento, a simultaneidade de infer\u00eancia e a capacidade de processamento de contextos longos de um servidor de IA. Ambas s\u00e3o indispens\u00e1veis. \u00c9 importante referir claramente que a HBM \u00e9 uma mem\u00f3ria dedicada \u00e0s GPUs e n\u00e3o \u00e9 mem\u00f3ria de sistema no sentido tradicional. A mem\u00f3ria do sistema do servidor refere-se especificamente aos m\u00f3dulos de mem\u00f3ria DDR5 instalados na placa-m\u00e3e, que constituem uma configura\u00e7\u00e3o b\u00e1sica de todos os servidores.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Desenvolvimento futuro da DDR5 em cen\u00e1rios de IA<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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O crescimento cont\u00ednuo da procura na \u00e1rea da IA est\u00e1 a impulsionar o r\u00e1pido desenvolvimento da tecnologia DDR5. Existem tr\u00eas principais orienta\u00e7\u00f5es de desenvolvimento para o futuro.<\/p>

  • Em primeiro lugar, a velocidade e a capacidade continuar\u00e3o a aumentar. As velocidades da DDR5 ir\u00e3o ultrapassar os 10 000 MT\/s, enquanto a capacidade de um \u00fanico m\u00f3dulo exceder\u00e1 os 512 GB, satisfazendo ainda mais as necessidades de infer\u00eancia com contextos longos e elevada simultaneidade dos modelos de grande dimens\u00e3o.<\/li>
  • Em segundo lugar, a tecnologia MRDIMM ser\u00e1 cada vez mais adotada. A tecnologia DIMM multiplexada permite aumentar a largura de banda da DDR5 de 30% para 40% sem alterar a arquitetura dos slots da placa-m\u00e3e. Os produtos de primeira gera\u00e7\u00e3o j\u00e1 atingiram os 8800 MT\/s na fase de amostragem, enquanto se espera que a segunda gera\u00e7\u00e3o atinja os 12800 MT\/s entre o final de 2026 e o in\u00edcio de 2027 (sujeito aos an\u00fancios finais dos fornecedores relativos \u00e0 produ\u00e7\u00e3o em massa). Isto pode aliviar eficazmente o estrangulamento da largura de banda da mem\u00f3ria causado pelo n\u00famero crescente de n\u00facleos de CPU.<\/li>
  • Por fim, a rela\u00e7\u00e3o entre a oferta e a procura continuar\u00e1 tensa. O crescimento da procura de DDR5 impulsionado pela IA est\u00e1 a ultrapassar largamente a expans\u00e3o da capacidade global de produ\u00e7\u00e3o de mem\u00f3ria. Prev\u00ea-se que a DDR5 de alta densidade e alta frequ\u00eancia, destinada a servidores, continue em escassez ao longo de 2026 e 2027, tornando-se um dos principais estrangulamentos no fornecimento de capacidade de computa\u00e7\u00e3o para IA.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Os servidores de IA utilizam amplamente a mem\u00f3ria DDR5, que \u00e9 atualmente a configura\u00e7\u00e3o padr\u00e3o de mem\u00f3ria do sistema para infraestruturas de computa\u00e7\u00e3o de IA. Quer se trate de servidores de treino de IA de gama alta ou de servidores de infer\u00eancia em grande escala, a DDR5 funciona como mem\u00f3ria principal no lado da CPU e atua em conjunto com a mem\u00f3ria HBM (alta largura de banda) no lado da GPU.<\/p>","protected":false},"author":4,"featured_media":20253,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[347],"tags":[],"class_list":["post-20235","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-quick-answers"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20235","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=20235"}],"version-history":[{"count":20,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20235\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":20256,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20235\/revisions\/20256"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/20253"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20235"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20235"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20235"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}