Servidor cloud para inferência de IA na Europa: guia GPU e CPU
A inferência de IA - executar um modelo treinado para gerar previsoes ou completações - e uma das cargas de trabalho de servidor de crescimento mais rápido em 2026. Para empresas que operam na Europa, a escolha de infraestrutura vai alem das especificações de hardware: o RGPD exige que as solicitações de inferência contendo dados pessoais sejam processadas em infraestrutura sob jurisdição da UE.
Por que a residência de dados na UE importa para inferência de IA
Cada prompt enviado a um modelo de IA e potencialmente um dado pessoal sob o RGPD. Executar inferência em um servidor cloud DCXV da UE mantém todos os prompts e completações dentro das fronteiras da UE.
A inferência hospedada na UE também elimina a latência transatlantica. Um modelo servido de Praga ou Frankfurt responde 80-120 ms mais rápido por solicitação do que o mesmo modelo de um endpoint dos EUA.
GPU vs CPU para inferência
- Inferência CPU funciona bem para modelos pequenos (menos de 7B parâmetros em INT8/INT4) e baixa demanda.
- Inferência GPU e necessária para modelos grandes (13B+ parâmetros) e aplicações interativas em tempo real.
Especificações mínimas para inferência de IA
Somente CPU:
- Pequeno (modelos de embedding) - 8 vCPU, 16 GB RAM, 100 GB NVMe SSD
- Médio (modelo 7B) - 16 vCPU, 32 GB RAM, 200 GB NVMe SSD
- Grande (modelo 13B em INT4) - 32 vCPU, 64 GB RAM, 500 GB NVMe SSD
Inferência GPU:
- Entrada (modelos 7B-13B, 24 GB VRAM) - 8 vCPU, 32 GB RAM, 500 GB NVMe
- Produção (modelos 34B-70B, 80 GB VRAM) - 16 vCPU, 128 GB RAM, 1 TB NVMe
Configuração recomendada da DCXV
Os servidores cloud da DCXV suportam configurações de CPU e GPU:
- 16 vCPU, 64 GB RAM, 500 GB NVMe - inferência CPU para modelos quantizados
- Servidor GPU com 24 GB VRAM - inferência em tempo real para APIs de chatbot
- Servidor GPU com 80 GB VRAM - inferência de produção para modelos 34B-70B
Contate sales@dcxv.com para disponibilidade de GPU.
Comandos de configuração rápida
# Instalar Ollama para servir modelos CPU/GPU
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
sudo systemctl start ollama && sudo systemctl enable ollama
ollama pull llama3.1:8b
ollama run llama3.1:8b "Explique a residencia de dados RGPD"
# Expor Ollama como API na rede privada
# Adicionar a /etc/systemd/system/ollama.service:
# Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama
curl http://10.0.0.5:11434/api/generate \
-d '{"model": "llama3.1:8b", "prompt": "O que e RGPD?", "stream": false}'
Desempenho esperado
Inferência CPU (16 vCPU, llama.cpp, INT4):
- Llama 3.1 8B em Q4_K_M - 18-28 tokens/s
- Latência ate o primeiro token - 800 ms-2 s
Inferência GPU (RTX 4090 24 GB, vLLM):
- Llama 3.1 8B - 80-120 tokens/s por solicitação
- Latência ate o primeiro token - 150-400 ms
Estas são expectativas para hardware desta classe, não medições do nosso próprio laboratório. Use-as como ponto de partida para o dimensionamento e meça a sua própria carga: os números reais dependem dos seus dados, das suas consultas e do seu tuning muito mais do que do fornecedor.
Conclusão
A inferência de IA na Europa e um requisito do RGPD para qualquer aplicação que processe dados pessoais por meio de LLMs. A inferência CPU lida com ferramentas internas; a inferência GPU e a escolha certa para aplicações interativas.
