Global Rack-Scale GPU Infrastructure Market Size, Share, and Trends Analysis Report – Visão geral da indústria e previsão para 2033

Qual é o tamanho e a taxa de crescimento da infraestrutura da GPU Rack-Scale

• De acordo com a análise da Data Bridge Market Research, o mercado de infraestrutura GPU em escala de rack foi avaliado em9,45 mil milhões de dólares em 2025e é projetado para alcançar97,06 mil milhões de USD até 2033, crescendo emCAGR de 33,80% de 2026 a 2033.
• O mercado está experimentando um crescimento consistente impulsionado pela crescente demanda por infraestrutura de computação de IA de alto desempenho, avanços rápidos em tecnologias de GPU e arquiteturas em escala de rack e expansão de aplicações em IA gerativa, aprendizado de máquina, computação de alto desempenho e hiperescalaCentros de dados.
• A rápida expansão das cargas de trabalho de inteligência artificial em todo o mundo, combinada com o aumento dos investimentos em data centers de hiperescala e infraestrutura de computação acelerada, está forçando provedores de serviços em nuvem, empresas e organizações de pesquisa a adotar sistemas avançados de GPU em escala de rack. Racks GPU de alta densidade e tecnologias de refrigeração líquida estão substituindo cada vez mais arquiteturas computacionais convencionais, oferecendo ambientes escaláveis, de alto desempenho e eficientes em energia para treinamento de modelos de IA, inferência e outras cargas de trabalho computacionalmente intensivas.

Tamanho e previsão do mercado

• Valor de Mercado Global (2025): USD 9,45 Bilhões
• Valor de Mercado esperado (2033): USD 97,06 Bilhões
• Previsões CAGR (2026-2033): 33,80%
• Região líder em 2025: América do Norte
• Região de crescimento mais rápido: Ásia Pacífico

Quais são as principais rotas do mercado de infraestrutura de GPU Rack-Scale

• A América do Norte dominou o mercado de infraestrutura de GPU em escala de rack, com a maior parcela de receita de 42,0% em 2025, apoiada por fortes investimentos em data centers de hiperescala, infraestrutura de IA e tecnologias de computação acelerada.
• Espera-se que a Ásia-Pacífico seja a região de crescimento mais rápido em um CAGR de 33,5% de 2026 a 2033, alimentado pela expansão da adoção de IA, aumento dos investimentos em data-centers e implantação crescente de infraestrutura de GPU em toda a China, Índia, Japão e Coreia do Sul.
• O segmento de sistemas de computação liderou o mercado com uma participação de 52,0% em 2025, impulsionado pelo aumento da implantação de servidores GPU, aceleradores de IA e plataformas de computação de alto desempenho
• Sistemas de refrigeração são o tipo de solução de crescimento mais rápido, projetado para registrar um CAGR de 34,2%, refletindo o aumento na densidade de GPU e crescentes requisitos de gerenciamento térmico
• O segmento de fábrica de IA em escala de cluster dominou a categoria de tipo de escala de implantação com uma participação de 44,0% de receita em 2025, liderada pelo aumento dos investimentos em infraestrutura computacional de IA em larga escala.
• A infraestrutura de rack refrigerada a ar representou 57,0% da quota de mercado em 2025, preferida pela sua base de implantação estabelecida e compatibilidade com a infraestrutura de data center existente.
• O segmento de infraestrutura de rack de resfriamento híbrido é a categoria de arquitetura de resfriamento de crescimento mais rápido, com um CAGR de 33,6%, impulsionado pela necessidade de equilibrar o desempenho térmico com compatibilidade em diferentes ambientes data-centers.

Alcance do relatório e Segmentação de Mercado de Infraestrutura de GPU de Rack-Scale

Qual é a tendência chave no mercado de infraestrutura da GPU de Rack-Scale

• Arquiteturas em escala de rack estão cada vez mais integrando GPUs de alta densidade, interconexões avançadas e refrigeração líquida em sistemas unificados para suportar treinamentos e cargas de trabalho de inferência de IA cada vez mais complexas, melhorando a eficiência computacional e reduzindo os gargalos de transferência de dados.
• Por exemplo, em março de 2024, a NVIDIA introduziu o GB200 NVL72, integrando 72 GPUs Blackwell e 36 CPUs Grace em um único sistema de rack refrigerado a líquido, com um domínio 72-GPU NVLink fornecendo 130 TB/s de largura de banda de comunicação GPU.
• Interconexões de alta largura de banda em escala de rack permitem que as GPUs operem como uma plataforma computacional unificada, permitindo que os provedores de infraestrutura de IA escalem eficientemente modelos trilionários e outras cargas de trabalho computacionalmente intensivas.
• Os provedores de serviços em nuvem e os hiperescaladores estão cada vez mais implementando sistemas GPU em escala de rack, à medida que as cargas de trabalho de IA mudam para treinamento em grande escala de modelos de fundação, IA gerativa e aplicações de inferência em tempo real que requerem aceleradores fortemente interligados.
• Por exemplo, em setembro de 2025, a Microsoft relatou que sua infraestrutura de data-center de IA estava operando racks contendo 72 GPUs NVIDIA Blackwell dentro de um único domínio NVLink, fornecendo 1,8 TB/s de largura de banda GPU-para-GPU e 14 TB de memória GPU agrupadas.
• Como os modelos de IA continuam a aumentar em tamanho e requisitos computacionais, espera-se que a mudança para arquiteturas integradas em escala de rack com redes de alta largura de banda, configurações de GPU densas e resfriamento avançado acelere, reforçando a infraestrutura em escala de rack como uma arquitetura central para data centers de nova geração de IA.

Quais são os principais drivers do mercado de infraestrutura da GPU Rack-Scale

• A rápida expansão de IA gerativa, modelos de fundação e computação de alto desempenho tem aumentado significativamente a demanda por infraestrutura GPU em escala de rack capaz de conectar grandes números de aceleradores com alta largura de banda e baixa latência.
• Por exemplo, em novembro de 2025, a Google disponibilizou sua sétima geração de TPU Ironwood para clientes em nuvem, com o acelerador projetado para inferência de IA de alto volume e baixa latência e capaz de escalar 9.216 chips em um único superpod.
• Hyperscalers, provedores de serviços em nuvem e empresas estão integrando racks GPU de alta densidade em fábricas de IA para acelerar o treinamento de modelos, inferências, computação científica e outras cargas de trabalho que exigem capacidade de processamento paralelo substancial.
• Por exemplo, em junho de 2026, a NVIDIA anunciou supercomputadores Vera Rubin capazes de fornecer 7 exaflops de desempenho de IA em um único rack, com sistemas personalizados da Dell Technologies, GIGABYTE, HPE e configurações de suporte Supermicro de até 144 GPUs por rack.
• Com cargas de trabalho de IA exigindo cada vez mais maior densidade de computação, largura de banda de memória e desempenho de interconexão, a implantação contínua de plataformas em escala de rack de alta densidade continuará a ser um grande motor de investimento em infraestrutura em hiperescala e centros de dados empresariais.

Que fatores estão desafiando o crescimento do mercado de infraestrutura de GPU Rack-Scale

• A infraestrutura de GPU em escala Rack requer investimento substancial em GPUs, redes de alta velocidade, fornecimento de energia, refrigeração líquida e instalações especializadas de data-center, aumentando os custos de implantação em comparação com arquiteturas de servidores convencionais.
• Por exemplo, em abril de 2026, a Agência Internacional de Energia informou que a densidade de energia do servidor de IA aumentou 11 vezes entre 2020 e 2025 e espera-se que aumente mais quatro vezes em 2027, colocando pressão adicional sobre a infraestrutura de energia e cadeias de abastecimento.
• O rápido aumento na densidade de energia do rack GPU também está criando desafios relacionados à disponibilidade de eletricidade, conexões de rede, transformadores e capacidade de gerenciamento térmico, particularmente para grandes implantações de data centers de IA.
• Por exemplo, em outubro de 2024, a Vertiv introduziu uma arquitetura de referência de 7 MW para NVIDIA GB200 NVL72 que suporta até 132 kW por rack, ilustrando a infraestrutura substancial de energia e refrigeração necessária para implantação de GPU em escala de rack de próxima geração.
• Os elevados requisitos de capital, as restrições de densidade de energia e a dependência da infraestrutura especializada de refrigeração e rede continuam a restringir a implantação rápida, particularmente onde os data centers enfrentam disponibilidade de energia limitada, longos cronogramas de conexão de rede e gargalos de infraestrutura.

Como o mercado de infraestrutura da GPU Rack-Scale é segmentado

O mercado de infraestrutura GPU em escala de rack é segmentado com base no tipo de solução, escala de implantação, arquitetura de resfriamento e usuário final.

• Por Tipo de Solução

Com base no tipo de solução, o mercado de infraestrutura GPU em escala de rack é segmentado em sistemas de computação, sistemas de rede, sistemas de refrigeração e sistemas de fornecimento de energia. O segmento de sistemas de computação dominou o mercado com 52,0% de participação em 2025, devido à crescente implantação de servidores GPU, aceleradores de IA e plataformas de computação de alto desempenho. Sistemas de computação formam o componente central da infraestrutura em escala de rack e suportam treinamento de modelos de IA, inferência, computação de alto desempenho e cargas de trabalho analíticas de grande escala. A adoção crescente de modelos generativos de IA e fundações está aumentando a demanda por configurações de GPU de alta densidade. Esses sistemas integram GPUs, CPUs e módulos de computação para fornecer capacidades substanciais de processamento paralelo em ambientes de rack compactos. Aumentar os investimentos de provedores de nuvem de hiperescala e empresas em infraestrutura de computação acelerada estão apoiando ainda mais a demanda.

O segmento de sistemas de refrigeração é projetado para registrar o crescimento mais rápido em um CAGR de 34,2% de 2026 a 2033, impulsionado pelo aumento da densidade de GPU e aumento dos requisitos de gerenciamento térmico. Próxima geraçãoIAaceleradores geram calor substancial, aumentando a necessidade de tecnologias avançadas de resfriamento dentro de implantações em escala de rack. O resfriamento líquido direto ao chip está ganhando adoção porque remove eficientemente o calor de GPUs e CPUs de alto desempenho. Aumentar a densidade de energia do rack também está incentivando os operadores de data-center a complementar ou substituir sistemas convencionais de refrigeração de ar. A expansão de fábricas de IA e clusters de computação de alto desempenho está aumentando a demanda por infraestrutura de gerenciamento térmico especializado. A ênfase crescente na eficiência energética do data-center está incentivando os operadores a investir em arquiteturas de resfriamento mais eficientes.

• Por Escala de Implantação

Com base na escala de implantação, o mercado de infraestrutura GPU em escala de rack é segmentado em fábrica de IA em escala de cluster, vagem multi-rack e único-rack. O segmento de fábrica de IA em escala de cluster dominou o mercado com 44,0% de participação em 2025, apoiado pelo aumento dos investimentos em infraestrutura computacional de IA em larga escala. Fábricas de IA em escala de cluster integram vários racks GPU em ambientes de computação coordenados capazes de suportar cargas de trabalho de IA exigentes. Hyperscalers, desenvolvedores de IA e empresas estão implantando cada vez mais essas arquiteturas para treinamento de modelos de fundação, IA geradora e inferência em escala de produção. Esses sistemas fornecem alta capacidade computacional, permitindo que grandes números de aceleradores funcionem como plataforma integrada. Rede avançada, distribuição de energia, refrigeração e orquestração de carga de trabalho fortalecem ainda mais sua adequação para grandes implementações de IA.

O segmento mono-rack é projetado para registrar o crescimento mais rápido em um CAGR de 33,5% de 2026 a 2033, impulsionado pelo aumento da demanda por infraestrutura de computação acelerada compacta e escalável. Sistemas de rack único fornecem às empresas e organizações de pesquisa capacidade dedicada de GPU sem exigir a complexidade da infraestrutura de grandes clusters. Esses sistemas são cada vez mais adequados para inferência de IA, desenvolvimento de software, análises, simulações de engenharia e cargas de trabalho de computação especializadas. A adoção crescente de processamento de IA localizado também está criando demanda para implantações compactas em escala de rack GPU. Ambientes de borda podem se beneficiar de sistemas de única rack onde os recursos de computação precisam ser posicionados mais perto de fontes de dados e usuários. Sua arquitetura modular também permite às organizações expandir a capacidade de computação de acordo com os requisitos de carga de trabalho.

• Refrigerando Arquitetura

Com base na arquitetura de refrigeração, o mercado de infraestrutura GPU em escala de rack é segmentado em infraestrutura de rack refrigerado a ar, infraestrutura de rack refrigerado a líquido direto para chip, infraestrutura de rack de resfriamento híbrido e infraestrutura de rack refrigerado a imersão. O segmento de infraestrutura de rack refrigerado a ar dominou o mercado com 57,0% de participação em 2025, apoiado por sua base de implantação estabelecida e compatibilidade com a infraestrutura de data center existente. O resfriamento de ar permanece amplamente utilizado porque pode ser integrado em ambientes convencionais de data-centers com modificações de infraestrutura comparativamente limitadas. A tecnologia também beneficia de práticas de manutenção estabelecidas e ampla disponibilidade de equipamentos de apoio. Muitas implementações de GPU empresariais e de baixa densidade continuam a usar o resfriamento de ar para cargas de trabalho de computação aceleradas. Os data centers existentes podem frequentemente continuar usando infraestrutura de refrigeração de ar ao implantar sistemas GPU de densidade moderada. No entanto, o aumento da densidade de energia da GPU está gradualmente criando limitações para configurações refrigeradas a ar.

O segmento de infraestrutura de rack de resfriamento híbrido é projetado para registrar o crescimento mais rápido em um CAGR de 33,6% de 2026 para 2033, impulsionado pela necessidade de equilibrar o desempenho térmico com compatibilidade em diferentes ambientes data-center. Os sistemas híbridos combinam ar e refrigeração líquida para acomodar diferentes requisitos térmicos dentro de implementações de computação de alta densidade. Esta arquitetura permite aos operadores a transição para o resfriamento líquido sem substituir completamente a infraestrutura de refrigeração de ar existente. O aumento da densidade de GPU está criando demanda por soluções de refrigeração flexíveis capazes de suportar componentes computacionais convencionais e de alto desempenho. Arquiteturas híbridas também podem proporcionar maior flexibilidade de implantação em equipamentos de data center de geração mista. O crescente investimento em infraestruturas de IA está incentivando os operadores a adotar tecnologias de refrigeração que podem evoluir à medida que os requisitos de computação aumentam.

• Por Usuário Final

Com base no usuário final, o mercado de infraestrutura GPU em escala de rack é segmentado em provedores de serviços em nuvem, empresas, instituições governamentais e de pesquisa, fornecedores de telecomunicações e operadores de infraestrutura de ponta. O segmento de provedores de serviços em nuvem dominou o mercado com 43,0% de participação em 2025, impulsionado pela crescente demanda por GPU-as-a-Service, cargas de trabalho gerativas de IA e infraestrutura de datacenter hiperescala. Os provedores de serviços em nuvem exigem uma capacidade substancial de GPU para oferecer treinamento de IA, inferência, aprendizado de máquina e serviços de computação acelerada aos clientes. A rápida expansão de aplicações de IA gerativas está aumentando a demanda por recursos de GPU sob demanda em ambientes de nuvem. Hyperscalers também estão investindo em infraestrutura de IA dedicada para apoiar modelos de fundação cada vez mais sofisticados e cargas de trabalho de IA empresariais. Sistemas em escala de rack permitem que provedores de nuvem integrem infraestrutura de computação, rede, refrigeração e energia em plataformas de IA escaláveis.

O segmento de operadores de infraestrutura de borda é projetado para registrar o crescimento mais rápido em um CAGR de 35,0% de 2026 a 2033, impulsionado pelo aumento da demanda por processamento de IA distribuído e computação de baixa latência. Os operadores de infraestrutura Edge estão implementando recursos de computação acelerada mais próximos dos usuários e fontes de dados para reduzir a latência e melhorar a responsividade da aplicação. A expansão de IA de borda, análise de vídeo inteligente, sistemas autônomos e tomada de decisão em tempo real está aumentando a demanda por computação localizada da GPU. Sistemas GPU em escala de rack podem fornecer capacidade computacional substancial em ambientes de infraestrutura relativamente compactos.Telecomunicaçõese os operadores de data-center distribuídos também estão cada vez mais integrando cargas de trabalho de IA em locais de borda. Requisitos crescentes para inferência em tempo real estão fortalecendo a necessidade de computação de alto desempenho fora de instalações centralizadas de hiperescala.

Qual é a região que detém a maior parte do mercado de infraestrutura da GPU Rack-Scale

• A América do Norte dominou o mercado de infraestrutura de GPU em escala de rack, com a maior parcela de receita de 42,0% em 2025, apoiada por fortes investimentos em data centers de hiperescala, infraestrutura de IA e tecnologias de computação acelerada.
• A região também se beneficia da adoção extensiva de sistemas de GPU de alta densidade, tecnologias avançadas de rede, infraestrutura de refrigeração líquida e instalações de computação de IA em larga escala. Aumentar os investimentos em IA gerativa, modelos de fundação e centros de dados de hiperescala continuam a fortalecer a posição de liderança da América do Norte no mercado global.

U.S. Rack-Scale GPU Infrastructure Market Insight

O mercado de infraestrutura de GPU em escala de rack dos EUA está presenciando um forte crescimento devido ao aumento dos investimentos em data centers de hiperescala, fábricas de IA e infraestrutura de computação de GPU de alta densidade. O ecossistema de computação em nuvem maduro do país, juntamente com o aumento da implantação de racks GPU avançados, redes de alta velocidade e tecnologias de refrigeração líquida, está impulsionando a demanda através de aplicações de nuvem, empresa e pesquisa. Além disso, a adoção crescente de IA generativa, modelos de fundação e cargas de trabalho de inferência de IA está acelerando os investimentos em infraestrutura computacional escalável em escala de rack.

GPU da plataforma Ásia-Pacífico Visão do Mercado das Infraestruturas

Espera-se que o mercado de infraestrutura de GPU em escala de rack Ásia-Pacífico testemunhe rápido crescimento, impulsionado pelo aumento dos investimentos em data centers de IA, expansão da infraestrutura de nuvem e crescente demanda por computação de alto desempenho em países como China, Índia e Japão. A adoção crescente de clusters GPU de alta densidade, sistemas de refrigeração líquida e tecnologias avançadas de rede está apoiando a expansão regional do mercado. Além disso, o aumento dos investimentos em infraestrutura de IA soberana, instalações de hiperescala e capacidade de computação de IA localizada estão acelerando a implantação em provedores de serviços em nuvem, empresas e instituições de pesquisa.

Japão Rack-Scale GPU Visão do Mercado das Infraestruturas

O mercado de infraestrutura de GPU em escala de rack do Japão está testemunhando um crescimento consistente devido ao aumento dos investimentos em data centers focados em IA, computação de alto desempenho e infraestrutura digital avançada. Provedores de nuvem, empresas de tecnologia e organizações de pesquisa estão adotando cada vez mais sistemas GPU de alta densidade para treinamento de modelos de IA, inferência e aplicações de computação científica. Além disso, o aumento da integração de refrigeração líquida, rede avançada e arquiteturas padronizadas em escala de rack, juntamente com grandes investimentos em centros de dados de IA em larga escala, está contribuindo ainda mais para o crescimento do mercado no Japão.

China Rack-Scale GPU Infrastructure Market Insight

O mercado de infraestrutura de GPU em escala de rack da China está crescendo rapidamente, impulsionado pelo aumento da demanda por computação de IA, expansão da infraestrutura de data center e aumento dos investimentos em capacidades de IA nacionais. A adoção crescente de clusters GPU em larga escala, tecnologias de refrigeração líquida, redes de alto rendimento e infraestrutura de IA em empresas de nuvem e tecnologia está aumentando significativamente a demanda do mercado. Além disso, o foco crescente em recursos de computação nacional, desenvolvimento de modelos de IA e recursos avançados de data centers está posicionando a China como o mercado líder na indústria de infraestrutura GPU em escala de rack Ásia-Pacífico.

U.K. Rack-Scale Infrastructure Market Insight

O mercado de infraestrutura GPU em escala de rack do Reino Unido está experimentando crescimento constante, apoiado pelo aumento dos investimentos em fábricas de IA, computação de alto desempenho e infraestrutura soberana de IA. O aumento da implantação de sistemas avançados de GPU por provedores de nuvem, empresas de tecnologia e instituições de pesquisa está contribuindo para o crescimento do mercado, enquanto a demanda por infraestrutura computacional escalável e eficiente em energia continua aumentando. Além disso, a expansão da infraestrutura de IA alimentada pela NVIDIA, instalações de supercomputação avançadas e implantações de GPU de alta densidade está fortalecendo o Reino Unido como um mercado chave de infraestrutura de IA na Europa.

Alemanha Rack-Scale GPU Infrastructure Market Insight

O mercado de infraestrutura de GPU em escala de rack da Alemanha está se expandindo constantemente devido à forte base industrial do país, capacidades avançadas de pesquisa e adoção crescente de infraestrutura de computação de IA de última geração. Empresas, provedores de telecomunicações e instituições de pesquisa estão cada vez mais utilizando sistemas GPU de alta densidade para IA industrial, desenvolvimento de modelos de fundação, computação científica e aplicações duplas digitais. Avanços contínuos no resfriamento de líquidos, plataformas de nuvem de IA e computação em escala de rack, juntamente com crescentes investimentos em infraestrutura soberana de IA, estão impulsionando o crescimento do mercado na Alemanha.

Quais são as principais empresas no mercado de infraestrutura da GPU Rack-Scale

A indústria de infraestrutura GPU em escala de rack é liderada principalmente por empresas bem estabelecidas, incluindo:

• NVIDIA Corporation(EUA)
• Dell Inc.(EUA)
• Hewlett Packard Enterprise Development LP(EUA)
• Lenovo(Hong Kong)
• Super Micro Computador, Inc. (EUA)
• Cisco Systems, Inc. (EUA)
• ASUSTEK COMPUTER INC. (Taiwan)
• GIGA-BYTE Technology Co., Ltd. (Taiwan)
• Fujitsu Limited (Japão)
• NEC Corporation (Japão)
• Advantech Co., Ltd. (Taiwan)
• Quanta Computer Inc. (Taiwan)
• Wistron Corporation (Taiwan)
• Wiwynn Corporation (Taiwan)
• Inventec Corporation (Taiwan)
• MiTAC Computing Technology Corporation (Taiwan)
• Hon Hai Precision Industry Co., Ltd. (Taiwan)
• Inspur Electronic Information Industry Co., Ltd. (China)
• Nova H3C Technologies Co., Ltd. (China)
• Vertiv Group Corp. (EUA)

Quais são as últimas evoluções no mercado de infraestrutura da GPU Rack-Scale

• Em março de 2025, a NVIDIA anunciou sua plataforma Blackwell Ultra AI Factory, com a solução GB300 NVL72 rack-scale projetada para acelerar o raciocínio de IA, IA agente e cargas de trabalho físicas de IA. O GB300 NVL72 integra 72 GPUs Blackwell Ultra e 36 CPUs NVIDIA Grace em uma arquitetura em escala de rack, proporcionando maior capacidade computacional para inferência e treinamento em larga escala. Este desenvolvimento destaca a mudança da indústria para sistemas altamente integrados em escala de rack capazes de suportar cargas de trabalho de IA cada vez mais complexas.
• Em outubro de 2024, a NVIDIA anunciou que estava contribuindo com elementos fundamentais de seu projeto de plataforma Blackwell para o Projeto Open Compute, incluindo porções-chave da arquitetura de rack GB200 NVL72, projetos de bandeja de computação e switch, especificações de refrigeração líquida e requisitos de ambiente térmico. A iniciativa visava apoiar o desenvolvimento de tecnologias de data-center abertas e escaláveis e possibilitar maior densidade de computação e largura de banda de rede. Este desenvolvimento apoia uma normalização e inovação mais amplas na infraestrutura de IA em escala de rack.
• Em maio de 2023, a NVIDIA revelou sua especificação de servidor MGX, fornecendo aos fabricantes de sistemas uma arquitetura modular de referência para desenvolver mais de 100 configurações de servidor para IA, computação de alto desempenho e outras cargas de trabalho aceleradas. A arquitetura foi adotada por vários grandes fabricantes de sistemas e foi projetada para reduzir o tempo de desenvolvimento e custos, permitindo combinações flexíveis de GPUs, CPUs, redes e tecnologias de refrigeração. Este lançamento reforçou a base de infraestrutura modular necessária para implantações escaláveis de GPU em centros de dados.
• Em setembro de 2022, a Supermicro introduziu seu 8U Universal GPU Server incorporando oito GPUs NVIDIA H100 Tensor Core, com fluxo de ar avançado, maior capacidade térmica e suporte para resfriamento líquido. O sistema foi projetado para treinamento de IA em larga escala, NVIDIA Omniverse e cargas de trabalho de computação de alto desempenho, suportando CPUs atuais e de última geração e GPUs. Este lançamento demonstrou o crescente foco da indústria em sistemas GPU de alta densidade e tecnologias avançadas de gerenciamento térmico para infraestrutura de IA.
• Em agosto de 2021, a NVIDIA anunciou que o supercomputador Polaris no Laboratório Nacional de Argonne do Departamento de Energia dos EUA usaria 2.240 GPUs de núcleo de tensor NVIDIA A100 em 560 nós para acelerar a computação científica e cargas de trabalho de IA. Desenvolvido pela Hewlett Packard Enterprise, o sistema foi projetado para combinar simulação e aprendizado de máquina para aplicações de pesquisa intensivas em dados. Esta implantação demonstrou o uso crescente da infraestrutura GPU em larga escala para IA e cargas de trabalho de computação de alto desempenho.

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