# Visão Geral dos Servidores GPU

Source: https://support.kapsulehost.com/pt-pt/gpu-servers-overview

## O Que É Um Servidor GPU

Um servidor GPU é uma máquina física dedicada com uma ou mais GPUs NVIDIA, mais o CPU, memória do sistema e armazenamento rápido necessários para mantê-las alimentadas. Toda a máquina é sua: ninguém mais está partilhando os aceleradores, a largura de banda PCIe ou os discos.

Instala a sua própria stack e executa-a como quiser. Cargas de trabalho CUDA, PyTorch, TensorFlow, JAX e os frameworks de serving habituais funcionam da forma como funcionariam em qualquer caixa Linux bare-metal, porque é exatamente o que é.

A razão para querer single tenancy aqui não é apenas o desempenho. As cargas de trabalho GPU tendem a funcionar a plena capacidade durante horas, e os aceleradores partilhados comportam-se de forma muito diferente sob esse tipo de carga sustentada do que o fazem numa benchmark.

## Os Quatro Escalões

| Escalão | GPU | Memória GPU | RAM do Sistema |
|---|---|---|---|
| Spark | NVIDIA RTX 4000 | 20 GB | Configuração de entrada |
| Forge | NVIDIA RTX PRO 6000 | 96 GB | 256 GB |
| Foundry | NVIDIA RTX PRO 6000 | 96 GB | 512 GB |
| Reactor | NVIDIA RTX PRO 6000 | 96 GB | 768 GB |

Spark é o ponto de entrada: memória GPU suficiente para modelos mais pequenos, ajuste fino, inference e trabalho de renderização. Forge, Foundry e Reactor partilham o mesmo acelerador e aumentam a memória do sistema em torno dele, o que é o que importa quando está a preparar grandes conjuntos de dados ou a manter vários modelos na memória do host.

Cada escalão é vendido tanto não gerido como gerido. Não gerido coloca-lhe root e deixa o sistema operativo para você. Gerido mantém o mesmo hardware com os nossos engenheiros na camada de software. Consulte [Servidores Cloud Geridos vs Não Geridos](https://support.kapsulehost.com/pt-pt/cloud-servers-managed-vs-unmanaged).

Para preços em tempo real na sua própria moeda, abra **Store** no KPanel, depois o cartão **GPU Compute**.

## Escolher um Escalão

Comece pelo modelo, não pelo preço.

- **Quanto memória GPU o seu modelo precisa na forma como o está a executar?** Essa é a restrição rígida. Se os pesos mais as ativações não couberem, nenhuma quantidade de RAM do sistema ajuda.
- **Está a treinar ou a servir?** O treino consome muita memória e funciona a longo prazo. A inference é frequentemente limitada pela rapidez com que consegue obter dados para a GPU, e é aí que a RAM do sistema e o disco importam mais.
- **Qual é o tamanho do seu conjunto de trabalho?** Se está a transmitir um conjunto de dados que não cabe na memória do host, as configurações Foundry e Reactor existem exatamente para isso.

Se tem dúvidas, diga-nos o que está a executar, o tamanho do modelo, o framework e a memória GPU que acha que precisa. Apontaremos para o escalão certo em vez de deixá-lo comprar mais do que precisa. [Servidores GPU e AI Compute](https://support.kapsulehost.com/pt-pt/cloud-servers-gpu) tem mais informações sobre o lado da carga de trabalho.

## Como o Pedido Realmente Funciona

O hardware GPU é escasso e caro, portanto o processo é deliberadamente não em um clique.

1. Inicie sessão em [KPanel](https://kpanel.kapsulehost.com).
2. Clique em **Store** na barra lateral esquerda.
3. Em **Servers**, clique no cartão **GPU Compute**.
4. Alterne entre **Unmanaged** e **Managed** e escolha um escalão.
5. Complete o pagamento.

![Os escalões GPU na página de planos de computação no KPanel, com o comutador Unmanaged e Managed](https://support.kapsulehost.com/help/screenshots/gpu-servers-overview.65000b19.webp)

Após o pagamento, recebe um email de confirmação do pedido, e a nossa equipa confirma a capacidade atual e a construção antes de o hardware ser alocado para você.

> **Warning:** Um servidor GPU não é aprovisionado no momento em que paga. A capacidade é confirmada pela nossa equipa primeiro, e não publicamos um tempo de entrega fixo porque a disponibilidade muda. Se um prazo for importante, pergunte-nos sobre o escalão que deseja antes de fazer a encomenda em vez de depois.

Ouvirá de nós de uma forma ou de outra. Se pagou e não teve um acompanhamento que esperava, responda ao email de confirmação ou abra um ticket em **Support** e diremos exatamente onde a encomenda se encontra.

## Taxa de Configuração e Faturação

Os servidores GPU têm uma taxa de configuração única no topo do preço mensal, em comum com servidores dedicados e de armazenamento, porque uma máquina física é construída e entregue. Os servidores cloud não têm taxa de configuração.

A taxa de configuração é cobrada uma única vez, nunca se repete, e é mostrada em separado do preço mensal no pagamento.

> **Note:** Os preços são mostrados excluindo GST. Se a moeda da sua conta for NZD, 15 por cento de GST é adicionado no pagamento e aparece no total do botão de pagamento. Consulte [Preços de Servidores Cloud e GST](https://support.kapsulehost.com/pt-pt/cloud-servers-pricing-gst).

Como um escalão GPU é um compromisso mensal em hardware caro em vez de um aluguel por hora, trate a decisão em conformidade. Se apenas precisa de uma GPU durante um curto período de tempo, diga-nos quando falar conosco.

## Reservar um Escalão

Quando um escalão não tem capacidade, o cartão do plano oferece uma reserva em vez de uma ação de configuração. Aderir à fila regista o seu interesse nesse escalão.

> **Important:** Uma reserva é um lugar numa fila, não uma construção programada, e não nos comprometemos com um tempo de espera. Também não existe um botão de cancelamento self-service: se já não deseja uma reserva, contacte o suporte e removeremos.

## Gerir um Servidor GPU

Uma vez que uma máquina GPU está em funcionamento, é gerida exatamente como qualquer outro servidor bare-metal, a partir de **Servidores dedicados** na barra lateral do KPanel. Não existe um item GPU separado na barra lateral.

O conjunto de ferramentas, documentado completamente em [Gerir um Servidor Dedicado](https://support.kapsulehost.com/pt-pt/dedicated-servers-management), cobre:

- **Power**: reinício gracioso, reset de hardware, ciclo de energia forçado e Wake-on-LAN.
- **Sistema de resgate**: um ambiente Linux temporário ou uma consola virtual baseada em navegador.
- **DNS inverso**: registos PTR para cada IP encaminhado.
- **IP e sub-redes**: o que é encaminhado para a máquina, mais IPv4 adicional.
- **Traffic**: volume de entrada e saída por dia, mês ou ano.
- **Firewall**: um filtro a montante aplicado antes do tráfego chegar à máquina.
- **Advanced**: uma reinstalação completa do sistema operativo, atrás de uma confirmação digitada.

O acesso à consola para uma máquina que não vai inicializar está em [Acesso à Consola de Servidor Dedicado](https://support.kapsulehost.com/pt-pt/dedicated-servers-console).

## Notas Práticas Antes de Começar

**Os drivers são seus numa máquina não gerida.** Instale o driver NVIDIA e a stack CUDA que corresponde às versões do framework que pretende executar, e fixe-as. As versões do driver e do toolkit incompatíveis são a causa mais comum de uma GPU que está presente mas inutilizável.

**Cuidado com o disco.** Os checkpoints do modelo e os conjuntos de dados preenchem um disco mais rapidamente do que qualquer outra coisa num servidor. Se a capacidade é o seu verdadeiro problema em vez da computação, um [servidor de armazenamento](https://support.kapsulehost.com/pt-pt/storage-servers-overview) ao lado da máquina GPU é geralmente mais barato do que um escalão GPU maior.

**Firewall adequadamente.** Uma caixa GPU a executar um endpoint de inference é um alvo atraente. Use o firewall a montante para permitir apenas o que precisa de alcançá-lo, e mantenha **Permitir serviços da plataforma** ativado para não se bloquear a si mesmo.

**Reinstalar apaga tudo.** A ação de reinstalação em **Advanced** apaga cada disco sem desfazer e não faz cópia de segurança para você. Copie os seus checkpoints primeiro.

## Obter Ajuda

GPU é o produto onde falar connosco primeiro poupa mais dinheiro. Pergunte à Kora dentro do KPanel, abra um ticket em **Support** ou envie um email para [support@kapsulehost.com](mailto:support@kapsulehost.com) com o que está a executar e a memória GPU de que precisa.

Para o resto da gama de computação, consulte [Visão Geral de Servidores Cloud](https://support.kapsulehost.com/pt-pt/cloud-servers-overview) e [Visão Geral de Servidores Dedicados](https://support.kapsulehost.com/pt-pt/dedicated-servers-overview).