Pesquisadores e equipes que passaram pela Lúmen Arc
Depoimentos reais de pessoas que usaram nossa assessoria para tomar decisões mais informadas sobre hardware para IA.
Voltar ao inícioO que nossos clientes dizem
"Eu estava confusa entre comprar uma RTX 4090 ou tentar importar uma A100. A sessão de consultoria clarificou exatamente por que uma era melhor para fine-tuning e a outra para inferência de produção. O documento entregue foi suficiente para passar para o financeiro da universidade aprovar a compra."
"Contratei o Plano de Frota para padronizar 8 estações do nosso estúdio. A parte mais valiosa foi o plano de upgrades faseados — conseguimos distribuir o custo ao longo de dois anos sem comprometer a produção. Processo foi mais lento do que esperava, mas a entrega foi sólida."
"Eu estava tentando entender se valia importar uma RTX Ada diretamente ou comprar uma versão disponível aqui. A Lúmen Arc explicou a diferença real de desempenho nos meus modelos de detecção de objetos e o impacto da garantia. Acabei tomando uma decisão que nunca tomaria sozinho."
"Usamos o Programa de Padronização para definir um padrão para 22 workstations do nosso laboratório. O processo foi bem estruturado — começou com um questionário detalhado que nos forçou a pensar em coisas que não tínhamos considerado, como custo de energia e espaço físico por posto."
"Precisávamos de uma máquina para experimentação local antes de subir para cloud. A consultoria foi direta e o documento final estava bem formatado — deu para passar direto para o fornecedor. O único ponto de atenção foi que o prazo de entrega foi um dia além do combinado."
"O ponto que mais valorizei foi a imparcialidade. Em outras situações, a recomendação vinha de quem vendia a peça. Aqui, o raciocínio foi explicitamente desvinculado de fornecedor — e isso facilitou muito a justificativa interna para o comitê de compras do instituto."
Contextos reais, resultados concretos
Laboratório universitário de NLP — padronização de 22 postos
Programa de Padronização · Março–Abril de 2025
Desafio
O laboratório tinha 22 máquinas com configurações díspares — diferentes gerações de GPU, sistemas de armazenamento incompatíveis e uma política de compra que não considerava manutenção futura. A equipe de TI não conseguia manter consistência entre os postos.
Abordagem
Mapeamos os workloads reais de cada grupo de pesquisa dentro do laboratório, identificamos os requisitos mínimos compartilhados e definimos um padrão de configuração com dois níveis — padrão e avançado — que cobria 100% dos casos de uso documentados.
Resultado
O laboratório adquiriu 14 máquinas no padrão definido, com estimativa de 18 meses para completar a frota. A documentação entregue foi usada como insumo para o processo licitatório da universidade, o que acelerou a aprovação orçamentária.
Duração: 5 semanas
"O documento virou referência interna — qualquer pessoa nova no departamento consegue entender as escolhas que foram feitas."
Estúdio de VFX — padronização de frota para geração com IA
Plano de Frota · Fevereiro–Março de 2025
Desafio
Um estúdio com 9 artistas estava integrando ferramentas de geração de imagem e vídeo com IA ao seu pipeline. As máquinas existentes não tinham memória de GPU suficiente, mas o orçamento não permitia renovação completa da frota de uma vez.
Abordagem
Identificamos quais postos precisavam de upgrade imediato — as máquinas usadas para geração pesada — e quais poderiam aguardar. Definimos um padrão de upgrade por fases, com especificações idênticas para facilitar manutenção e drivers compartilhados.
Resultado
O estúdio fez upgrades em 5 máquinas prioritárias no primeiro mês e planejou as 4 restantes para 12 meses depois. A padronização reduziu o tempo de setup de novas máquinas de 2 dias para algumas horas, segundo o gestor de TI.
Duração: 2 semanas
"Finalmente temos um critério técnico para justificar compras — não só 'a máquina está lenta'."
Pesquisadora individual — primeira workstation dedicada para IA
Build Individual · Maio de 2025
Desafio
Uma pesquisadora de pós-graduação em NLP precisava de uma máquina para fine-tuning de modelos de linguagem com orçamento de R$ 12.000. Estava confusa entre diferentes gerações de GPU e não sabia se o orçamento era suficiente para seus workloads.
Abordagem
Levantamos os modelos que ela trabalhava, o tamanho dos datasets e as bibliotecas utilizadas. Com base nisso, definimos dois cenários: um que priorizava memória de GPU e outro que balanceava CPU e GPU para os casos de uso descritos.
Resultado
Com o parecer em mãos, ela conseguiu aprovação junto à orientadora para uso de verba de bolsa de pesquisa. A máquina montada com as especificações suportou todos os workloads previstos, incluindo um modelo que ela não havia mencionado durante o levantamento.
Duração: 6 dias úteis
"Levei o documento para a minha orientadora e ela aprovou na hora. Nunca tinha conseguido isso com um pedido genérico de 'preciso de uma GPU melhor'."
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Referências profissionais
Membro da ABTI — Associação Brasileira de Tecnologia da Informação
Equipe com formação em Engenharia de Computação e Ciência de Dados (UFPE e UFMG)
Atendimento a laboratórios universitários e institutos de pesquisa em Pernambuco e outros estados
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