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Processador (CPU)
É o coordenador. Prepara os dados, executa as partes do trabalho que não rodam na placa de vídeo e mantém várias tarefas em andamento. Mais núcleos significam mais trabalho paralelo. Em análise de dados e simulação de engenharia, a CPU costuma ser o componente principal.
Placa de vídeo (GPU)
É onde os modelos de IA rodam. A placa executa milhares de cálculos ao mesmo tempo, e é isso que torna viável treinar e executar modelos. Em geração de imagem, vídeo e inferência de modelos de linguagem, a GPU é o componente principal.
VRAM
É a memória da placa de vídeo. Define o tamanho do modelo e do contexto que cabem na máquina. É o limite mais comum em projetos de IA — e o que mais gera frustração quando é subdimensionado.
Memória RAM
É o espaço de trabalho do sistema. Sustenta bases de dados em análise, contêineres, aplicações abertas e o carregamento dos modelos. Memória curta faz o sistema recorrer ao disco, e o trabalho fica lento de um jeito difícil de diagnosticar.
Armazenamento
Capacidade importa, mas velocidade importa tanto quanto. Modelos ocupam dezenas de gigabytes e conjuntos de dados precisam ser lidos rápido, senão a placa de vídeo fica ociosa esperando informação.
Onde o dinheiro faz diferença
Depende da aplicação, e essa é a resposta honesta:
- Modelos de linguagem locais: VRAM em primeiro lugar.
- Ciência de dados: memória e núcleos de CPU antes da placa de vídeo.
- Vídeo: armazenamento rápido e memória, junto com a GPU.
- Simulação de engenharia: núcleos e memória, com a GPU em papel de apoio.
Comprar a peça errada é mais caro do que comprar a peça certa.