Um entusiasta montou um PC com quatro placas AMD Radeon AI PRO R9700, somando 128 GB de VRAM, para rodar IA localmente. Veja como ele alcançou a marca de 1.192 tokens por segundo.
Olyvio Marques
Editor · Notícias · · 4 min de leitura
Imagem: gerada por IA / Portal PULSE NEWS BRASIL
Um entusiasta de inteligência artificial demonstrou o poder de um PC montado para rodar modelos de linguagem avançados localmente, alcançando a impressionante marca de 1.192 tokens por segundo. Atualizado em 22 de junho de 2026. A máquina, equipada com quatro placas de vídeo AMD Radeon AI PRO R9700, totaliza 128 GB de memória de vídeo (VRAM) e dispensa a necessidade de serviços em nuvem para tarefas de IA.
O projeto, compartilhado pelo usuário u/brainchillzZ na comunidade r/LocalLLM do Reddit, detalha o desempenho do computador ao executar o modelo Qwen3.8-Flash-Next, que possui cerca de 180 bilhões de parâmetros, segundo a reportagem do Hardware.com.br.
O computador foi montado com componentes de alta performance focados em computação de IA. A configuração se destaca por coordenar quatro GPUs para trabalhar em uma única tarefa, uma abordagem diferente de outros projetos que dividem as placas para tarefas distintas.
O proprietário do PC relatou que, inicialmente, utilizava o software llama.cpp para rodar o mesmo modelo de IA, atingindo entre 65 e 75 tokens por segundo. O desempenho mudou drasticamente ao adotar o Radiance, um mecanismo de inferência que utiliza paralelismo tensorial para distribuir o processamento entre as quatro GPUs simultaneamente.
Essa mudança de software permitiu um aumento de velocidade de aproximadamente três vezes para um único fluxo de dados e um desempenho agregado massivo com múltiplas solicitações, conforme os testes divulgados:
Executar modelos de linguagem grandes localmente tem como principal desafio a memória. O modelo Qwen3.8-Flash-Next, em sua versão quantizada, possui um arquivo de cerca de 113,6 GiB, de acordo com o Hardware.com.br. Para obter alta velocidade, é essencial que todo o modelo caiba na VRAM da placa de vídeo, que é muito mais rápida que a RAM do sistema.
Com 128 GB de VRAM, o PC consegue manter todos os parâmetros do modelo carregados, evitando o gargalo de ter que transferir dados da RAM. A AMD posiciona a Radeon AI PRO R9700, com seus 32 GB de VRAM, exatamente para essas cargas de trabalho intensivas. A grande capacidade de memória também permite reservar espaço para o "cache KV", essencial para manter o contexto em conversas longas e múltiplas sessões simultâneas.
Além do desempenho, um detalhe inusitado da montagem chamou a atenção: uma modificação no gabinete Thermaltake. O proprietário instalou uma tampa superior elevada usando hastes de aço e ímãs. A razão, segundo ele, foi para impedir que seu gato, que gostava de deitar sobre o PC, bloqueasse a saída de ar quente do radiador, garantindo a refrigeração adequada do sistema.
A AMD Radeon AI PRO R9700 é uma placa de vídeo profissional baseada na arquitetura RDNA 4. Ela é equipada com 32 GB de memória GDDR6 e 128 aceleradores de IA, sendo projetada especificamente para desenvolvimento e inferência de inteligência artificial local, conforme especificado pela AMD.
Um desempenho considerado fluido para chatbots em tempo real fica na faixa de 30 a 40 tokens por segundo, onde a resposta parece quase instantânea para o usuário. A marca de 236 tokens/s para um único usuário e 1.192 tokens/s agregados para 16 usuários é excepcionalmente alta e demonstra a capacidade do sistema de lidar com cargas de trabalho pesadas e simultâneas.
Sim, mas exige um investimento significativo e conhecimento técnico. Cada placa Radeon AI PRO R9700 tem um preço de varejo sugerido de US$ 1.299, e o custo real pode variar. Além disso, é preciso uma placa-mãe com múltiplas vias PCIe 5.0 para garantir que as placas operem com a máxima largura de banda, um fator crucial para o desempenho em configurações multi-GPU.
O projeto do entusiasta é uma prova impressionante do potencial do hardware de consumidor e profissional para criar estações de trabalho de IA locais que rivalizam com serviços de nuvem. A combinação de VRAM massiva e software otimizado, como o Radiance, foi a chave para desbloquear um desempenho que, até pouco tempo, era restrito a grandes datacenters.
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