128 GB de VRAM: Homem monta PC com 4 placas de vídeo Intel Arc Pro B70 para rodar inteligência artificial em casa

Um usuário do Reddit agora faz parte de um grupo que só cresce: os interessados em rodar modelos de IA localmente, deixando pra trás a dependência de plataformas, serviços e nuvem das Big Techs. O projeto foi compartilhado pelo usuário u/YoloSwagginns, na comunidade r/IntelArc, no Reddit. Segundo o responsável, a máquina acaba de receber mais duas placas Intel Arc Pro B70, chegando a quatro unidades funcionando em conjunto.

There are dozens of us! Dozens! (4x B70)
byu/YoloSwagginns inIntelArc

Cada GPU possui 32 GB de memória de vídeo, o que significa que o sistema reúne 128 GB de VRAM instalada. Entretanto, o aspecto mais interessante não está apenas na quantidade de memória, mas na maneira como o proprietário utiliza os recursos para atender diferentes sessões de inteligência artificial.

Quatro placas Intel Arc Pro B70 e um processador AMD EPYC

A configuração utiliza uma placa-mãe Supermicro H12SSL-i, acompanhada de um processador AMD EPYC 7402 e 128 GB de memória RAM, operando em oito canais a 2.133 MHz.

O EPYC 7402 é um processador de servidor com 24 núcleos e 48 threads, pertencente à geração Rome da AMD. Diferentemente de um computador convencional para jogos, a plataforma foi desenvolvida para lidar com cargas de trabalho profissionais, grande quantidade de memória e múltiplos dispositivos PCI Express.

As quatro placas de vídeo são modelos Intel Arc Pro B70, integrantes da família Battlemage. Lançada em março de 2026, a GPU conta com 32 núcleos Xe2, 256 motores XMX dedicados à aceleração de inteligência artificial e largura de banda de memória de 608 GB/s.

A quantidade de VRAM é um dos principais atrativos do modelo. Em aplicações de IA, essa capacidade permite trabalhar com modelos maiores e armazenar mais informações durante o processamento.

Na montagem compartilhada no Reddit, porém, os 128 GB representam a soma da memória das quatro placas, e não um único bloco de VRAM automaticamente disponível para qualquer aplicação.

Sistema consegue executar várias sessões de inteligência artificial ao mesmo tempo

Segundo o responsável, o computador utiliza quatro instâncias do mecanismo Strata para executar o modelo Qwen 3.8 Flash Next, com quantização Q4_K_M e contexto configurado para aproximadamente 262 mil tokens.

Na prática, isso permite trabalhar com conversas extensas, documentos e tarefas que exigem a manutenção de grandes quantidades de informações durante a interação com a IA.

O proprietário também desenvolveu um sistema de roteamento personalizado que distribui os usuários entre as GPUs de acordo com a disponibilidade e os dados já armazenados em cache.

Dessa maneira, uma pessoa que esteja no meio de uma conversa permanece associada à mesma instância, evitando transferências desnecessárias entre os mecanismos de processamento.

Outro detalhe é o compartilhamento de aproximadamente 28 GB de pesos dos especialistas do modelo, mantidos na memória RAM do computador. Essa estratégia evita que cada instância precise armazenar uma cópia independente desses dados na memória principal.

O resultado, segundo o autor, é uma infraestrutura capaz de atender de quatro a oito fluxos simultâneos de utilização.

Em relação ao desempenho, ele relata velocidades entre 1.300 e 1.400 tokens por segundo na etapa de processamento inicial de prompts longos, conhecida como prefill. Durante a geração de respostas em um único fluxo, a velocidade fica próxima de 50 tokens por segundo.

Os números foram apresentados pelo próprio usuário e não representam um teste independente de desempenho.

Montagem chama atenção pela proximidade entre as placas de vídeo

Além das especificações, a fotografia despertou uma discussão sobre a refrigeração do computador.

As quatro GPUs aparecem instaladas muito próximas umas das outras, levantando dúvidas entre os participantes da comunidade sobre a circulação de ar e o risco de superaquecimento.

O proprietário explicou que as placas utilizam sistemas de refrigeração do tipo blower, com ventoinhas radiais capazes de trabalhar em ambientes com maior resistência à passagem do ar.

Ele também reconheceu uma limitação da montagem atual: a circulação de ar sobre os chips de memória próximos à parte traseira das placas não é ideal.

Como solução, informou que está instalando uma ventoinha adicional para melhorar a ventilação entre as placas.

A discussão ilustra uma preocupação importante em computadores voltados à inteligência artificial. Além da capacidade de processamento, essas máquinas precisam lidar com consumo elétrico elevado, dissipação de calor e funcionamento prolongado.

Um exemplo de como a IA local está transformando o uso das placas de vídeo

A Intel Arc Pro B70 foi lançada com preço sugerido de US$ 949 nos Estados Unidos, posicionando-se como uma alternativa para aplicações profissionais que exigem bastante memória de vídeo.

Considerando apenas o preço sugerido de lançamento, quatro unidades representam um investimento de US$ 3.796, sem incluir processador, placa-mãe, memória, fonte de alimentação e demais componentes. Embora a configuração esteja distante da realidade da maioria dos consumidores, ela mostra uma aplicação que vem ganhando espaço entre entusiastas de hardware: a utilização de computadores próprios para executar modelos de linguagem, sem depender exclusivamente de serviços externos.

No caso compartilhado no Reddit, o objetivo não é alcançar taxas elevadas de quadros por segundo em jogos, mas manter diferentes sessões de inteligência artificial funcionando simultaneamente, aproveitando a capacidade de memória e processamento das GPUs.

E, pelo menos para esse entusiasta, quatro placas de vídeo parecem fazer mais sentido do que uma única GPU extremamente poderosa.