A Hetzner apresentou o Hetzner GEX430, seu primeiro servidor dedicado com várias GPUs, voltado a cargas de inteligência artificial que exigem muita memória de vídeo. O modelo combina quatro GPUs NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q, cada uma com 96 GB de memória GDDR7 com ECC, totalizando 384 GB de VRAM. O anúncio original é de 21 de outubro de 2026, com atualização em 2 de novembro, e o tema voltou a ganhar cobertura em 4 de novembro — até aqui, o Geekiki ainda não havia publicado sobre o GEX430.
Segundo a Hetzner, cada GPU se conecta diretamente ao processador por 16 pistas PCIe 4.0, sem dividir largura de banda com outra placa. As placas usam núcleos Tensor de quinta geração, núcleos RT de quarta geração e suporte a FP4, e a empresa lista 3.511 AI TOPS por GPU. O restante da configuração inclui um processador Intel Xeon Gold 5412U, com 24 núcleos e 48 threads, 128 GB de RAM DDR5 ECC registrada e dois SSDs NVMe Gen4 de 1,92 TB cada, em edição para data center.
Para que servem 384 GB de VRAM
O ponto central do GEX430 é a inferência: quanto mais usuários simultâneos um modelo atende, mais memória ele tende a exigir. A Hetzner cita modelos de 70 a 100 bilhões de parâmetros em precisão BF16 de 16 bits, cujos pesos sozinhos exigiriam cerca de 140 a 200 GB de VRAM. Como exemplos, a empresa menciona o Kolibri, da Aleph Alpha, com 78 bilhões de parâmetros e cerca de 156 GB em BF16, e o Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct, com necessidade teórica de cerca de 160 GB — nenhum dos dois caberia em uma única GPU do servidor.
Há um detalhe importante: os 384 GB são a soma das quatro placas, não um único bloco de memória compartilhado. Para dividir um modelo grande entre as GPUs, é preciso usar frameworks adequados, como a própria Hetzner ressalta. A outra estratégia é distribuir tarefas: um modelo para atendimento ao cliente, outro para apoio ao desenvolvimento e um terceiro para triagem de solicitações, cada um em uma GPU, sem recarregar o modelo a cada requisição.
Hardware dedicado na União Europeia e preço
A Hetzner posiciona o Hetzner GEX430 como alternativa para empresas que querem rodar modelos de pesos abertos, como GLM, Mistral e Qwen, em hardware dedicado dentro da União Europeia, em vez de depender totalmente de plataformas externas. Segundo a empresa, isso ajuda a manter código-fonte, dados de clientes e documentos internos na própria infraestrutura — desde que o ambiente seja configurado adequadamente —, o que pode facilitar requisitos de proteção de dados e conformidade.
“Especialmente quando se trata de inferência de IA, a memória gráfica é tão crucial quanto o poder de computação. Quanto mais solicitações um modelo processa simultaneamente, mais memória ele geralmente requer”, afirmou Stefan Weiberg, gerente de produto da Hetzner, citado pela Data Centre News. O preço parte de € 3.599 por mês, com taxa única de instalação do mesmo valor, ou US$ 4.199 nos Estados Unidos, sem impostos, incluindo um endereço IPv4.
Crédito da imagem: ilustração de servidor dedicado. Crédito: Hetzner.
Fontes: Hetzner — GEX430: Our first multi-GPU server with 384 GB VRAM; Hetzner — High performance dedicated GPU server - Hetzner GEX430; Data Centre News — Hetzner launches first four-GPU server for AI work.
Transparência: esta matéria foi produzida com auxílio de inteligência artificial, a partir do cruzamento de publicações públicas no X e de fontes da internet, e deve ser conferida nas fontes originais citadas nesta matéria.
Muse
