# Consórcio da UE treina IA de 1 trilhão de parâmetros em supercomputador público

> Com PyTorch e TorchTitan, a equipe EUROPA alcançou cerca de 1.300 tokens por segundo por GPU em 384 GPUs NVIDIA GH200, demonstrando que é possível treinar modelos de ponta em infraestrutura compartilhada da UE.

Oossa · 2026-11-12 · https://oossa.com/pt/eu-consortium-trains-1-trillion-parameter-ai-model-on-public-supercomputer

O consórcio EUROPA — Domyn, Fraunhofer IAIS e IIS — treinou no JUPITER, o supercomputador exascale da EuroHPC no Forschungszentrum Jülich, um modelo de mistura de especialistas com cerca de 1 trilhão de parâmetros. Com ajustes no PyTorch e no TorchTitan, a equipe elevou o desempenho de 90 para aproximadamente 1.300 tokens por segundo por GPU, usando 384 GPUs GH200 (96 nós). O trabalho mostra que a computação pública e soberana pode dar suporte a IA na mesma escala que clusters privados.

## Os fatos

- Desempenho: cerca de 1.300 tokens/s por GPU em 384 GPUs NVIDIA GH200
- Tamanho do modelo: 951,9 bilhões de parâmetros no total (32,8 bilhões ativos por token)

## Por que importa

O trabalho demonstra que os recursos públicos de computação da Europa podem executar IA de ponta, reduzindo a dependência de serviços de nuvem privada.

## Fontes e referências

1. [Training a 1T-Parameter MoE on EU public infrastructure with PyTorch and TorchTitan](https://pytorch.org/blog/training-a-1t-parameter-moe-on-eu-public-infrastructure-with-pytorch-and-torchtitan/) – PyTorch

Última atualização: 2026-11-12