O que equipes de ML dizem depois de trabalhar com nossos dados
Depoimentos de engenheiros e times de plataforma que usaram a Vértiga Labs para fundamentar decisões de infraestrutura.
← Voltar ao InícioO que os assinantes relatam
"Estava avaliando se valia a pena migrar de A100 para H100 para um workload específico de inferência de transformers. Os dados da biblioteca me deram exatamente o que eu precisava: throughput por batch size e perfil de memória nas duas arquiteturas, com metodologia documentada. Economizei dias de testes internos."
"A Suite Corporativa resolveu um problema real para o nosso departamento: consolidar a visibilidade de performance de cinco projetos de IA diferentes rodando em hardware variado. As sessões de onboarding foram diretas ao ponto — sem rodeios, focadas na configuração que nos interessava. O suporte prioritário também funcionou bem quando surgiu uma dúvida sobre interpretação de um relatório."
"O que mais me impressionou na biblioteca foi a presença de dados sobre comportamento anômalo com anotações. A maioria dos benchmarks que você encontra por aí esconde resultados fora do padrão. A Vértiga Labs documenta e explica — isso é muito mais útil para quem está tentando entender o hardware de verdade."
"Usamos o Kit de Perfilamento para entender por que um modelo de visão estava com utilização de GPU bem abaixo do esperado. O relatório identificou o gargalo em menos de uma hora de análise. A documentação foi clara o suficiente para que um engenheiro júnior conseguisse rodar o primeiro perfil sem precisar de ajuda externa."
"A biblioteca entrega o que promete — dados documentados com metodologia acessível. A assinatura para uma equipe pequena tem um custo que se paga facilmente em uma decisão de hardware mais bem fundamentada. A única ressalva é que a cobertura de chips mais antigos é menor, mas para quem está avaliando hardware atual, isso não é um problema."
"Precisava montar uma justificativa técnica para aprovação de orçamento de hardware. Os dados da Vértiga Labs me deram os números que um comitê técnico aceita sem questionar — com fonte documentada e metodologia verificável. Apresentei a comparação entre três arquiteturas Nvidia e a decisão foi muito mais rápida do que o esperado."
Três situações onde os dados fizeram diferença
Decisão de upgrade de infraestrutura
Uma equipe de ML de médio porte precisava decidir entre ampliar a frota de A100 existente ou migrar parcialmente para H100. A diferença de custo era significativa e os dados disponíveis publicamente eram genéricos demais para embasar a decisão.
Biblioteca + perfilamento próprio
A equipe assinou a Biblioteca de Referências para obter dados comparativos de throughput nas duas arquiteturas para cargas semelhantes às suas. Em paralelo, usou o Kit de Perfilamento para medir o workload específico deles.
Decisão fundamentada em 2 semanas
Com dados comparáveis ao seu workload real, a equipe identificou que a migração parcial para H100 entregaria um ganho de throughput de ~2,3x para o modelo principal deles — suficiente para justificar o custo adicional. A decisão foi aprovada pelo comitê técnico na primeira apresentação.
Utilização de GPU muito abaixo do esperado
Um time de plataforma identificou que a utilização média de GPU em produção estava consistentemente abaixo de 50%, mas não conseguia isolar a causa — falta de dados granulares sobre o que acontecia durante a execução dos modelos.
Kit de Perfilamento com análise por fase
O kit foi integrado ao pipeline de inferência em produção. Os relatórios por fase de execução mostraram que o gargalo estava na etapa de atenção de um modelo específico, com operações subutilizando o hardware disponível.
Utilização elevada para 78% em 3 semanas
Com o gargalo identificado, a equipe ajustou os parâmetros de batch e o modelo de atenção. A utilização média subiu de 47% para 78% — sem mudança de hardware. O custo anual da assinatura do kit foi recuperado em menos de um mês.
Visibilidade consolidada para um departamento
Um departamento de TI com sete projetos de IA ativos precisava de uma visão consolidada do desempenho de hardware em todos os projetos. Os dados estavam espalhados em planilhas individuais de cada equipe, sem padronização.
Suite Corporativa com camada de relatórios
A Suite Corporativa foi implantada com uma camada de relatórios configurada para agregar os dados de perfilamento dos sete projetos. As sessões de onboarding cobriram a configuração específica para o ambiente de cada equipe.
Dashboard único em 6 semanas
O departamento passou a ter uma visão consolidada de utilização, throughput e eficiência energética em todos os projetos. As reuniões mensais de revisão de infraestrutura passaram a ter dados comparáveis e exportáveis para as apresentações.
Fale diretamente com a equipe
Av. do Contorno 6594, Savassi
Belo Horizonte - MG, 30110-044
Seg–Sex: 09h00 – 18h00
Sáb: 09h00 – 13h00
O que construímos desde o início
Equipes assinantes no Brasil
Média de avaliação dos assinantes
Experimentos documentados
Taxa de renovação de assinatura
Uso em pesquisa acadêmica
Grupos de pesquisa de universidades mineiras utilizam os dados da Vértiga Labs como baseline em trabalhos sobre eficiência de inferência em LLMs.
Referência em comunidades técnicas
A metodologia é citada em discussões técnicas de fóruns especializados em ML no Brasil e América Latina como referência de abordagem reproduzível.
Atualizações contínuas desde 2023
Desde o lançamento, nenhuma atualização mensal foi interrompida — incluindo nos ciclos de lançamento de novos chips Nvidia.
Sua equipe pode ser a próxima a economizar tempo com dados confiáveis
Entre em contato e mostre qual é a sua necessidade. Podemos indicar o produto mais adequado antes de qualquer comprometimento.
Solicitar Informações