{"id":1688,"date":"2026-07-26T13:03:55","date_gmt":"2026-07-26T13:03:55","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1688"},"modified":"2026-07-26T13:03:55","modified_gmt":"2026-07-26T13:03:55","slug":"supermicro-h15-72-gpu-ai-servers","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/pt\/supermicro-h15-72-gpu-ai-servers\/","title":{"rendered":"Servidores de IA H15 da Supermicro s\u00e3o lan\u00e7ados com plataforma de treinamento com 72 GPUs"},"content":{"rendered":"<p>Os servidores H15 da Supermicro s\u00e3o o mais recente lan\u00e7amento na corrida para fornecer hardware de treinamento em larga escala, com a Yahoo Finance informando que a Supermicro (SMCI) lan\u00e7ou essa nova linha de servidores juntamente com uma plataforma de treinamento de IA com 72 GPUs. O relat\u00f3rio inicial \u00e9 escasso em detalhes t\u00e9cnicos, mas o n\u00famero destacado j\u00e1 conta uma hist\u00f3ria por si s\u00f3. Ao apresentar 72 aceleradores como uma \u00fanica plataforma de treinamento, a Supermicro est\u00e1 competindo diretamente no segmento de sistemas em escala de rack \u2014 onde racks totalmente integrados, em vez de servidores individuais, tornaram-se a unidade padr\u00e3o de computa\u00e7\u00e3o de IA.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Principais conclus\u00f5es<\/h3>\n<ul>\n<li>A Yahoo Finance informa que a Supermicro (SMCI) lan\u00e7ou os servidores H15 juntamente com uma plataforma de treinamento de IA com 72 GPUs.<\/li>\n<li>O n\u00famero de 72 GPUs posiciona os H15 na classe de sistemas em escala de rack, cada vez mais favorecida por grandes laborat\u00f3rios de IA e provedores de nuvem para cargas de treinamento.<\/li>\n<li>Especifica\u00e7\u00f5es detalhadas, pre\u00e7os, disponibilidade e identidade das GPUs integradas \u00e0 plataforma n\u00e3o foram divulgados no relat\u00f3rio inicial.<\/li>\n<li>As plataformas em escala de rack mudam a unidade de compra de servidores individuais para racks totalmente integrados, transferindo o trabalho de integra\u00e7\u00e3o do comprador para o fornecedor.<\/li>\n<li>Para a maioria das equipes de IA, o lan\u00e7amento tem impacto indireto: maior capacidade de treinamento na cadeia produtiva superior tende a se refletir na disponibilidade de modelos e nos pre\u00e7os da computa\u00e7\u00e3o na cadeia inferior.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a68017e8ea3b\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a68017e8ea3b\"  aria-label=\"Alternar\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/supermicro-h15-72-gpu-ai-servers\/#What_Supermicro_announced_with_the_H15_servers\" >O que a Supermicro anunciou com os servidores H15<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/supermicro-h15-72-gpu-ai-servers\/#Why_a_72-GPU_AI_training_platform_matters\" >Por que uma plataforma de treinamento de IA com 72 GPUs \u00e9 relevante<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/supermicro-h15-72-gpu-ai-servers\/#Rack-scale_platforms_versus_conventional_GPU_servers\" >Plataformas em escala de rack versus servidores GPU convencionais<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/supermicro-h15-72-gpu-ai-servers\/#What_the_H15_launch_means_for_AI_developers_and_model_builders\" >O que o lan\u00e7amento dos H15 significa para desenvolvedores de IA e criadores de modelos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/supermicro-h15-72-gpu-ai-servers\/#Power_cooling_and_deployment_realities\" >Realidades de energia, refrigera\u00e7\u00e3o e implanta\u00e7\u00e3o<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/supermicro-h15-72-gpu-ai-servers\/#The_economics_who_actually_buys_72-GPU_training_systems\" >A economia: quem realmente compra sistemas de treinamento com 72 GPUs<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/supermicro-h15-72-gpu-ai-servers\/#Frequently_asked_questions\" >Perguntas frequentes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/supermicro-h15-72-gpu-ai-servers\/#The_bottom_line\" >Resumo final<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Supermicro_announced_with_the_H15_servers\"><\/span>O que a Supermicro anunciou com os servidores H15<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Segundo a Yahoo Finance, a Supermicro lan\u00e7ou os servidores H15 juntamente com uma plataforma de treinamento de IA com 72 GPUs. Esse \u00e9 o limite dos detalhes confirmados no relat\u00f3rio inicial. Especifica\u00e7\u00f5es, pre\u00e7os, cronogramas de entrega e a escolha do sil\u00edcio acelerador n\u00e3o foram divulgados no trecho, e os compradores devem considerar as pr\u00f3prias folhas de dados da Supermicro como fonte confi\u00e1vel para verificar esses detalhes assim que forem publicados.<\/p>\n<p>A denomina\u00e7\u00e3o H15 merece, contudo, uma breve observa\u00e7\u00e3o. Historicamente, a Supermicro utiliza numera\u00e7\u00f5es para indicar gera\u00e7\u00f5es de plataformas em suas fam\u00edlias de servidores; portanto, um novo n\u00famero na s\u00e9rie H geralmente sinaliza uma nova gera\u00e7\u00e3o de plataforma, e n\u00e3o apenas uma atualiza\u00e7\u00e3o menor. Qualquer suposi\u00e7\u00e3o sobre os processadores ou GPUs subjacentes, no entanto, permanece n\u00e3o confirmada at\u00e9 que a empresa divulgue os detalhes do hardware.<\/p>\n<p>Para uma empresa cuja sorte est\u00e1 intimamente ligada aos gastos com infraestrutura de IA, esse movimento \u00e9 previs\u00edvel, mas significativo. Os fornecedores de servidores competem principalmente pela rapidez com que conseguem integrar os mais recentes aceleradores em sistemas implant\u00e1veis e facilmente mantidos, e uma plataforma com 72 GPUs representa a declara\u00e7\u00e3o mais inequ\u00edvoca poss\u00edvel de que a Supermicro pretende vender computa\u00e7\u00e3o de IA em escala de rack \u2014 e n\u00e3o apenas em escala de n\u00f3.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_a_72-GPU_AI_training_platform_matters\"><\/span>Por que uma plataforma de treinamento de IA com 72 GPUs \u00e9 relevante<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Treinar modelos fundamentais modernos \u00e9, fundamentalmente, um problema de escala. As execu\u00e7\u00f5es de treinamento de ponta s\u00e3o distribu\u00eddas por frotas muito extensas de aceleradores, e a resposta da ind\u00fastria nos \u00faltimos anos foi padronizar blocos de constru\u00e7\u00e3o cada vez maiores. Onde a unidade comum de computa\u00e7\u00e3o de IA era outrora um servidor com oito GPUs, os sistemas em escala de rack \u2014 que apresentam dezenas de GPUs como um \u00fanico dom\u00ednio fortemente acoplado \u2014 tornaram-se a base preferida para clusters s\u00e9rios de treinamento.<\/p>\n<p>Uma plataforma com 72 GPUs encaixa-se firmemente nessa classe em escala de rack. O apelo de engenharia, segundo uma an\u00e1lise setorial geral, \u00e9 direto: quanto mais aceleradores puderem se comunicar por meio de um interconector r\u00e1pido e local, em vez de uma rede gen\u00e9rica de data center, menos tempo uma execu\u00e7\u00e3o de treinamento gastar\u00e1 aguardando a movimenta\u00e7\u00e3o de dados entre os chips. A sobrecarga de comunica\u00e7\u00e3o \u00e9 um dos principais fatores que penalizam a efici\u00eancia do treinamento em larga escala; logo, dom\u00ednios maiores e coerentes de GPUs traduzem-se diretamente em melhor aproveitamento do hardware caro.<\/p>\n<p>Para os compradores, o efeito pr\u00e1tico \u00e9 que as conversas de aquisi\u00e7\u00e3o passam de \"quantos servidores precisamos?\" para \"quantos racks precisamos?\". Isso muda quem realiza o \u00e1rduo trabalho de integra\u00e7\u00e3o \u2014 e \u00e9 exatamente nesse terreno que fornecedores de sistemas como a Supermicro agora competem.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Rack-scale_platforms_versus_conventional_GPU_servers\"><\/span>Plataformas em escala de rack versus servidores GPU convencionais<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>A tabela abaixo resume como plataformas de treinamento em escala de rack \u2014 do tipo que a Supermicro agora comercializa \u2014 costumam se comparar com servidores GPU convencionais. Trata-se de padr\u00f5es gerais da ind\u00fastria, e n\u00e3o de especifica\u00e7\u00f5es confirmadas dos H15, que n\u00e3o constaram no relat\u00f3rio inicial.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Caracter\u00edstica<\/th>\n<th>Servidor GPU convencional<\/th>\n<th>Plataforma em escala de rack com 72 GPUs<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Aceleradores por unidade<\/td>\n<td>Normalmente oito<\/td>\n<td>72, conforme relatado pela Yahoo Finance sobre a plataforma H15<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Unidade de compra<\/td>\n<td>N\u00f3 individual<\/td>\n<td>Rack integrado<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Dom\u00ednio de interconex\u00e3o<\/td>\n<td>Dentro de um \u00fanico chassi<\/td>\n<td>Ao longo de todo o rack<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Cargas de trabalho t\u00edpicas<\/td>\n<td>Ajuste fino, infer\u00eancia e tarefas menores de treinamento<\/td>\n<td>Treinamento de modelos em larga escala<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Carga de integra\u00e7\u00e3o<\/td>\n<td>Recai majoritariamente sobre o comprador<\/td>\n<td>Tratada majoritariamente pelo fornecedor<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Equipes operando bem abaixo da escala de rack ainda enfrentam escolhas significativas de hardware; nosso guia sobre as <a href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/best-gpus-for-ai-2026\/\">melhores GPUs para IA<\/a> abrange as op\u00e7\u00f5es de aceleradores adequadas para esta\u00e7\u00f5es de trabalho e clusters menores.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_the_H15_launch_means_for_AI_developers_and_model_builders\"><\/span>O que o lan\u00e7amento dos H15 significa para desenvolvedores de IA e criadores de modelos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Muito poucos desenvolvedores jamais montar\u00e3o pessoalmente um sistema com 72 GPUs, mas lan\u00e7amentos como este moldam o ambiente em que todos trabalham. A capacidade de treinamento na cadeia produtiva superior determina quais modelos existem na cadeia inferior. Quando mais fornecedores lan\u00e7am plataformas em escala de rack, a oferta de computa\u00e7\u00e3o para treinamento se amplia, permitindo que os laborat\u00f3rios que adquirem essa capacidade iterem novos modelos com mais rapidez. Os resultados dessas itera\u00e7\u00f5es s\u00e3o o que, eventualmente, chega aos nossos <a href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/models\/\">Banco de dados de modelos de IA<\/a> como modelos lan\u00e7ados, com especifica\u00e7\u00f5es e pre\u00e7os divulgados.<\/p>\n<p>A concorr\u00eancia entre fabricantes de sistemas tamb\u00e9m importa para o lado dos custos da equa\u00e7\u00e3o. A infraestrutura de IA continua com oferta restrita no extremo superior, e cada nova plataforma cred\u00edvel em escala de rack concede mais margem de negocia\u00e7\u00e3o a provedores de nuvem e laborat\u00f3rios de IA ao expandirem sua capacidade. Com o tempo, uma concorr\u00eancia mais saud\u00e1vel em hardware de treinamento \u00e9 uma das for\u00e7as que reduz o custo da computa\u00e7\u00e3o por tr\u00e1s dos modelos consumidos pelos desenvolvedores \u2014 uma din\u00e2mica que acompanhamos em nosso <a href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/ai-price-performance-index-2026\/\">\u00cdndice de custo-desempenho em IA<\/a>.<\/p>\n<p>Nada disso ocorre instantaneamente. O hardware anunciado hoje alimentar\u00e1 execu\u00e7\u00f5es de treinamento meses adiante. Mas \u00e9 a dire\u00e7\u00e3o do movimento que conta: o lan\u00e7amento dos H15 acrescenta \u00e0 reserva de capacidade de treinamento em escala de rack da qual a ind\u00fastria pode extrair.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Power_cooling_and_deployment_realities\"><\/span>Realidades de energia, refrigera\u00e7\u00e3o e implanta\u00e7\u00e3o<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Racks densos de GPUs concentram um consumo de energia enorme em uma pegada f\u00edsica reduzida, e, como contexto geral do setor, sistemas dessa categoria t\u00eam impulsionado os data centers rumo ao resfriamento l\u00edquido e a atualiza\u00e7\u00f5es substanciais na infraestrutura de fornecimento de energia. Instala\u00e7\u00f5es projetadas para racks empresariais convencionais frequentemente n\u00e3o conseguem abrigar racks modernos para treinamento de IA sem reformas significativas.<\/p>\n<p>O relat\u00f3rio da Yahoo Finance n\u00e3o detalha o projeto de alimenta\u00e7\u00e3o el\u00e9trica ou resfriamento do H15, portanto essas especificidades ainda precisam ser confirmadas. O que pode ser afirmado com seguran\u00e7a \u00e9 que qualquer plataforma com 72 GPUs enfrenta as mesmas leis da f\u00edsica que o restante do mercado de sistemas em escala de rack: os compradores mais bem posicionados para implantar tais sistemas s\u00e3o aqueles que j\u00e1 possuem instala\u00e7\u00f5es de data center projetadas especificamente para cargas de trabalho de IA de alta densidade. Essa realidade concentra o mercado-alvo para esse tipo de hardware entre provedores de nuvem, laborat\u00f3rios de IA e grandes empresas com infraestrutura moderna.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_economics_who_actually_buys_72-GPU_training_systems\"><\/span>A economia: quem realmente compra sistemas de treinamento com 72 GPUs<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Plataformas de treinamento em escala de rack n\u00e3o s\u00e3o compras por impulso. Seus clientes naturais s\u00e3o provedores de nuvem e neoclouds que constroem capacidade de GPU alug\u00e1vel, laborat\u00f3rios de IA que treinam seus pr\u00f3prios modelos e empresas com cargas de trabalho cont\u00ednuas e extensas de treinamento. A maioria das demais organiza\u00e7\u00f5es acessa esse tipo de hardware indiretamente, alugando capacidade ou simplesmente consumindo modelos por meio de APIs.<\/p>\n<p>Isso torna a decis\u00e3o entre construir versus alugar a conclus\u00e3o pr\u00e1tica mais relevante para a maior parte dos leitores. A propriedade do hardware \u00e9 vantajosa quando a taxa de utiliza\u00e7\u00e3o \u00e9 consistentemente alta; j\u00e1 o aluguel \u00e9 prefer\u00edvel quando as cargas de trabalho s\u00e3o intermitentes ou explorat\u00f3rias. Nosso <a href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">calculadora de autohospedagem versus API<\/a> analisa essa escolha com base nos seus pr\u00f3prios n\u00fameros. E, para equipes que consideram executar modelos em hardware sob seu controle \u2014 em qualquer escala \u2014, nosso <a href=\"https:\/\/convly.ai\/pt\/llm-vram-calculator\/\">calculadora gratuita de VRAM<\/a> ajuda a determinar quanto de mem\u00f3ria de GPU um determinado modelo realmente exige, antes mesmo de qualquer decis\u00e3o de compra.<\/p>\n<p>O ponto mais amplo \u00e9 que lan\u00e7amentos como o H15 continuam ampliando o leque de op\u00e7\u00f5es nesse espectro \u2014 desde alugar uma fatia do rack de outra pessoa at\u00e9, para os maiores compradores, encomendar racks inteiros.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_asked_questions\"><\/span>Perguntas frequentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>O que s\u00e3o os servidores Supermicro H15?<\/strong> Trata-se de uma nova linha de servidores da Supermicro, divulgada pela Yahoo Finance juntamente com uma plataforma de treinamento de IA com 72 GPUs. As especifica\u00e7\u00f5es completas ainda n\u00e3o haviam sido detalhadas no relat\u00f3rio inicial.<\/p>\n<p><strong>Quantas GPUs a nova plataforma de treinamento da Supermicro suporta?<\/strong> Segundo o t\u00edtulo do artigo da Yahoo Finance, a plataforma \u00e9 baseada em 72 GPUs, posicionando-a na categoria de sistemas de treinamento de IA em escala de rack.<\/p>\n<p><strong>Quais GPUs alimentam a plataforma H15?<\/strong> O relat\u00f3rio inicial n\u00e3o especifica o tipo de acelerador usado. Os compradores devem consultar as fichas t\u00e9cnicas oficiais da Supermicro para obter detalhes confirmados sobre os componentes.<\/p>\n<p><strong>Para quem se destina a plataforma de 72 GPUs?<\/strong> No contexto geral do mercado, sistemas dessa categoria s\u00e3o tipicamente adquiridos por provedores de nuvem, laborat\u00f3rios de IA e grandes empresas com cargas de trabalho sustentadas de treinamento de modelos e data centers projetados para racks de alta densidade.<\/p>\n<p><strong>O lan\u00e7amento do H15 afeta equipes menores de IA?<\/strong> Indiretamente. Mais capacidade de treinamento em escala de rack no mercado, em geral, apoia um desenvolvimento mais r\u00e1pido de modelos e pre\u00e7os mais competitivos para recursos computacionais, beneficiando, eventualmente, equipes que consomem modelos por meio de APIs ou GPUs alugadas.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_bottom_line\"><\/span>Resumo final<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Resumido ao seu n\u00facleo confirmado, a not\u00edcia \u00e9 simples: a Yahoo Finance informou que a Supermicro lan\u00e7ou servidores H15 com uma plataforma de treinamento de IA de 72 GPUs. Os detalhes que determinar\u00e3o qu\u00e3o competitiva ser\u00e1 essa plataforma \u2014 escolha do sil\u00edcio, interconex\u00e3o, alimenta\u00e7\u00e3o el\u00e9trica, resfriamento e pre\u00e7o \u2014 ainda n\u00e3o foram divulgados. Contudo, a pr\u00f3pria estrutura do an\u00fancio j\u00e1 \u00e9 reveladora. A unidade de computa\u00e7\u00e3o para treinamento de IA deslocou-se decisivamente para a escala de rack, e a Supermicro sinaliza sua inten\u00e7\u00e3o de continuar competindo nesse mercado com hardware de \u00faltima gera\u00e7\u00e3o. Para desenvolvedores de IA, esse lan\u00e7amento representa mais um incremento de capacidade upstream na cadeia de suprimentos, que, em \u00faltima an\u00e1lise, define quais modelos ser\u00e3o treinados, com que rapidez e a que custo.<\/p>\n<p><em>Fontes: news.google.com. Relatado em 26 de julho de 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Yahoo Finance reports that Supermicro has launched its H15 server line with a 72-GPU AI training platform. Here is what the rack-scale launch means for AI developers and infrastructure buyers.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1689,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[248],"tags":[925,1003,1004,1002,1005,1001,1000],"class_list":["post-1688","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-gpus","tag-ai-infrastructure","tag-ai-training-hardware","tag-gpu-servers","tag-h15-servers","tag-rack-scale-computing","tag-smci","tag-supermicro"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1688","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1688"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1688\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1690,"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1688\/revisions\/1690"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1689"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1688"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1688"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1688"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}