*Em cargas específicas, conforme o stack do modelo e biblioteca.
O primeiro Datacenter de I.A do Piauí, especializado em soluções de inteligência artificial de alta performance, oferecendo infraestrutura avançada, computação de borda e modelos proprietários otimizados para saúde, educação e automação. A Multi integra hardware e software para entregar previsões em tempo real, alta confiabilidade e operações seguras, permitindo que empresas e instituições acelerem sua transformação digital com tecnologia de altíssima qualidade. Nosso modelo de negócios opera com um Datacenter de acesso local aos nossos maiores Partners como a Intel A.I, onde hospedamos nossos Servidores Dual Xeon Sapphire Rapids nos E.U.A em laboratórios da Intel Test Bed, Microsoft Azure e outros parceiros locais para operar nossa estrutura desenvolvida no Piauí.
Documento detalhado sobre o sistema de IA médica Edge Vision Med.
HeadQuarters: Rua Durvalino Couto 1331 - 2 Andar - Bairro Joquei Clube - Teresina - PI
Aceleração nativa de matrizes diretamente na CPU, viabilizando modelos de até ~13B parâmetros sem GPU em cenários de inferência.
Instruções vetoriais que trazem grandes ganhos em kernels de IA, visão e HPC, com melhorias expressivas em throughput.
Maior largura de banda de memória (~+12% vs geração anterior), essencial para modelos que consomem muita RAM.
Desempenho otimizado para rodar LLMs com até ~13B parâmetros utilizando Intel® AMX e AVX‑512, ideal para chatbots corporativos, RAG e agentes autônomos.
Soluções de IA na borda para previsões em tempo real, utilizando OpenVINO e Intel AI Edge Ready para otimização de modelos em dispositivos edge.
Sistema de Apoio à Decisão Clínica - IA médica na borda, com OpenVINO e Intel AI Edge Ready para processamento seguro e eficiente de imagens médicas.
Descubra soluções de IA na borda para monitoramento de saúde e muito mais no ecossistema Intel.
Ver no Catálogo IntelEste modelo de IA, baseado em uma arquitetura ResNet-like otimizada para OpenVINO, é projetado para classificação de sinais de ECG (eletrocardiograma) em 5 categorias (provavelmente normal, arritmias ou outras condições cardíacas), processando entradas de forma (?, 12, 1000) representando lotes de sinais de 12 derivações por 1000 pontos temporais. A rede utiliza convoluções residuais com canais progressivos (64 a 256), ativações ReLU, downsampling e pooling global médio, culminando em uma camada linear que produz logits para inferência rápida em CPUs ou dispositivos edge, com pesos comprimidos em FP16 para eficiência.
Empresa de consultoria em gestão e inovação tecnológica.
Plataforma de IA na borda para previsões em tempo real.
Sistema de IA médica para análise de imagens em tempo real.
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