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Brasil

Governo descarta instalar supercomputador em Petrópolis após alerta sobre conta de luz milionária

Conta de luz do supercomputador pode ar os R$ 7 milhões ao mês, sem levar em conta o custo de bandeiras tarifárias

Redação Jornal de Brasília

11/06/2025 13h04

Foto: LNCC/MCTI/Divulgação

Foto: LNCC/MCTI/Divulgação

PEDRO S. TEIXEIRA
FOLHAPRESS

O Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI) procura um novo local para a instalação do supercomputador incluído no Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (Pbia), que ficaria em Petrópolis, na região serrana do Rio de Janeiro, a 65 quilômetros da capital fluminense.

De acordo com o Pbia, a máquina deve ter poder computacional para estar entre os cinco supercomputadores mais potentes do mundo, o que envolve um consumo de eletricidade que preocupou a istração do LNCC (Laboratório Nacional de Computação Científica). A instituição, sediada em Petrópolis, abriga o Santos Dumont, atual supercomputador mais poderoso do país.

O laboratório afirma que não recusou a instalação do supercomputador, e, sim, chamou a atenção para o custo estimado de energia elétrica associado à operação do equipamento. Esse valor “deve ser informado ao MCTI para subsidiar projeções orçamentárias futuras”, disse o LNCC.

O plano é de que o supercomputador brasileiro seja tão potente quanto o HPC6, atual quinta máquina mais potente do mundo com sede na Itália e consumo máximo de 10,17 MW (megawatts). O equipamento brasileiro será usado para pesquisas avançadas em inteligência artificial, como o desenvolvimento de um modelo de linguagem nacional.

Considerando que a concessionária de energia do Rio de Janeiro cobra R$ 1 por KWh, a conta de luz do supercomputador pode ar os R$ 7 milhões ao mês, sem levar em conta o custo de bandeiras tarifárias. Rodando em capacidade máxima, o consumo elétrico da máquina seria equivalente ao gasto residencial de cerca de 43 mil residências, de acordo com dados da Empresa de Pesquisa Energética (EPE).
Servidores do ministério afirmaram à reportagem que o plano inicial de instalar o equipamento em Petrópolis foi alterado, em vista das ofertas recebidas de Itaipu e da prefeitura do Rio de Janeiro para arcar com a conta de eletricidade. A pasta, agora, avalia qual o destino mais viável.

Em nota enviada à reportagem, o MCTI disse que ainda não definiu o local onde o novo supercomputador ficará instalado. Segundo o pronunciamento, a pasta ainda estimará o custo de energia elétrica associado à operação do equipamento.

O prefeito do Rio de Janeiro, Eduardo Paes (PSD), propôs a construção de uma usina de energia solar de 10 MW dedicada à compensação do consumo do supercomputador com uma fonte limpa de eletricidade.

“Será fornecido local adequado, integrado ao Polo de Inteligência Artificial, com data centers, como já foi anunciado pelo prefeito Eduardo Paes”, afirmou a prefeitura do Rio de Janeiro em nota.

De acordo com a istração carioca, o município apresenta três vantagens estruturais: conexão estável de alta velocidade guarnecida por cabos submarinos ligados a vários continentes, rede de energia robusta e capital humano advindo das universidades locais e do polo de inovação Porto Maravalley.

Técnicos do MCTI também cogitam a instalação do supercomputador em Foz do Iguaçu, por causa da usina de Itaipu.

A possibilidade de ligação direta à hidrelétrica pesa a favor de Itaipu, o que permite economias com transmissão e distribuição de energia. O local, porém, fica distante de importantes centros de pesquisa do país e dificultaria o o de pesquisadores à máquina.

A sede por eletricidade dos equipamentos dedicados ao desenvolvimento de modelos de inteligência artificial também desafia outros centros de pesquisa pelo país.

O Centro de Excelência em Inteligência Artificial (Ceia), ligado à Universidade Federal de Goiás (UFG), comprou oito supercomputadores da Nvidia em março, e, até agora, conseguiu ligar apenas cinco. Dois estão no Instituto de Informática da UFG e outros três, no data center do governo goiano.

“O governo se ofereceu a receber dois e nós enviamos três”, recorda o diretor de pesquisa do Ceia, Anderson Soares. “Quando tentamos mandar o quarto, ouvimos: ‘Você está maluco, com o terceiro já estamos funcionando no limite'”, emendou.

Para resolver a questão, o centro de excelência adquiriu a instalação no campus de um data center all-in-one -trata-se de uma estrutura pré-fabricada, com sistemas de refrigeração, abastecimento elétrico e monitoramento. A estrutura deve começar a operar em novembro.

“É mais caro do que construir um data center, mas resolve nosso problema sem precisar licitar uma construção”, afirmou Soares.

A máquina da Nvidia especializada em inteligência artificial pode atingir a velocidade de 72 petaflops, quando trabalha com o treinamento de modelos de IA. É um valor bem maior do que os atuais 5,1 petaflops do supercomputador Santos Dumont, que, no entanto, se sai melhor em outras atividades.
O grupo de pesquisa e inovação planeja chegar a 20 supercomputadores da Nvidia, da categoria DGX B200. A potência dessas máquinas chega a 14,3 kW (quilowatt) -cada uma com consumo equivalente ao de mais de quatro chuveiros elétricos funcionando ininterruptamente na posição inverno.

O LNCC, de Petrópolis, também investe em melhorias estruturais para fazer uma atualização no Santos Dumont. Com ajuda da Petrobras, o laboratório comprou 20 toneladas de peças da empresa sa Eviden que devem ser instaladas ao longo deste ano. Com a melhoria, o supercomputador voltará a figurar na lista de 500 máquinas mais potentes do mundo.

VEJA SUPERCOMPUTADORES MAIS POTENTES DO MUNDO

Capacidade é medida por número de operações com números racionais por segundo (Flops)

1. El Capitan, na Califórnia-EUA – 1,742 exaflop (1,742* 10^18)
2. Frontier, em Tennessee-EUA – 1,353 exaflop (1,353* 10^18)
3. Aurora, em Illinois-EUA – 1,012 exaflop (1,012* 10^18)
4. Eagle, da Microsoft – 516 petaflops (516*10^15)
5. HPC6, em Ferrera Erbognone, na Itália – 477,9 petaflops (516*10^15)
6. Santos Dumont, hoje fora do top500 – 5,1 petaflops. Com a atualização, deve superar os 22 petaflops
7. Servidor DGX B200 da Nvidia – Em operações de treinamento de modelos de inteligência artificial, atinge 72 petaflops

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