Sobre a Verdíceo
Conhecimento técnico
a serviço da operação
eficiente de IA.
Trabalhamos para que equipes de infraestrutura no Brasil operem seus aceleradores Nvidia com mais clareza sobre consumo, custo e pegada ambiental.
← Voltar ao InícioNossa história
De onde viemos e por que existimos
A Verdíceo nasceu em Niterói em 2021, quando um grupo de engenheiros de infraestrutura percebeu que a expansão acelerada de clusters com GPUs Nvidia estava criando uma lacuna de informação: as equipes de TI sabiam operar o hardware, mas não tinham clareza sobre o perfil real de consumo energético nem sobre como as escolhas operacionais impactavam a conta de energia e a pegada de carbono do ambiente.
O nome vem de "verde" e "índice" — a ideia de que eficiência energética pode e deve ser medida, não apenas declarada. Desde o início, nossa abordagem é orientada por dados: coletamos métricas reais, identificamos padrões e documentamos recomendações em linguagem que engenheiros de infra e gestores de data center conseguem usar diretamente.
Não somos revendedores. Não temos parceria comercial com fabricantes de hardware ou software. Isso nos permite dar recomendações que partem do que o ambiente realmente precisa — e não do que está em promoção no trimestre.
anos de operação
análises entregues
clientes em retainer
principais mercados
Missão e Valores
O que orienta o trabalho
Clareza antes de tudo
Cada relatório e plano que entregamos precisa ser entendido e aplicado pela equipe que o recebe. Documentação que fica em gaveta não serve a ninguém.
Métricas, não suposições
Partimos de dados reais de consumo — nvidia-smi, DCGM, logs de PDU — para construir qualquer recomendação. Opinião sem número é ruído.
Sem conflito de interesse
Não revendemos produtos e não recebemos comissão de fabricantes. Nossa única relação comercial é com o cliente que nos contratou.
Equipe
As pessoas por trás da Verdíceo
Rafael Fonseca
Fundador & Consultor Sênior
Engenheiro de sistemas com 12 anos em operações de data center. Especialista em monitoramento de energia e gestão de workloads GPU em ambientes de produção.
Camila Moraes
Analista de Eficiência Energética
Formada em engenharia elétrica com foco em eficiência energética industrial. Responsável pela coleta e interpretação de métricas de consumo nos projetos de análise.
Lucas Souza
Especialista em Infraestrutura de IA
SRE com histórico em clusters de HPC e MLOps. Lidera as revisões de configuração e scheduling no âmbito dos Planos de Melhoria de Eficiência.
Padrões de Qualidade
Como garantimos a consistência do trabalho
Confidencialidade e NDA
Todo engajamento é precedido por acordo de confidencialidade. Dados de infraestrutura do cliente não são compartilhados com terceiros em nenhuma circunstância.
Metodologia documentada
Cada análise segue um protocolo de coleta e verificação de dados que pode ser auditado pelo cliente. O processo é transparente do início ao fim.
Prazos respeitados
Trabalhamos com escopo fechado antes do início de cada projeto. Prazos são acordados e comunicados formalmente, com atualizações de status ao longo do trabalho.
Proteção de dados (LGPD)
Operamos em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados. Dados pessoais coletados durante o engajamento são tratados com base nas finalidades contratadas.
Atualização contínua
O ecossistema de GPUs Nvidia muda com frequência. A equipe acompanha lançamentos, atualizações de driver e mudanças no CUDA para manter as análises atualizadas.
Canal de dúvidas pós-entrega
Após a entrega de qualquer relatório ou plano, mantemos canal aberto por 30 dias para dúvidas sobre a implementação das recomendações.
Eficiência energética em ambientes de IA acelerada
O crescimento do uso de aceleradores Nvidia em ambientes corporativos e de pesquisa no Brasil trouxe consigo uma série de questões operacionais que vão além da performance de computação. O consumo de energia de GPUs como A100 e H100 pode ultrapassar 400W por dispositivo, e em um cluster de dezenas de unidades, essa soma tem impacto direto na conta de energia elétrica e nas metas de sustentabilidade da organização.
A Verdíceo atua nesse espaço oferecendo análises técnicas que ajudam equipes de infraestrutura a entender como e quando o hardware consome energia, identificar períodos de subutilização, ajustar políticas de scheduling e documentar o perfil de consumo para fins de relatórios de ESG. Nosso trabalho não envolve venda de produtos nem de licenças de software — o valor entregue está na qualidade da análise e na clareza da documentação.
Organizações que buscam reduzir o PUE do data center, melhorar a taxa de utilização das GPUs ou construir uma baseline de consumo para programas de neutralização de carbono encontram na Verdíceo um parceiro técnico com foco específico no ecossistema Nvidia e nas particularidades da infraestrutura de TI brasileira.
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