Поставка под заказСерверы
Основа корпоративной AI-инфраструктуры: производительные GPU-серверы для обучения, инференса и внутренних сервисов.
Стоимость рассчитываем под конфигурацию: она зависит от объёма памяти и накопителя, состава поставки и условий сервиса. Гарантия — от производителя, сопровождение запуска — с нашей стороны.
Серверы на платформе NVIDIA HGX — это уже серьёзный промышленный класс оборудования. В отличие от персональных систем, здесь несколько ускорителей объединяются высокоскоростной связью NVLink в единый вычислительный комплекс, и такой сервер способен обучать модели с нуля, а не только запускать готовые.
Серверное решение на HGX даёт производительность, недостижимую для одиночных ускорителей: NVLink обеспечивает обмен между GPU на порядок быстрее обычной шины, и именно это определяет скорость обучения больших моделей. Плюс корпоративный уровень: резервирование питания, горячая замена компонентов, управление и мониторинг.
Сначала разбираем задачу: какие модели, какой объём данных, сколько пользователей, какие сроки обучения. И только потом подбираем конфигурацию — так вы не переплачиваете за мощность, которая не будет использоваться.
| Платформа | NVIDIA HGX: HGX B300 / B200 (Blackwell), HGX H200 / H100 (Hopper) |
|---|---|
| Процессор | Два серверных CPU (Intel Xeon или AMD EPYC) — подбираются под конфигурацию |
| Архитектура | 8 ускорителей NVIDIA, объединённых NVLink в единый домен: 900 ГБ/с на ускоритель у Hopper, 1,8 ТБ/с у Blackwell |
| Память | 8× 80 ГБ HBM3 (H100) = 640 ГБ; 8× 141 ГБ HBM3e (H200) = 1,1 ТБ; 8× 180 ГБ HBM3e (B200) = 1,4 ТБ; HGX B300 — 8× 288 ГБ HBM3e = 2,3 ТБ |
| Производительность ИИ | до 144 PFLOPS в FP4 (HGX B200, с разреженностью) — обучение и инференс крупных моделей на одной платформе |
| Накопитель | Массивы NVMe с резервированием (RAID), объём и число дисков — под задачу |
| Сеть | Выделенный адаптер на каждый ускоритель: ConnectX-8 800 Гбит/с (Blackwell) или ConnectX-7 400 Гбит/с; InfiniBand либо Ethernet |
| Порты и разъёмы | Определяются платформой, вендором и конфигурацией: сетевые порты, USB, сервисный интерфейс BMC |
| Операционная система | NVIDIA DGX OS / Ubuntu Server + стек CUDA и NGC |
| Энергопотребление | от 6,5 кВт (HGX H100) до 14,3 кВт (HGX B200/B300) на узел — обязателен расчёт электропитания |
| Питание | Промышленное, с резервированием N+1; отдельные линии и штатная ИБП |
| Габариты (Ш×Г×В) | Стоечное исполнение, 8–10U у разных платформ; монтаж в стойку 19″ |
| Условия эксплуатации | Серверное помещение с контролем температуры и влажности |
| Комплект поставки | Сервер, комплект кабелей и монтажа, документация, лицензии ПО — по конфигурации |
| Гарантия и поддержка | Гарантия производителя, сервисные контракты, монтаж и внедрение по проекту |
Масштабом задач. Рабочая станция подходит для инференса и дообучения моделей. Обучение больших моделей с нуля, работа с десятками пользователей одновременно и промышленные нагрузки требуют серверной платформы с несколькими ускорителями и NVLink.
Это высокоскоростная связь между ускорителями внутри сервера. При обучении больших моделей GPU постоянно обмениваются данными, и скорость этого обмена часто ограничивает всю систему. NVLink снимает это узкое место — на обычной шине обучение шло бы заметно медленнее.
Нужно серверное помещение: контролируемая температура, достаточная мощность электроснабжения, место в стойке и шумопоглощение. Мы делаем расчёт до поставки — это часть проекта, а не сюрприз после.
Да, и это правильный подход. Система проектируется с запасом по питанию, охлаждению и сети, чтобы добавление узлов не потребовало переделки всей инфраструктуры.
Поставка и монтаж — от нескольких недель в зависимости от конфигурации и сроков у производителя. Мы сопровождаем весь цикл: приёмку, установку, настройку стека, проверку на реальной задаче заказчика.
Да. После запуска мы передаём документацию и проводим обучение: как запускать задачи, распределять ресурсы между пользователями, следить за состоянием системы и диагностировать проблемы.
Зависит от профиля нагрузки. При постоянной, круглосуточной работе собственная система обычно окупается за счёт отсутствия оплаты за часы вычислений, а также снимает вопрос передачи данных вовне. Для редких пиковых задач облако может быть выгоднее — мы считаем оба варианта перед рекомендацией.
Персональные AI-системы
AI-станция NVIDIA DGX Station на GB300: 748 ГБ единой памяти и до 20 PFLOPS. Для команд, локальных LLM и агентных систем. Поставка и внедрение.
Сети
Построение надёжной инфраструктуры для GPU-кластеров и AI-серверов: высокоскоростные коммутаторы, кабели, адаптеры.
