Каталог 10 GPU-ускорителей NVIDIA для AI, обучения LLM, инференса, рендеринга и научных расчётов. От L4 24GB для edge до GB200 Superchip с 384GB HBM3e.
GPU-ускорители NVIDIA
Выберите модель или решение под вашу задачу. Под конкретный workload подбираем оптимальную конфигурацию.
NVIDIA H100 80GB
NVIDIA H200 141GB
NVIDIA B200 192GB
NVIDIA GB200 Superchip
NVIDIA A100 80GB
NVIDIA L40S 48GB
NVIDIA L4 24GB
NVIDIA RTX PRO 6000
NVIDIA RTX 6000 Ada
NVIDIA RTX 5000 Ada
GPU-ускорители для сервера
Профессиональные GPU-ускорители NVIDIA для AI, инференса, рендеринга и научных вычислений. Сравните объём VRAM, bandwidth, TFLOPS и подберите GPU под вашу задачу.
Как мы работаем над проектом
Проектирование системы начинается с задачи, а не с перечня доступного оборудования. Заказчик не обязан заранее знать, какой именно GPU, процессор, объём памяти или тип сети ему нужен - это работа технического подбора.
Вы описываете задачу или присылаете готовое техническое задание. Что планируется считать: обучение или дообучение модели, инференс, генеративные модели, RAG, компьютерное зрение, инженерные расчёты. Какой объём данных, какой режим работы, есть ли ограничения по размещению оборудования.
Разбираем профиль нагрузки и определяем архитектуру: требуется ли один узел или многоузловая система, какой класс GPU и сколько памяти GPU нужно под задачу, какая роль отводится процессору и системной памяти, как устроена топология PCIe и межGPU-соединение.
Под выбранную архитектуру подбирается серверная платформа и её наполнение: GPU, процессоры, оперативная память, подсистема хранения и сетевая часть. Отдельно учитываются требования платформы к электропитанию и охлаждению.
Формируется итоговая конфигурация и коммерческое предложение. Далее - комплектация, сборка, тестирование и поставка оборудования. Условия и срок гарантии определяются производителем, конфигурацией оборудования и условиями конкретной поставки; срок поставки указывается в коммерческом предложении.
Как выбрать GPU-ускоритель nvidia
Что важно при выборе
В каталоге 10 позиций под разные задачи и бюджеты. Главные факторы выбора - архитектура (поколение GPU), объём памяти, форм-фактор, поддержка низких точностей вычислений (FP8, FP4), наличие NVLink для multi-GPU нагрузок, TDP и совместимость с вашим серверным шасси.
Для production-нагрузок в крупных компаниях рекомендуем платформы с NVIDIA HGX от Dell, HPE, Supermicro, Lenovo. Для бюджетных проектов и dev-окружений работают workstation-карты NVIDIA RTX или/ шасси. Под конкретный workload (обучение LLM, инференс, рендер) делаем 30-минутное интервью и предлагаем 2-3 варианта с расчётом TCO.
Что мы поставляем
Все компоненты заказываем у профильных поставщиков NVIDIA, Dell, HPE, Supermicro и других платформ.
Большинство клиентов возвращаются за расширением кластера - это показатель качества работы.» Технический директор GPUServer Kazakhstan
Гарантия и поддержка
Цена и условия
Базовые конфигурации Цена по запросу, топовые узлы и кластеры Цена по запросу
Частые вопросы
Какой GPU-ускоритель выбрать для обучения LLM?+
SXM или PCIe форм-фактор?+
Сколько ждать поставку?+
+
Можно ли поставить только GPU-ускорители, без сервера?+
Обсудить проект
Расскажите о задаче - инженер подготовит оптимальную конфигурацию и расчёт окупаемости
Получить предложение
Заполните форму - мы свяжемся с вами