NVIDIA GPU под проект

GPU-ускоритель
A100 80GB

Q: Сколько VRAM нужно для обучения LLM?

В FP16: примерно 2 байта на параметр модели + Adam добавляет около 12 байт. Модель 7B - около 100 GB VRAM, 13B - около 200 GB, 70B - около 560 GB, 180B+ - кластер. LoRA или QLoRA снижает требования в 4-8 раз.

Q: SXM или PCIe форм-фактор?

SXM - максимум производительности и NVLink. Для обучения больших моделей. PCIe - стандартный слот, ниже TDP, ниже цена. Для инференса и файн-тюнинга обычно достаточно PCIe.

Q: Можно ли масштабировать до кластера?

Да. Кластеры от 2 до 64 узлов.

Q: Какое охлаждение нужно?

Для 1-2 GPU воздушное в серверной с кондиционированием (35°C на входе). Для 4-8 GPU и кластеров - direct liquid cooling, снижает PUE с 1.5 до 1.1.

Q: Сроки поставки?

Одиночные платформы 1-2 GPU: 5-10 дней. Серверы 4-8 GPU: 14-21 день. Кластеры 10+ узлов: 3-6 недель. Экспресс-сборка +30% к стоимости.

GPU-ускоритель NVIDIA A100 80GB на архитектуре Ampere для AI, обучения и inference. Проверенное решение в production, 312 TFLOPS FP16 и HBM2e 2 TB/s.

Характеристики

FP16

312TFLOPS

TF32 156 TFLOPS

VRAM

80GB HBM2e

2.0 TB/s пропускная

CUDA

6 912ядер

плюс 432 Tensor Cores

наличие

5-7дней

доставка из Алматы

Технические характеристики

Характеристики NVIDIA A100

Полная техническая спецификация GPU-ускорителя NVIDIA A100. Под конкретный сервер форм-фактор и охлаждение подбираем индивидуально.

Архитектура GPU

NVIDIA A100

Архитектура: Ampere
CUDA Cores: 6 912
Tensor Cores: 432 (3 поколение)
Память: 80 GB HBM2e, 2.0 TB/s
FP8 / низкая точность: нет (FP16 312 TFLOPS)
FP16 / BF16: 312 TFLOPS
FP64: 19.5 TFLOPS
TDP: 400 Вт

Interconnect и форм-фактор

Интерфейсы

NVLink: 600 GB/s (NVLink 3.0)
Форм-фактор: SXM4 / PCIe
PCIe: Gen5 x16 (поддержка Gen4)
Multi-Instance GPU: до 7 разделов на GPU
Виртуализация: NVIDIA vGPU, MIG, SR-IOV
Безопасность: Confidential Computing

Совместимые платформы

Серверы под NVIDIA A100

Dell: PowerEdge XE9680, XE8640, R760xa
HPE: ProLiant XD685, DL380a, Cray EX254n
Supermicro: AS-8125GS, SYS-821GE, SYS-421GE
Lenovo: ThinkSystem SR675 V3, SR680a V3
: NF5688M6, NF5468M6
: FusionServer G5500 V5
Cisco: UCS C480 ML, C240 M7

Софт и поддержка

Что включено

CUDA Toolkit: 12.4+ с cuDNN, NCCL, TensorRT
Драйверы NVIDIA: Data Center Driver R550+
Контейнеризация: Docker, NVIDIA Container Toolkit
ML фреймворки: PyTorch 2.x, TensorFlow, JAX, vLLM
Тесты при поставке: CUDA-Z, NVIDIA-SMI, MLPerf
Стресс-тест:
Гарантия:

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.

Сравнение GPU-ускорителей NVIDIA в Казахстане по объёму VRAM, bandwidth, производительности FP16 для AI, обучения нейросетей, инференса LLM, рендеринга и HPC
Модель	Память	Bandwidth, GB/s	FP16, TFLOPS dense	TDP, W	Область применения
NVIDIA B200Blackwell	192 GB HBM3e	8.0 TB/s	1125	1000W	Обучение LLM, суперкомпьютерные кластеры
NVIDIA H200 NVLHopper	141 GB HBM3e	4.8 TB/s	835	600W	PCIe-серверы, обучение и инференс LLM
NVIDIA H100 NVLHopper	94 GB HBM3	3.94 TB/s	835	400W	Инференс больших LLM, продакшн-сервинг
NVIDIA H200 SXMHopper	141 GB HBM3e	4.8 TB/s	494	700W	Генеративный AI, большие языковые модели
NVIDIA H100 SXMHopper	80 GB HBM3	3.35 TB/s	494	700W	Fine-tuning моделей, дата-центры
NVIDIA H100 PCIeHopper	80 GB HBM3	2.0 TB/s	378	350W	Высокопроизводительные вычисления, HPC
NVIDIA L40SAda	48 GB GDDR6	864 GB/s	181	350W	Генерация изображений, мультимодальный AI
NVIDIA A100 PCIeAmpere	80 GB HBM2e	1.94 TB/s	156	300W	Распознавание образов, автоматизация
NVIDIA Tesla V100Volta	32 GB HBM2	900 GB/s	125	300W	Инференс классических моделей, легаси-задачи
NVIDIA L40Ada	48 GB GDDR6	864 GB/s	90.5	300W	Облачные вычисления, виртуальные десктопы
NVIDIA A40Ampere	48 GB GDDR6	696 GB/s	74.8	300W	Медицина, фармацевтика, 3D-графика
NVIDIA L4Ada	24 GB GDDR6	300 GB/s	60	72W	Видеонаблюдение, потоковая аналитика

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.

Шаг 1

Задача или техническое задание

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.

Задача заказчикаТехническое заданиеСпецификация

Шаг 2

Анализ нагрузки и архитектура решения

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.

WorkloadGPU memoryPCIe / NVLinkSingle-node / multi-node

Шаг 3

Подбор платформы и компонентов

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.

ComputeStorageNetworkingPower / Cooling

Шаг 4

Конфигурация, поставка и ввод в работу

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.

КонфигурацияКоммерческое предложениеПоставка

Применение

Когда нужна NVIDIA A100

⚡

Inference production

Stable Diffusion, BERT, RoBERTa, T5. Llama 2 70B в FP16 на 4x A100, инференс 800 токенов/сек.

🧠

Файн-тюнинг и LoRA

Файн-тюнинг до 70B моделей на 8x A100 c FSDP. LoRA 13B на 1x A100 за день. Стоимость в 2-3 раза ниже H100.

🔬

HPC и наука

CFD, FEM, молекулярная динамика. FP64 19.5 TFLOPS подходит для GROMACS, NAMD, LAMMPS, AMBER.

Что мы поставляем под ключ

NVIDIA A100 - не просто GPU-ускоритель, а компонент платформы. Мы собираем сервер целиком: подбираем CPU, RAM, NVMe-хранилище и сеть под конкретную задачу клиента. Каждый заказ начинается с интервью на 30-40 минут, где обсуждаем модель, объёмы данных, требования к latency и доступности.

После согласования спецификации выполняется комплектация и сборка системы. Только после успешного прохождения теста сервер отгружается клиенту. Условия и срок гарантии определяются производителем, конфигурацией оборудования и условиями конкретной поставки.

Большинство клиентов возвращаются за расширением кластера - значит, делаем правильно.» Технический директор GPUServer Kazakhstan

Кластеризация и масштабирование

Один узел даёт ограниченный объём compute и памяти. Если задача требует больше - собираем кластер из 2-64 узлов на InfiniBand NDR 400Gb с топологией fat-tree. Типичный проект на 32 узла реализуется за 4-6 недель: согласование спецификации, заказ компонентов, сборка, монтаж в дата-центре клиента, пуско-наладка с MLPerf-бенчмарками.

До 8 GPU: один сервер, NVLink fabric внутри узла
8-16 GPU (2 узла): InfiniBand NDR между узлами, NCCL автоматический выбор топологии
16-256 GPU (2-32 узла): fat-tree InfiniBand с неблокирующим коммутатором
256+ GPU: dual-rail InfiniBand, проектирование под конкретный workload и помещение клиента

Цена и условия

Итоговая стоимость зависит от формфактора (SXM/PCIe), объёма заказа и текущих курсов USD/KZT. Базовая цена Цена по запросу за карту. Для серверов с 4-8 GPU действуют пакетные условия: скидка на интеграцию, бесплатный стресс-тест и расширенная гарантия. Доставка по Казахстану и странам Центральной Азии - входит в стоимость для заказов от.

FAQ

Частые вопросы по NVIDIA A100

Чем NVIDIA A100 отличается от H100 80GB на практике+

Различия в архитектуре, объёме памяти и поддержке низких точностей вычислений. Подробное сравнение в таблице ниже на странице, плюс мы готовим персональное сравнение под вашу конкретную задачу: какая модель LLM, объём данных и требования к latency. По итогам интервью присылаем расчёт TCO для обоих вариантов.

Сколько VRAM нужно для обучения LLM+

Правило оценки: для обучения в FP16 нужно примерно 2 байта на параметр модели плюс оптимизатор Adam добавляет около 12 байт на параметр. Модель 7B требует около 100 GB VRAM, 13B - около 200 GB, 70B - около 560 GB, 180B и выше - кластер из нескольких узлов. Файн-тюнинг с LoRA или QLoRA снижает требования в 4-8 раз.

SXM или PCIe форм-фактор+

SXM - максимум производительности, NVLink на полной скорости между GPU, выше TDP. Для обучения больших моделей где межгпушная связь критична. PCIe - стандартный слот, NVLink через мост (только пара GPU), ниже TDP, ниже цена. Для инференса и файн-тюнинга где не нужна связь 4-8 GPU обычно достаточно PCIe.

Можно ли масштабировать до кластера+

Да. Мы строим кластеры от 2 до 64 узлов. Топология fat-tree с неблокирующим InfiniBand-коммутатором.

Какое охлаждение нужно+

Зависит от TDP GPU и количества карт на узел. Для одиночных серверов до 2 GPU достаточно стоячного воздушного охлаждения в серверной с кондиционированием (температура на входе до 35°C). Для серверов 4-8 GPU и кластеров рекомендуем direct liquid cooling - снижает PUE с 1.5 до 1.1, уменьшает шум и позволяет плотнее размещать серверы.

Сроки поставки+

Кластерные решения 10+ узлов: 3-6 недель в зависимости от масштаба и требований к сети. Экспресс-сборка: +30% к стоимости, сроки сокращаются вдвое.

СВЯЗАТЬСЯ

Обсудить проект

Расскажите о задаче - инженер подготовит оптимальную конфигурацию и расчёт окупаемости

Бесплатная консультация и подбор конфигурации

Ответ в течение 2 часов в рабочее время

NDA по запросу

Получить предложение

Заполните форму - мы свяжемся с вами

Или свяжитесь напрямую: +7 (701) 466-22-22 · WhatsApp

GPU-ускорительA100 80GB