ОБСУДИТЬ ПРОЕКТ
NVIDIA RTX 6000 Ada 48GB в Казахстане
NVIDIA GPU под проект

GPU-ускоритель
RTX 6000 Ada 48GB

Профессиональная GPU-ускоритель NVIDIA RTX 6000 Ada Generation 48GB для AI, рендеринга, симуляций и CAD. 1457 TFLOPS FP8, 142 RT Cores 3-го поколения.

Характеристики
FP8
1457TFLOPS
с разреженностью
VRAM
48GB GDDR6
960 GB/s пропускная
CUDA
18 176ядер
568 Tensor + 142 RT Cores
наличие
5-7дней
доставка из Алматы
Технические характеристики

Характеристики NVIDIA RTX 6000 Ada

Полная техническая спецификация GPU-ускорителя NVIDIA RTX 6000 Ada. Под конкретный сервер форм-фактор и охлаждение подбираем индивидуально.

Архитектура GPU

NVIDIA RTX 6000 Ada

  • Архитектура: Ada Lovelace
  • CUDA Cores: 18 176
  • Tensor Cores: 568 (4 поколение)
  • Память: 48 GB GDDR6 ECC, 960 GB/s
  • FP8 / низкая точность: 1 457 TFLOPS (sparsity)
  • FP16 / BF16: 728 TFLOPS
  • FP64: не оптимизирована
  • TDP: 300 Вт
Interconnect и форм-фактор

Интерфейсы

  • NVLink: нет (PCIe Gen4 x16)
  • Форм-фактор: двухслотовая активное охлаждение
  • 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 RTX 6000 Ada

  • 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
МодельПамятьBandwidth, GB/sFP16, TFLOPS
dense
TDP, WОбласть применения
NVIDIA B200Blackwell192 GB HBM3e8.0 TB/s11251000WОбучение LLM, суперкомпьютерные кластеры
NVIDIA H200 NVLHopper141 GB HBM3e4.8 TB/s835600WPCIe-серверы, обучение и инференс LLM
NVIDIA H100 NVLHopper94 GB HBM33.94 TB/s835400WИнференс больших LLM, продакшн-сервинг
NVIDIA H200 SXMHopper141 GB HBM3e4.8 TB/s494700WГенеративный AI, большие языковые модели
NVIDIA H100 SXMHopper80 GB HBM33.35 TB/s494700WFine-tuning моделей, дата-центры
NVIDIA H100 PCIeHopper80 GB HBM32.0 TB/s378350WВысокопроизводительные вычисления, HPC
NVIDIA L40SAda48 GB GDDR6864 GB/s181350WГенерация изображений, мультимодальный AI
NVIDIA A100 PCIeAmpere80 GB HBM2e1.94 TB/s156300WРаспознавание образов, автоматизация
NVIDIA Tesla V100Volta32 GB HBM2900 GB/s125300WИнференс классических моделей, легаси-задачи
NVIDIA L40Ada48 GB GDDR6864 GB/s90.5300WОблачные вычисления, виртуальные десктопы
NVIDIA A40Ampere48 GB GDDR6696 GB/s74.8300WМедицина, фармацевтика, 3D-графика
NVIDIA L4Ada24 GB GDDR6300 GB/s6072WВидеонаблюдение, 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 RTX 6000 Ada

AI inference и dev

LLM до 13B, Stable Diffusion, ComfyUI workflows. Удобно для разработчиков и небольших inference-серверов.

🧠

3D-рендеринг и CAD

V-Ray, Octane, Arnold, Maya, 3ds Max, Blender Cycles. RT Cores ускоряют ray tracing в 2-3 раза vs предыдущее поколение.

🔬

CAE и симуляции

Ansys, Abaqus, Siemens NX. Driver-сертификаты ISV. 48GB ECC даёт обработку больших scenes и моделей.

Что мы поставляем под ключ

NVIDIA RTX 6000 Ada - 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 RTX 6000 Ada

Чем NVIDIA RTX 6000 Ada отличается от L40S 48GB 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