Купить сервер для обучения нейросетей, инференса, рендеринга, видеоаналитики и развёртывания LLM. Собираем серверы Dell, Supermicro, Lenovo, HPE.
Популярные конфигурации
Готовые серверы на видеокартах NVIDIA для AI, LLM, инференса и HPC. Сборка оборудования под любую задачу, стресс-тест 72 часа, доставка в любую точку мира.
Базовый
Инференс, запуск нейросетей и прототипирование
- 4× NVIDIA Tesla V100 32GB HBM2
- 2× Intel Xeon Gold
- 256GB RAM
- 3.84TB SSD
- 10GbE Network
Продвинутый
Обучение моделей, production LLM, мощные нагрузки
- 2× NVIDIA H200 NVL 141GB HBM3e
- 2× AMD EPYC
- 512GB RAM
- 7.68TB SSD
- 25GbE Network
Максимальный
HPC-кластер, обучение LLM, HGX H200 SXM5 платформа
- 8× NVIDIA HGX H200 141GB HBM3e SXM5
- 2× Xeon Gold / AMD EPYC
- 1.536TB RAM
- 2× 7.68TB SSD
- 8× 400G NDR/ETH OSFP Network
Соберите свой сервер
Расскажите о задаче в 4 вопросах, инженер подберёт оптимальный сервер под вас и пришлёт КП с ориентиром по бюджету и сроку поставки. Без сложного выбора GPU и расчётов памяти.
ВИДЕОКАРТЫ ДЛЯ НЕЙРОСЕТЕЙ
Профессиональные видеокарты NVIDIA для AI, инференса, рендеринга и научных вычислений. Сравните объём VRAM, bandwidth, TFLOPS, цену и подберите GPU под вашу задачу.
ПРОФИЛЬНЫЕ СПЕЦИАЛИСТЫ
Каждый проект ведёт менеджер и инженер. Сборка идёт в нашей лаборатории, логистика и таможня через партнёров, финансовые и лизинговые вопросы закрывает бухгалтерия.
Подбирают конфигурацию под задачу: модель GPU (H100, H200, B200, L40S, RTX 6000 Ada), CPU, RAM, NVLink или PCIe-топология, сеть и охлаждение. Собирают сервер, прошивают BIOS и IPMI, прогоняют нагрузочные тесты перед отгрузкой. Можно собрать свою конфигурацию в онлайн-конфигураторе.
Разбирается в задаче, готовит спецификацию и коммерческое предложение. Помогает посчитать стоимость владения в сравнении с облаком, подобрать лизинг или рассрочку. С клиентом работает один человек от брифа до ввода в эксплуатацию.
Гарантия 3 года на серверы собственной сборки. Удалённая диагностика через IPMI, iDRAC, iLO, выезд инженера в Алматы и Астану. По критичным инцидентам работаем в приоритете, ходовые ЗИП-позиции держим на складе.
Помогаем с установкой Ubuntu или Rocky Linux, CUDA, cuDNN, NCCL, NVIDIA Container Toolkit, NGC-контейнеров с PyTorch, TensorFlow и Triton. При необходимости поднимаем Kubernetes с GPU Operator или Slurm для HPC-кластеров.
По запросу прогоняем тестовые бенчмарки на стенде: инференс и обучение LLM, Stable Diffusion, рендер-нагрузки. Готовим сравнение конфигураций и расчёт окупаемости относительно AWS, GCP и Azure.
Работаем через авторизованных дистрибьюторов NVIDIA и производителей платформ Dell, Supermicro, HPE и Lenovo. Дефицитные GPU заказываем заранее под конкретный проект, ходовые позиции держим на складе в Алматы.
Отправляем серверы по Казахстану и странам СНГ через проверенных перевозчиков с GPS-трекингом и противоударной упаковкой. Таможенное оформление в РФ, Узбекистане и Кыргызстане через профильного брокера, страхование груза на полную стоимость.
Безналичный расчёт для ТОО и ИП, SWIFT-переводы в USD и EUR для международных клиентов. Оформление лизинга через казахстанские банки, рассрочка по договорённости. Kaspi Pay для физлиц в рамках лимита, НДС и счёт-фактура. Запросите счёт у менеджера.
ВОПРОС - ОТВЕТ
Собрали частые вопросы по срокам сборки, гарантии, оплате, лизингу, таможне и экспортным ограничениям NVIDIA. Не нашли свой вопрос, напишите менеджеру в Telegram, WhatsApp или на почту.
Типовой BASE или PRO-сервер собираем за 7-10 рабочих дней. Для конфигураций с 8×H100 или H200 и кастомной сборки срок 10-14 дней. Полный цикл включает сборку, прошивку BIOS и IPMI, установку OS, драйверов NVIDIA, CUDA и нагрузочные тесты.
Стандартная гарантия 3 года на серверы собственной сборки. Продление на 4-5 год обсуждается индивидуально. В гарантию входит замена неисправных компонентов из ЗИП на складе в Алматы и удалённая диагностика.
Удалённая диагностика через IPMI, iDRAC и iLO, мониторинг состояния GPU, обновления firmware и BIOS. Выезд инженера в Алматы и Астану оперативно, в регионы Казахстана по договорённости. Условия SLA фиксируются в договоре под конкретный проект.
Да, отправляем серверы по всему Казахстану и в страны СНГ. Алматы и Астана 1-2 дня, Шымкент, Караганда, Актобе, Актау, Атырау, Костанай, Павлодар, Усть-Каменогорск, Тараз 2-4 дня. Упаковка противоударная, транспорт с GPS-трекингом, страхование груза.
Да, работаем с профильным таможенным брокером. Оформление для РФ, Узбекистана и Кыргызстана занимает 3-7 рабочих дней. Для H100 и H200 в РФ учитываем экспортные ограничения США и согласовываем поставку заранее.
Да, подбираем конфигурацию под конкретный workload: обучение и инференс LLM, генеративные модели, компьютерное зрение, рендеринг, HPC-вычисления. Инженер помогает выбрать GPU, CPU, память, NVLink-топологию, сеть и охлаждение. Можно воспользоваться онлайн-конфигуратором.
H200 получил 141 ГБ HBM3e памяти и пропускную способность 4.8 TB/s против 80 ГБ HBM3 и 3.35 TB/s у H100. Вычислительная мощность близкая (835 FP16 TFLOPS dense), но H200 лучше подходит для инференса 70B+ LLM: в память влезает больше модели без разделения между картами. Для обучения foundation-моделей преимущество H200 в большем контексте за один проход. Цена H200 выше H100 примерно на 20-25%.
Да, под заказ. Срок поставки 3-6 недель. Blackwell B200 имеет 192 ГБ HBM3e, 8 TB/s bandwidth и производительность около 2.5 раз выше H100 в FP8. Подходит для тренинга моделей 500B+ и крупных inference-кластеров.
SXM быстрее за счёт NVLink 900 GB/s между GPU, требует фирменных HGX-платформ от Supermicro, Dell, HPE. PCIe гибче: можно поставить 1-2 GPU в серверный корпус и докупать по мере нужды. Для обучения LLM от 70B SXM обязателен, для инференса часто достаточно PCIe.
Мы. На приёмке сервер идёт с рабочей OS (Ubuntu 22.04/24.04 или Rocky Linux), драйверами NVIDIA, CUDA Toolkit, cuDNN, NCCL, Docker и NVIDIA Container Toolkit. По запросу разворачиваем Kubernetes с GPU Operator и MIG Manager, Slurm для HPC, мониторинг Prometheus и Grafana.
H100, H200 и B200 попадают под регулирование США (EAR). В Казахстан поставка идёт через авторизованных дистрибьюторов NVIDIA без ограничений. В РФ требуется отдельное согласование. Для КНР предусмотрены специальные SKU (H20, L20) с пониженной производительностью.
Безналичный расчёт в тенге для ТОО и ИП с НДС 12%, SWIFT USD или EUR для международных клиентов через банк-корреспондент, Kaspi Pay до 15 млн ₸ для физлиц, лизинг через казахстанские банки. Можно комбинировать способы под один проект. Предоплата обычно 50-70%, остаток по факту готовности и приёмки.
Лизинг через Halyk Bank (24-60 мес), ForteLeasing (12-48 мес), Freedom Finance (12-36 мес) и Magnum (12-24 мес) с первоначальным взносом от 20%. Рассрочка для постоянных корпоративных клиентов согласовывается индивидуально. Помогаем с пакетом документов для банка.
Да, участвуем в тендерах на goszakup.gov.kz и в закупках квазигосударственного сектора. Готовим техническую часть, ценовое предложение и пакет документов под требования заказчика. Помогаем сформулировать ТЗ так, чтобы закупка прошла прозрачно и без лишних рисков для заказчика.
Договор поставки, счёт-фактура с НДС (ЭСФ), акт выполненных работ, товарно-транспортная накладная, спецификация и паспорт сервера, гарантийный талон. Работаем с ТОО, ИП, АО и физлицами. NDA по запросу до раскрытия деталей.
Есть refurb-позиции: A100 80GB и V100 32GB с полной переборкой, заменой термопасты и укороченной гарантией 6-12 месяцев. Цена 50-65% от нового. Актуальное наличие уточняйте у менеджера: возможен trade-in со старых серверов в зачёт нового.
Для 8×H100 (10-11 кВт) нужна мощная инфраструктура: ИБП от 15 кВА, дизель-генератор, прецизионный кондиционер. Можем подобрать оборудование или поставить сервер в коммерческий ДЦ в Алматы или Астане. Колокация 6U-8U, гарантированное питание, резервный канал связи.
Да, офис в Алматы, БЦ Esentai Tower, 12 этаж. Встреча по договорённости в рабочие часы. На стенде можно посмотреть собранный сервер, работу IPMI, мониторинг GPU и обсудить проект с инженером.
ГАЙД ПОКУПАТЕЛЯ
Подбор GPU под задачу, сравнение актуальной линейки NVIDIA, расчёт экономики против облака, чек-лист инфраструктуры, реальные бенчмарки и словарь терминов. Всё, что нужно знать перед покупкой.
Матрица выбора GPU под задачу
Рекомендации под типовые ML, AI и HPC-нагрузки в 2026 году. Конкретные модели под конкретный workload, без универсальных советов.
| Задача | Рекомендация | GPU | Почему |
|---|---|---|---|
| Fine-tune LLM 7B-13B (LoRA) | 1-2× | RTX 6000 Ada 48GB / L40S 48GB | Достаточно 48 GB VRAM для LoRA-адаптеров без offloading |
| Fine-tune LLM 70B (LoRA) | 2× | H100 80GB / H200 141GB | Модель в FP8 и адаптеры умещаются в память одной ноды |
| Full pre-train LLM 7B-30B | 4-8× | H100 SXM 80GB | NVLink 900 GB/s между GPU, нужна для all-reduce градиентов |
| Full pre-train LLM 70B+ | 8× или кластер | H200 SXM 141GB / B200 192GB | HBM3e и 4.8+ TB/s bandwidth снимают memory bottleneck |
| Inference LLM 7B-13B (high RPS) | 1-2× | L40S 48GB / RTX 6000 Ada | Оптимальная цена за токен на vLLM / TGI |
| Inference LLM 70B (high RPS) | 4× | H100 80GB / H200 141GB | Tensor Parallelism в FP8 через TensorRT-LLM |
| Inference LLM 175B+ | 8× | H200 141GB SXM | Модель целиком в VRAM без CPU-offload |
| Генерация изображений (SDXL, Flux) | 2-4× | L40S 48GB / RTX 6000 Ada | 48 GB VRAM покрывает batch 4-8 в 1024×1024 |
| Видеоаналитика (100+ потоков) | 2-4× | L4 24GB / T4 | NVENC/NVDEC и оптимальный TDP для 24/7 |
| 3D рендеринг, Unreal, VFX | 4-8× | RTX 6000 Ada 48GB | RT Cores 3-го поколения, OptiX, Omniverse-совместимость |
| HPC / научные расчёты | 4-8× + IB | A100 80GB / H100 + InfiniBand NDR | FP64-производительность и низкая латентность GPU-GPU |
| Computer Vision тренинг | 2-4× | A100 80GB / H100 80GB | Достаточно VRAM под batch 256-512 в FP16 |
Свой сервер или облако
Ориентировочные расчёты в KZT для конфигурации 8×H100 SXM на 3 года. Облачные цены — средние on-demand тарифы AWS/GCP/Azure.
24/7 инференс, 95% утилизация
Свой сервер выгоднее в 2.3 раза. CapEx 120 млн ₸ + OpEx 7.3 млн ₸/год окупается за 11 месяцев против AWS p4d.
За 3 года экономия ~170 млн ₸. Точка безубыточности при 60% утилизации.
Периодический тренинг, 40-60%
Свой сервер выгоднее в 1.6 раза. Окупается за 16-22 месяца. Комбо: часть нагрузки своя, пики в облако.
За 3 года экономия 90-120 млн ₸. Гибкий гибридный сценарий.
Эпизодический эксперимент, <20%
Облако выгоднее. При утилизации ниже 20% собственный сервер не окупается за 3 года.
Альтернатива: L40S или RTX 6000 Ada как dev-машина, продакшн в облаке.
Чек-лист инфраструктуры под GPU-сервер
Перед поставкой 8×H100/H200 нужна готовая серверная или коммерческий ДЦ. Основные параметры для планирования.
Питание
- Подведённая мощность от 12 кВт (для 8×H100 с головой)
- ИБП от 15 кВА online двойного преобразования
- Генератор при отсутствии резервного ввода
- PDU 32A с мониторингом по фазам
- Распределение на 2 линии для резерва PSU
Охлаждение
- Прецизионный кондиционер от 15 кВт холода
- Разделение горячих и холодных коридоров
- Температура на входе сервера 18-27 °C
- Влажность 40-55% с контролем точки росы
- Резервирование N+1 для 24/7 нагрузки
Сеть
- Аплинк 10/25/100 GbE для трафика данных
- InfiniBand NDR 400 Gbps при многонодовом тренинге
- Управляющая сеть 1 GbE до IPMI/iDRAC/iLO
- Резервный провайдер для 24/7 inference
Размещение
- Стойка 42U с нагрузкой от 1500 кг
- Сервер 6U-8U с воздушным или DLC-охлаждением
- Высота потолка 3 м для кабельных трасс и вытяжки
- СКС и пожарная система с газовым тушением
Если серверной нет — размещаем в коммерческом ДЦ в Алматы или Астане: колокация 6U-8U, гарантированное питание, резервный канал связи, видеонаблюдение.
Производительность на типичных AI и HPC сценариях
12 реальных сценариев из практики с конкретными цифрами по производительности на серверах NVIDIA H100, H200, A100, L40S, RTX 6000 Ada и L4. Помогает прикинуть, какой сервер нужен под вашу нагрузку инференса, обучения и HPC-расчётов. Цифры ориентировочные и зависят от batch size, длины контекста, квантования, фреймворка (vLLM, TensorRT-LLM, SGLang, TGI), версий CUDA и настроек параллелизма.
Корпоративный чат-бот на Llama 3.1 70B
Задача. Развернуть русскоязычного ассистента для 1500 сотрудников холдинга вместо OpenAI API. Полный контроль над данными, соответствие закону о персональных данных, работа в закрытом контуре.
Сервер. 4×H100 SXM 80GB, 1 TB RAM, 2×Xeon 8480+, 400GbE. Инференс через vLLM в FP8, Tensor Parallelism на 4 GPU.
Результат. 180 tokens/sec на пользователя, суммарно 3500 tok/s при continuous batching, до 200 одновременных сессий с латентностью меньше 1 секунды до первого токена.
LLM-тьютор на казахском для EdTech
Задача. Персональный ассистент студента для подготовки к ЕНТ и SAT на базе Llama 3.1 70B с RAG по учебным материалам на казахском и русском языках.
Сервер. 2×H200 141GB SXM с TensorRT-LLM, встроенный векторный индекс на embeddings bge-m3, FP8 квантование.
Результат. 210 tokens/sec на ученика, контекст до 32K без chunking, обслуживание 20 000 одновременных студентов в пиковые часы подготовки к экзаменам.
Fine-tune модели на казахском корпусе
Задача. Continued pre-train Llama 3.1 8B и Qwen 2.5 7B на собственном корпусе казахского языка 80 GB для улучшения качества генерации и понимания падежей.
Сервер. 8×H100 SXM, 1 TB RAM, 2×EPYC 9654, NVLink 900 GB/s, NCCL для all-reduce градиентов.
Результат. 6500 tokens/sec/GPU, одна эпоха на 300 млрд токенов за неделю. Экономия 220 млн тенге за 2 года против аренды AWS p4d.24xlarge.
LoRA fine-tune Llama 70B для банка
Задача. QLoRA-адаптация Llama 3.1 70B под корпоративный стиль банка, инструкция-тюнинг на 50K примеров внутренней переписки и регламентов для anti-fraud и колл-центра.
Сервер. 2×H100 80GB PCIe, 512 GB RAM, QLoRA 4-bit с PEFT + bitsandbytes, gradient checkpointing.
Результат. 14 часов на одну эпоху, ROI от внедрения модели в колл-центре и анти-фроде за 9-11 месяцев.
RAG по 10 млн документов
Задача. Поисковый ассистент по корпоративной базе знаний юридической компании: 10 млн документов, договоры, судебная практика, законодательство. Умный поиск с контекстным ответом.
Сервер. 2×L40S 48GB + 1×H100 для LLM-генерации. Embeddings bge-m3 в PGVector / Qdrant, reranker BGE на CPU.
Результат. 8500 embeddings/sec при индексации, время ответа меньше 2 секунд, точность поиска top-5 около 92% на валидационном наборе.
Генерация изображений SDXL в продакшн
Задача. Сервис генерации рекламных креативов и иллюстраций для маркетингового агентства на SDXL и Flux.1 dev с возможностью кастомных LoRA под стиль бренда.
Сервер. 4×L40S 48GB, 256 GB RAM, ComfyUI + Automatic1111, очередь задач через Redis.
Результат. 2.4 секунды на изображение 1024×1024 SDXL с 30 шагами DPM++, 11 секунд на Flux.1 dev, 8-12 одновременных пользователей с комфортной очередью.
Видеоаналитика 50 камер 1080p
Задача. Распознавание лиц, повторных посещений, подсчёт людей и детекция забытых предметов на 50 IP-камерах 1080p в крупном ТРЦ.
Сервер. 2×L4 24GB с NVDEC hardware-декодированием, DeepStream SDK, YOLOv8 + ReID, TensorRT FP16.
Результат. Real-time обработка всех 50 потоков с трекингом, латентность меньше 100 мс, TDP всего 2×72W, окупаемость за 6-8 месяцев.
Распознавание речи на казахском и русском
Задача. Транскрибация аудио и видео записей для СМИ, подкастов и контактного центра банка с поддержкой казахского, русского и частично английского языков.
Сервер. 1×L4 24GB, Whisper large-v3 + кастомный LM для казахского, CTranslate2 для ускорения инференса в 2-3 раза.
Результат. 25× real-time, 8-10 одновременных аудиопотоков, WER около 7% на казахской речи и около 4% на русской.
Сегментация КТ и МРТ в радиологии
Задача. Автоматическая разметка очагов на КТ органов грудной клетки, МРТ головного мозга и рентгенограммах. Ассистент радиолога, ускоряющий описание исследований.
Сервер. 2×H100 80GB, MONAI и nnU-Net, хранилище DICOM на 16 TB NVMe, интеграция с PACS по DIMSE/DICOMweb.
Результат. 6 секунд на исследование, ночная пакетная обработка архива из 2000 исследований за 3-4 часа, сокращение времени описания на 35-45%.
CFD-расчёт авиационного проекта
Задача. Моделирование обтекания крыла перспективного самолёта в ANSYS Fluent. Сетка 50 млн ячеек, нестационарный расчёт, DES-модель турбулентности.
Сервер. 4×H100 SXM + InfiniBand NDR 400 Gbps между нодами, GPUDirect RDMA для прямого обмена GPU-GPU.
Результат. 3-4 секунды на одну итерацию, расчёт на неделю вместо месяца на CPU-кластере, ускорение в 8-12 раз при сравнимой стоимости железа.
Unreal Engine 5 virtual production
Задача. Виртуальный продакшн для рекламного агентства: LED-wall съёмки, real-time композитинг, 4K-рендер в Unreal Engine 5 с Lumen и Nanite.
Сервер. 1×RTX 6000 Ada 48GB на станцию оператора, рендер-ферма из 6×RTX 6000 Ada для офлайн-шотов в Movie Render Queue.
Результат. 60+ FPS в 4K в умеренных сценах, рендер фермы в 4 раза быстрее старого RTX 3090-кластера, окупаемость за 11 месяцев.
Молекулярная динамика в фарме
Задача. Моделирование связывания новых молекул-кандидатов с белком-мишенью для фармацевтической компании, поиск перспективных лекарственных соединений.
Сервер. 4×H100 SXM с GROMACS и OpenMM с CUDA-акселерацией, система на 500K атомов с учётом воды и ионов.
Результат. 150-200 наносекунд симуляции за сутки, полный цикл скрининга кандидата за 2-3 недели, экономия недели расчётов на каждую молекулу.
Кейсы клиентов по отраслям
Типовые сценарии использования серверов NVIDIA, с которыми мы работаем в Казахстане, России, Узбекистане и Кыргызстане. Названия клиентов под NDA, цифры ориентировочные и зависят от конкретной конфигурации и данных.
Банк и финтех, Алматы
Построили ML-платформу для anti-fraud и кредитного скоринга на 2 млрд транзакций в квартал. Real-time скоринг платежей, детекция мошеннических схем, churn-модели, рекомендации продуктов.
Конфигурация 2×H200 SXM с 1 TB RAM. Обучение в 3 раза быстрее аренды AWS p4d.24xlarge, ROI примерно 9-11 месяцев, снижение false-positive в 4-5 раз.
AI-стартап, Астана
Fine-tune Llama 3.1 70B и Qwen 2.5 72B на корпусе казахского и русского языка 80 GB. Собственная LLM для B2B-клиентов вместо OpenAI API, полный контроль над данными и соответствие закону о персональных данных.
Сервер 8×H100 SXM с NVLink 900 GB/s. Экономия против облачной аренды примерно 220 млн тенге за 2 года, выход в продакшн за 4-5 месяцев.
Медицинский центр, Алматы
GPU-сервер для автоматической сегментации КТ, МРТ и рентген-снимков. Nn-UNet для детекции очагов, MONAI для 3D-визуализации, ассистент радиолога для разметки.
Сервер 2×H100 80GB обрабатывает ночной архив за 3-4 часа против суток на CPU. Сокращение времени описания исследования на 35-45%.
EdTech-платформа, Казахстан
LLM-тьютор и персональный ассистент студента на базе Llama 3.1 70B с RAG по учебным материалам на казахском и русском. Генерация задач, проверка ответов, объяснение материала, подготовка к ЕНТ и SAT.
Сервер 4×H100 SXM обслуживает 20 000 одновременных студентов через vLLM и TensorRT-LLM в FP8.
Ритейл-сеть, Казахстан
Рекомендательная система, компьютерное зрение на кассах самообслуживания, детекция краж, аналитика покупательского потока. NVIDIA Merlin для рекомендаций, YOLOv8 и TensorRT для видеоаналитики.
2×A100 80GB + 4×L4 для видео. Рост среднего чека через персональные рекомендации на 7-12%, сокращение потерь на 25-30%.
Промышленное предприятие
Predictive maintenance по вибрации и тепловизионному контролю, визуальный контроль качества на конвейере, детекция дефектов сварных швов. Обучение собственных моделей на размеченных данных производства.
Сервер 4×L40S + 2×A100. Снижение незапланированных простоев на 25-40%, выявление дефектов 98%+ точности.
VFX-студия, Алматы
Render-ферма для рекламных роликов, виртуального продакшна на Unreal Engine 5, anime-сериалов в Blender Cycles. Поддержка Lumen, Nanite, real-time ray tracing, OctaneRender, Redshift.
Кластер 6×RTX 6000 Ada 48GB. Ускорение рендера в 4 раза против старых RTX 3090, сокращение дедлайнов вдвое, окупаемость за 11 месяцев.
Государственный проект
Система документооборота с LLM для автоматической классификации обращений, извлечения сущностей, генерации ответов на казахском и русском. Ассистент оператора колл-центра, умный поиск по регламентам.
4×H100 80GB с полной изоляцией от внешней сети. Сокращение времени обработки обращения в 3-4 раза, рост удовлетворённости граждан.
Агросектор, север Казахстана
Видеоаналитика с дронов и тракторов, подсчёт всходов, детекция сорняков и болезней культур, прогноз урожайности. Обучение CV-моделей на собственном размеченном датасете полей.
Сервер 2×L40S для обучения и 4×L4 для edge-инференса на технике. Прибавка к урожайности на 8-12%, сокращение расхода гербицидов на 30-40%.
Телеком-оператор
Churn-модели абонентов, обнаружение аномалий в трафике, SIM-box fraud detection, оптимизация радиопокрытия на графовых нейросетях. ML-платформа для команды 20+ дата-сайентистов с MIG-партицированием H100.
Сервер 4×H100 SXM с MIG на 7 инстансов каждый. Обучение сложных моделей в 5-7 раз быстрее прежнего кластера V100.
Логистика и маркетплейс
Оптимизация маршрутов курьеров через reinforcement learning, прогноз спроса, динамическое ценообразование, поисковая выдача с vector search на embeddings.
2×H100 80GB + 1×L40S под embeddings. Сокращение пробега курьеров на 12-18%, рост конверсии поиска на 9%.
HPC и научные расчёты
Университетский и корпоративный HPC: CFD для авиации и энергетики, молекулярная динамика для фармы, климатические модели, квантовая химия для новых материалов. GROMACS, NAMD, LAMMPS, ANSYS Fluent, OpenFOAM, VASP.
Кластер 8×H100 SXM + 4×A100 80GB с InfiniBand NDR 400 Gbps. Ускорение расчётов в 10-30 раз против чистого CPU-кластера.
Словарь HPC и AI инфраструктуры
Термины, которые встречаются в спецификациях серверов, документации NVIDIA и технических заданиях. 20 ключевых понятий.
- HBM3e
- Память нового поколения. В H200 141 GB при 4.8 TB/s, в 6-8 раз быстрее GDDR6.
- NVLink
- Прямой интерконнект между GPU от NVIDIA. В H100 SXM — 900 GB/s, в 7 раз быстрее PCIe Gen5.
- Tensor Core
- Специализированные ядра для матричных операций. 4-го поколения в H100 дают до 3958 TFLOPS FP8.
- SXM
- Форм-фактор модуля без PCIe-разъёма, подключается через NVLink. TDP до 700W, максимум производительности.
- PCIe Gen5
- 5-е поколение шины PCI Express, 128 GB/s для x16. Гибкая альтернатива SXM для 1-2 GPU в сервере.
- TF32
- Формат с 19-битным представлением. Баланс точности и скорости для обучения нейросетей.
- FP8
- 8-битный float, вдвое быстрее FP16. В H100/H200 для инференса LLM без заметной потери качества.
- BF16
- Brain Float 16: диапазон FP32 в 16 битах. Стандарт де-факто для обучения трансформеров.
- DGX
- Эталонный сервер NVIDIA. DGX H100: 8×H100 SXM, 2×Xeon Platinum, 2 TB RAM, 30 TB NVMe.
- HGX
- Референс-дизайн NVIDIA для OEM (Dell, Supermicro, HPE) с 8 SXM-модулями.
- TFLOPS
- Триллион операций с плавающей точкой в секунду. Метрика пиковой производительности GPU.
- CUDA
- Платформа параллельных вычислений NVIDIA, версия 12.x. Основа PyTorch, TensorFlow, JAX.
- cuDNN
- CUDA Deep Neural Network: низкоуровневые примитивы свёрток, нормализаций, активаций.
- NCCL
- NVIDIA Collective Communications Library. All-reduce и broadcast для распределённого обучения.
- MIG
- Multi-Instance GPU: разделение A100/H100 на до 7 изолированных инстансов для multi-tenant.
- Sparsity 2:4
- Структурированная разреженность весов: 2 ненулевых из 4. Ускорение в Tensor Core до +2×.
- Mixed Precision
- Обучение в FP16/BF16 с FP32-accumulator и auto loss scaling. Экономит VRAM и время.
- GPUDirect RDMA
- Прямой обмен GPU-GPU через InfiniBand без участия CPU. Критично для multi-node тренинга.
- InfiniBand NDR
- Сеть 400 Gbps для HPC-кластеров, стандарт DGX SuperPOD. Латентность менее 0.6 мкс.
- vLLM / TensorRT-LLM
- Inference-движки для LLM с PagedAttention, FP8-квантованием, continuous batching.
Получите персональное КП
за 2 часа
Расскажите о задаче — инженер подготовит оптимальную конфигурацию и расчёт окупаемости
Получить предложение
Заполните форму - мы свяжемся с вами