ОБСУДИТЬ ПРОЕКТ
GPU-серверы NVIDIA в Казахстане
GPU SERVERS CATALOG

Серверные платформы
Для машинного обучения

GPU-серверы под NVIDIA H100, H200, B200, A100, L40S от 7 ведущих брендов: Dell, HPE, Cisco, Supermicro, Lenovo.

Контакты
брендов
7вендоров
Dell, HPE, Cisco +
GPU
до 8на узел
H100, H200, B200, A100, L40S
тест
72часа
стресс-тест перед отгрузкой

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
Как выбирать

Как выбрать gpu-серверы

Что важно при выборе

В каталоге 7 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

FAQ

Частые вопросы

Какой бренд GPU-сервера выбрать?+
Для крупного enterprise - Dell PowerEdge или HPE ProLiant с прямой вендорской поддержкой. Для AI factories с Blackwell - Supermicro (первые серийные NVL36/72). Для бюджета на 15-20% дешевле Dell -. Без западных санкций -.
Сколько GPU нужно на узел?+
Dev/тесты: 1-2 GPU. Production inference: 4-8 GPU PCIe или SXM. Обучение моделей до 70B: 8 GPU SXM с NVLink. Frontier 200B+: кластеры из 8-узловых HGX узлов с InfiniBand NDR. Под конкретный workload подбираем.
+
Только после успешного теста сервер отгружается.
Можно ли масштабировать до кластера?+
Да. Все платформы готовы к InfiniBand NDR 400Gb fabric с топологией fat-tree. От 2 до 64 узлов. Типичный проект 32-узлового кластера реализуется за 4-6 недель.
Какое нужно охлаждение?+
Для 1-2 GPU - воздушное в серверной с кондиционированием (35°C на входе). Для 4-8 GPU и кластеров - direct liquid cooling (DLC), снижает PUE с 1.5 до 1.1, уменьшает шум и плотность. Проектируем под конкретное помещение.
Какие сроки поставки?+
Серверы 1-4 GPU: 14-21 рабочий день включая стресс-тест. Серверы 8 GPU SXM: 21-28 дней. Кластеры 10+ узлов: 4-6 недель. GB200 NVL36/72 кабинеты: 30-45 дней.
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