Каталог 12 готовых решений: AI обучение, инференс, LLM, рендеринг, видеонаблюдение, 1С/ERP, виртуализация, хранение данных, HPC, финансы. NVIDIA H100, H200, B200, A100 под конкретный workload.
Решения по задачам
Выберите модель или решение под вашу задачу. Под конкретный workload подбираем оптимальную конфигурацию.
Обучение AI и нейросетей
Инференс AI и LLM
LLM и языковые модели
Frontier LLM 1T+
GPU-рендеринг
3D-рендеринг и визуализация
Научные расчёты и HPC
Финансы и трейдинг
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 решения по задачам
Что важно при выборе
В каталоге 12 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
Как выбрать решение под мою задачу?+
Можно совместить несколько задач на одном сервере?+
Что дешевле - GPU-сервер или облако?+
Кто настраивает софт после поставки?+
Что если задача нестандартная?+
Сроки поставки решений?+
Обсудить проект
Расскажите о задаче - инженер подготовит оптимальную конфигурацию и расчёт окупаемости
Получить предложение
Заполните форму - мы свяжемся с вами