GPU-серверы для обучения LLM, computer vision и NLP моделей. Pre-training до 200B параметров, fine-tuning, distributed training.
Платформа для обучения AI
Базовые конфигурации серверов под обучения нейросетей и AI. Под конкретный workload состав CPU, RAM и хранилища подбираем индивидуально.
NVIDIA H100 80GB SXM5
Флагман для обучения. FP8 Transformer Engine, 3.35 TB/s HBM3, NVLink 4.0. 8x H100 = 31 664 TFLOPS FP8 для distributed training.
NVIDIA H200 141GB
Преемник H100 с 76% больше памяти. Для обучения 70B моделей с длинным контекстом без шардинга. HBM3e на 4.8 TB/s.
NVIDIA B200 192GB
Blackwell. 192GB HBM3e, 5-е поколение Tensor Cores, FP4 поддержка. Для frontier-моделей 1T+. NVLink 5.0 на 1.8 TB/s.
Кластеризация
Кластеры от 2 до 64 узлов. Топология fat-tree, неблокирующий коммутатор.
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.
Когда нужен сервер для обучения AI
Pre-training LLM
Llama 3 70B на 1.5T токенов: 3 дня на 8x H100 SXM5. GPT-class 175B: кластер 32 узла за 30 дней. PyTorch FSDP, Megatron-LM, DeepSpeed.
Файн-тюнинг и LoRA
Llama 3 70B SFT на 8x H100 за день. LoRA 13B на 1x H100 за 4 часа. QLoRA в FP4 на B200 - в 8 раз меньше памяти.
Computer Vision и NLP
YOLOv9 на 4x A100 - 200 эпох за 12 часов. ViT-Huge fine-tune на 8x H100. BERT-Large pre-training с distributed.
Что мы поставляем под обучения AI
Сервер для обучения нейросетей и AI собирается под конкретную задачу клиента, не из коробки. Заказ начинается с интервью на 30-40 минут: обсуждаем модели, объёмы данных, требования к latency и доступности, бюджет. По итогам формируем спецификацию с обоснованием каждого компонента.
После согласования выполняется комплектация и сборка системы. Только после успешного теста сервер отгружается клиенту. Условия и срок гарантии определяются производителем, конфигурацией оборудования и условиями конкретной поставки.
«Серверы под обучения нейросетей и AI - наша основная специализация. Большинство клиентов возвращаются за расширением - это показатель качества.» Технический директор GPUServer Kazakhstan
Почему собственный сервер выгоднее облачным GPU
При постоянной нагрузке более 30-40% времени собственный сервер окупается за 6-12 месяцев. Полный контроль над инфраструктурой, безопасность данных без передачи в публичное облако, прогнозируемые расходы без неожиданных счетов. Для регулируемых отраслей (финансы, здравоохранение, госсектор) это часто единственный legal-ok вариант.
- TCO ниже в 2-3 раза: на горизонте 3 лет vs облако или облачным GPU
- Безопасность данных: данные не покидают вашу инфраструктуру, соответствие 152-ФЗ и compliance
- Низкая latency: собственная сеть быстрее облачной для критичных нагрузок
- Customization: железо и софт под конкретный workload, без compromise
Кластеризация и масштабирование
Один сервер закрывает базовые потребности. Если задача требует больше compute - собираем кластер из 2-64 узлов на InfiniBand NDR 400Gb с топологией fat-tree. Типичный кластерный проект на 32 узла реализуется за 4-6 недель.
Цена и условия
Базовая конфигурация под обучения AI Цена по запросу Топовые узлы с 8x H100/H200/B200 SXM Цена по запросу Кластерные решения от 10 узлов рассчитываются индивидуально. Для крупных заказов от действуют пакетные условия: скидка на интеграцию, бесплатный стресс-тест, расширенная гарантия 4-5 лет.
Частые вопросы по серверам для обучения AI
Какие GPU подходят для обучения AI?+
Сколько GPU нужно?+
Какой бюджет нужен?+
Как происходит сборка и тестирование?+
Какая гарантия и поддержка?+
Сроки поставки серверов под обучения AI?+
Обсудить проект
Расскажите о задаче - инженер подготовит оптимальную конфигурацию и расчёт окупаемости
Получить предложение
Заполните форму - мы свяжемся с вами