GPU-серверы для обучения LLM, computer vision и NLP моделей. Pre-training до 200B параметров, fine-tuning, distributed training. Сборка под задачу с NVIDIA H100, H200, B200 от 78 600 000 тг с гарантией 3 года.
Популярные конфигурации серверов
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 сервер под свою задачу
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.
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
InfiniBand NDR 400Gb fabric, NVIDIA Base Command, Slurm. Кластеры от 2 до 64 узлов. Топология fat-tree, неблокирующий коммутатор.
Видеокарты для сервера
Профессиональные видеокарты NVIDIA для AI, инференса, рендеринга и научных вычислений. Сравните объём VRAM, bandwidth, TFLOPS, цену и подберите GPU под вашу задачу.
GPU-инженеры и DevOps по AI
Каждый проект ведёт менеджер и инженер. Сборка идёт в нашей лаборатории, логистика и таможня через партнёров, финансовые и бухгалтерские вопросы закрывает бэк-офис.
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 схему оплаты. 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. Kaspi Pay для физлиц в рамках лимита, НДС и счёт-фактура. Получить КП за 2 часа у менеджера.
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 платформа собирается на нашем складе в Алматы. Каждый сервер проходит 72-часовой стресс-тест на полной нагрузке: CUDA-нагрузка на GPU, NCCL all-reduce, термотесты, проверка ECC и NVLink-связности. Только после успешного теста сервер отгружается клиенту. Гарантия 3 года c подменным фондом и выездом инженера.
«Серверы под обучения нейросетей и AI - наша основная специализация. За 4 года поставили более 200 систем в Казахстан и СНГ. Большинство клиентов возвращаются за расширением - это лучший показатель качества.» Технический директор GPU Server 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. Оркестрация через Slurm, Kubernetes или NVIDIA Base Command. Типичный кластерный проект на 32 узла реализуется за 4-6 недель.
Цена и условия
Базовая конфигурация под обучения AI от 78 600 000 тг. Топовые узлы с 8x H100/H200/B200 SXM до 320 000 000 тг. Кластерные решения от 10 узлов рассчитываются индивидуально. Для крупных заказов от 100 млн тг 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?+
Получите КП на сервер за 2 часа
Расскажите о задаче - инженер подготовит оптимальную конфигурацию и расчёт окупаемости
Получить предложение
Заполните форму - мы свяжемся с вами