GPU-серверы для production inference: LLM, generative AI, computer vision. Тысячи одновременных запросов, низкая latency, высокий throughput. Сборка с NVIDIA H100, H200, L40S, L4 Цена по запросу
Платформа для инференса AI
Базовые конфигурации серверов под инференса AI и production-нагрузок. Под конкретный workload состав CPU, RAM и хранилища подбираем индивидуально.
NVIDIA H100 / H200
Топовый inference больших LLM. FP8 Transformer Engine. H200 141GB - идеально для Llama 70B на одной карте без шардинга.
NVIDIA L40S 48GB
Универсал для production inference. 1466 TFLOPS FP8. Llama 13B - 1200 ток/сек, SDXL - 8 шагов за 0.6с. Лучшая цена/перформанс.
NVIDIA L4 24GB
Low-power inference и edge. 72W TDP без доп питания. Llama 7B INT8, Whisper, BERT. Помещается в edge-серверы 1U/2U.
Софт и оркестрация
NVIDIA Triton Server, vLLM, TensorRT-LLM, ONNX Runtime. Auto-scaling, request batching, KV-cache.
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 инференса AI
LLM API в production
OpenAI-compatible API на vLLM или Triton. Llama 3 70B FP8 на 4x H100 - 2400 ток/сек, GPT-class на 8x B200 - 30 000 ток/сек.
Generative AI
Image generation: SDXL, FLUX на L40S - 12 картинок/мин на карту. Video: SVD на H100 - 30 сек видео за 2 минуты. ControlNet, LoRA pipelines.
Computer Vision и edge
Детекция, классификация, OCR в реал-тайме. Тысячи RTSP-потоков на L4 с NVENC/NVDEC. Edge-инференс на L4 без доп питания.
Что мы поставляем под инференса AI
Сервер для инференса AI и production-нагрузок 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 инференса AI и production-нагрузок - наша основная специализация. Большинство клиентов возвращаются за расширением - это показатель качества.» Технический директор GPUServer Kazakhstan
Почему собственный сервер выгоднее CPU-инференсом
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 CPU-инференсом
- 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 инференса 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 инференса AI
Какие GPU подходят для инференса AI?+
Сколько GPU нужно?+
Какой бюджет нужен?+
Как происходит сборка и тестирование?+
Какая гарантия и поддержка?+
Сроки поставки серверов под инференса AI?+
Обсудить проект
Расскажите о задаче - инженер подготовит оптимальную конфигурацию и расчёт окупаемости
Получить предложение
Заполните форму - мы свяжемся с вами