GPU-серверы для языковых моделей: обучение, файн-тюнинг, inference. Llama, Mistral, Qwen, GPT-class. NVIDIA H100, H200, B200 с NVLink 4.0/5.0.
Платформа для LLM
Базовые конфигурации серверов для работы с LLM и языковыми моделями. Под конкретный workload состав CPU, RAM и хранилища подбираем индивидуально.
NVIDIA H100 80GB
Эталон для LLM. Llama 3 70B FP8 на 4 карты, обучение FSDP на 8 карт. NVLink 4.0 для шардинга больших моделей.
NVIDIA H200 141GB
Большая память для длинных контекстов. Llama 3 70B FP8 + 128K context на одной карте. Идеально для retrieval, длинных документов.
NVIDIA B200 192GB
Frontier LLM. 1T+ моделей на узле без шардинга. FP4 - в 25 раз дешевле inference vs H100. Для production GPT-class и Claude-class.
Софт под LLM
vLLM, TensorRT-LLM, Triton. PyTorch FSDP, DeepSpeed, Megatron-LM для обучения. NVIDIA NIM для готовых API.
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 LLM
LLM в production
OpenAI-совместимый API на собственной инфраструктуре. Polars данные не уходят в облако. Llama 3 70B - 2400 ток/сек на 4x H100, latency <100мс.
Fine-tune под бизнес
SFT, DPO, RLHF на собственных данных. Llama 70B SFT на 8x H100 за 12-24 часа. LoRA 13B на 1x H100. Закрытые модели для chatbot, RAG.
RAG и vector search
GPU-ускоренный векторный поиск (FAISS, Milvus с GPU index). Embedding моделей на L40S. Гибридный pipeline: retrieval + LLM на одном узле.
Что мы поставляем под LLM
Сервер для работы с LLM и языковыми моделями 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 для работы с LLM и языковыми моделями - наша основная специализация. Большинство клиентов возвращаются за расширением - это показатель качества.» Технический директор GPUServer Kazakhstan
Почему собственный сервер выгоднее OpenAI API
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 OpenAI API
- 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 LLM 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 LLM
Какие GPU подходят для LLM?+
Сколько GPU нужно?+
Какой бюджет нужен?+
Как происходит сборка и тестирование?+
Какая гарантия и поддержка?+
Сроки поставки серверов под LLM?+
Обсудить проект
Расскажите о задаче - инженер подготовит оптимальную конфигурацию и расчёт окупаемости
Получить предложение
Заполните форму - мы свяжемся с вами