ОБСУДИТЬ ПРОЕКТ
Серверные платформы Для рендеринга
GPU RENDERING

Серверные платформы
Для рендеринга

GPU-серверы для рендер-ферм, motion graphics, VFX и архитектурной визуализации. V-Ray, Octane, Redshift, Arnold, Blender Cycles.

Конфигурации
speed
до 8xбыстрее
GPU vs CPU рендер на сцене
RT Cores
4-епоколение
real-time path tracing
VRAM
до 96GB
для тяжёлых сцен и текстур
Платформа и компоненты

Платформа для рендеринга

Базовые конфигурации серверов под GPU-рендеринга и визуализации. Под конкретный workload состав CPU, RAM и хранилища подбираем индивидуально.

Вариант 1

NVIDIA RTX PRO 6000

Топ для рендера. 96GB GDDR7, RT Cores 4-го поколения, Blackwell. Большие сцены, ray tracing real-time, FP4 для AI-апскейла.

Вариант 2

NVIDIA RTX 6000 Ada

Профессиональная Ada Lovelace. 48GB GDDR6 ECC. ISV-сертификаты для V-Ray, Octane, Redshift. Best-seller у студий.

Вариант 3

NVIDIA L40S 48GB

Универсал для render-ферм. RT Cores 3-го поколения. Хороший баланс цены и производительности при многокартной сборке.

Стек и софт

Софт и поддержка

V-Ray GPU, Octane Render, Redshift, Arnold GPU, Blender Cycles, Unreal Engine. Driver-сертификаты NVIDIA Studio, ISV-валидация.

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.

Сравнение GPU-ускорителей NVIDIA в Казахстане по объёму VRAM, bandwidth, производительности FP16 для AI, обучения нейросетей, инференса LLM, рендеринга и HPC
МодельПамятьBandwidth, GB/sFP16, TFLOPS
dense
TDP, WОбласть применения
NVIDIA B200Blackwell192 GB HBM3e8.0 TB/s11251000WОбучение LLM, суперкомпьютерные кластеры
NVIDIA H200 NVLHopper141 GB HBM3e4.8 TB/s835600WPCIe-серверы, обучение и инференс LLM
NVIDIA H100 NVLHopper94 GB HBM33.94 TB/s835400WИнференс больших LLM, продакшн-сервинг
NVIDIA H200 SXMHopper141 GB HBM3e4.8 TB/s494700WГенеративный AI, большие языковые модели
NVIDIA H100 SXMHopper80 GB HBM33.35 TB/s494700WFine-tuning моделей, дата-центры
NVIDIA H100 PCIeHopper80 GB HBM32.0 TB/s378350WВысокопроизводительные вычисления, HPC
NVIDIA L40SAda48 GB GDDR6864 GB/s181350WГенерация изображений, мультимодальный AI
NVIDIA A100 PCIeAmpere80 GB HBM2e1.94 TB/s156300WРаспознавание образов, автоматизация
NVIDIA Tesla V100Volta32 GB HBM2900 GB/s125300WИнференс классических моделей, легаси-задачи
NVIDIA L40Ada48 GB GDDR6864 GB/s90.5300WОблачные вычисления, виртуальные десктопы
NVIDIA A40Ampere48 GB GDDR6696 GB/s74.8300WМедицина, фармацевтика, 3D-графика
NVIDIA L4Ada24 GB GDDR6300 GB/s6072WВидеонаблюдение, потоковая аналитика

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.

Шаг 1
Задача или техническое задание

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.

Задача заказчикаТехническое заданиеСпецификация
Шаг 2
Анализ нагрузки и архитектура решения

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.

WorkloadGPU memoryPCIe / NVLinkSingle-node / multi-node
Шаг 3
Подбор платформы и компонентов

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.

ComputeStorageNetworkingPower / Cooling
Шаг 4
Конфигурация, поставка и ввод в работу

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.

КонфигурацияКоммерческое предложениеПоставка
Применение

Когда нужен сервер для рендеринга

Рендер-ферма студии

V-Ray на 8x RTX 6000 Ada - 1 кадр архитектурной сцены за 30-60 секунд. Octane batch render для motion graphics. Redshift для VFX.

🎯

Архитектурная визуализация

3DS Max + V-Ray, Lumion, D5 Render. RT Cores ускоряют ray tracing в 2-3 раза. Real-time editing на RTX PRO 6000 для проектирования.

🔬

VFX и motion graphics

Houdini, Cinema 4D, Maya c GPU-рендером. After Effects + ray-traced 3D. Davinci Resolve Studio для post-production с GPU-эффектами.

Что мы поставляем под рендеринга

Сервер для GPU-рендеринга и визуализации 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 GPU-рендеринга и визуализации - наша основная специализация. Большинство клиентов возвращаются за расширением - это показатель качества.» Технический директор GPUServer Kazakhstan

Почему собственный сервер выгоднее CPU-рендер-фермой

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-рендер-фермой
  • 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 рендеринга 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.

FAQ

Частые вопросы по серверам для рендеринга

Какие GPU подходят для рендеринга?+
Для большинства задач GPU-рендеринга и визуализации оптимальны NVIDIA H100, H200, B200 SXM5/SXM. Для бюджетных вариантов - A100, L40S, L4. Под конкретную задачу подбираем количество и форм-фактор GPU после интервью с клиентом, чтобы обеспечить нужные TFLOPS, VRAM и пропускную способность памяти.
Сколько GPU нужно?+
Зависит от модели и нагрузки. Для тестов и dev обычно достаточно 1-2 GPU. Для production-нагрузок и обучения средних моделей - 4-8 GPU на узел с NVLink. Для frontier LLM и кластеров - 16-512 GPU с InfiniBand. Расчёт делаем под конкретную задачу: модель, объём данных, целевая latency и throughput.
Какой бюджет нужен?+
Базовая конфигурация для рендеринга Цена по запросу Топовые 8x H100/H200/B200 SXM узлы - Цена по запросу Кластерные решения от. На длинном горизонте (3-5 лет) собственная инфраструктура в 2-3 раза дешевле CPU-рендер-фермой при постоянной загрузке.
Как происходит сборка и тестирование?+
Все компоненты заказываем у профильных поставщиков NVIDIA, Dell, HPE, Supermicro и других платформ.
Какая гарантия и поддержка?+
Условия и срок гарантии определяются производителем, конфигурацией оборудования и условиями конкретной поставки. Расширенная поддержка производителя доступна на условиях вендора.
Сроки поставки серверов под рендеринга?+
Одиночные узлы 1-4 GPU: 7-14 рабочих дней. Серверы с 8 GPU SXM: 14-21 день, включая сборку и стресс-тест. Кластерные решения 10+ узлов: 3-6 недель. Экспресс-сборка +30% к стоимости, сроки сокращаются вдвое.
СВЯЗАТЬСЯ

Обсудить проект

Расскажите о задаче - инженер подготовит оптимальную конфигурацию и расчёт окупаемости

Бесплатная консультация и подбор конфигурации
Ответ в течение 2 часов в рабочее время
NDA по запросу

Получить предложение

Заполните форму - мы свяжемся с вами

Или свяжитесь напрямую: +7 (701) 466-22-22 · WhatsApp