GPU-серверы для научных вычислений, HPC, CFD, молекулярной динамики и геномики. NVIDIA H100/H200 с FP64 67 TFLOPS на GPU.
Платформа для научных расчётов
Базовые конфигурации серверов под научных расчётов и HPC. Под конкретный workload состав CPU, RAM и хранилища подбираем индивидуально.
NVIDIA H100/H200 SXM5
Топ для научного HPC. FP64 67 TFLOPS на GPU. NVLink 4.0 для multi-GPU jobs. CUDA, OpenACC, MPI готовы к работе.
NVIDIA A100 80GB
Проверенная платформа FP64 19.5 TFLOPS. Бюджетная альтернатива для тех кто не нуждается в FP8. Большой парк существующего софта.
Кластерная инфра
InfiniBand NDR 400Gb fabric для multi-node MPI. NVMe-oF storage с Lustre или WekaIO.
Научный софт
GROMACS, NAMD, LAMMPS, AMBER (MD). OpenFOAM, ANSYS Fluent, Star-CCM+ (CFD). Abaqus, LS-DYNA (FEM). Genomics: BWA, GATK, Cromwell.
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 научных расчётов
Молекулярная динамика
GROMACS на 8x H100 - 50ns/день для системы 1M атомов. NAMD для биомолекул, AMBER для белков. Drug discovery, материаловедение.
CFD и FEM
OpenFOAM, ANSYS Fluent для аэрогидродинамики. Abaqus, LS-DYNA для прочностных расчётов. Авиация, автомобилестроение, нефтегаз.
Геномика и биоинформатика
Variant calling DeepVariant, GATK4. Полногеномное секвенирование за день.
Что мы поставляем под научных расчётов
Сервер для научных расчётов и HPC 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 научных расчётов и HPC - наша основная специализация. Большинство клиентов возвращаются за расширением - это показатель качества.» Технический директор GPUServer Kazakhstan
Почему собственный сервер выгоднее CPU-кластером
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-кластером
- 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 научных расчётов 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 научных расчётов
Какие GPU подходят для научных расчётов?+
Сколько GPU нужно?+
Какой бюджет нужен?+
Как происходит сборка и тестирование?+
Какая гарантия и поддержка?+
Сроки поставки серверов под научных расчётов?+
Обсудить проект
Расскажите о задаче - инженер подготовит оптимальную конфигурацию и расчёт окупаемости
Получить предложение
Заполните форму - мы свяжемся с вами