Серверы с GPU
от 562 664 ₽
19 553 ₽/мес в лизинг
от 461 200 ₽
+ 101 464 НДС
от 904 142 ₽
31 419 ₽/мес в лизинг
от 741 100 ₽
+ 163 042 НДС
от 7 014 756 ₽
243 763 ₽/мес в лизинг
от 5 749 800 ₽
+ 1 264 956 НДС
от 7 626 342 ₽
265 015 ₽/мес в лизинг
от 6 251 100 ₽
+ 1 375 242 НДС
от 7 631 954 ₽
265 210 ₽/мес в лизинг
от 6 255 700 ₽
+ 1 376 254 НДС
от 8 591 118 ₽
298 541 ₽/мес в лизинг
от 7 041 900 ₽
+ 1 549 218 НДС
от 9 000 000 ₽
312 750 ₽/мес в лизинг
от 7 377 049 ₽
+ 1 622 951 НДС
от 9 000 000 ₽
312 750 ₽/мес в лизинг
от 7 377 049 ₽
+ 1 622 951 НДС
от 11 091 630 ₽
385 434 ₽/мес в лизинг
от 9 091 500 ₽
+ 2 000 130 НДС
от 12 574 296 ₽
436 957 ₽/мес в лизинг
от 10 306 800 ₽
+ 2 267 496 НДС
Это больше срока гарантии производителя на новые серверы.
Обычно минут за 20–30. Мы оперативные.
доставка
Быстрая и бесплатная доставка по России. Максимально 4 дня с учётом отгрузки.
Затрудняетесь с выбором?
Мы сэкономим ваше время!
Поможем, расскажем, посоветуем
от 12 642 616 ₽
439 331 ₽/мес в лизинг
от 10 362 800 ₽
+ 2 279 816 НДС
от 15 946 559 ₽
554 143 ₽/мес в лизинг
от 13 070 950 ₽
+ 2 875 609 НДС
от 16 162 926 ₽
561 662 ₽/мес в лизинг
от 13 248 300 ₽
+ 2 914 626 НДС
от 17 333 272 ₽
602 331 ₽/мес в лизинг
от 14 207 600 ₽
+ 3 125 672 НДС
от 17 423 613 ₽
605 471 ₽/мес в лизинг
от 14 281 650 ₽
+ 3 141 963 НДС
от 18 628 546 ₽
647 342 ₽/мес в лизинг
от 15 269 300 ₽
+ 3 359 246 НДС
от 18 864 616 ₽
655 545 ₽/мес в лизинг
от 15 462 800 ₽
+ 3 401 816 НДС
от 19 600 032 ₽
681 101 ₽/мес в лизинг
от 16 065 600 ₽
+ 3 534 432 НДС
от 19 774 614 ₽
687 168 ₽/мес в лизинг
от 16 208 700 ₽
+ 3 565 914 НДС
от 20 040 208 ₽
696 397 ₽/мес в лизинг
от 16 426 400 ₽
+ 3 613 808 НДС
от 20 204 542 ₽
702 108 ₽/мес в лизинг
от 16 561 100 ₽
+ 3 643 442 НДС
от 17 062 500 ₽
592 922 ₽/мес в лизинг
от 13 985 656 ₽
+ 3 076 844 НДС
Полезные статьи
GPU-серверы используют один или несколько графических ускорителей для параллельной обработки данных. Такие системы применяются для обучения и инференса нейросетей, запуска корпоративных ИИ-сервисов, высокопроизводительных вычислений, рендеринга, инженерного моделирования, VDI и обработки видео.
В каталоге Сервер Молл представлены новые и восстановленные GPU-серверы Dell, HPE, NVIDIA, Supermicro, ASUS, Gigabyte, MSI, Lenovo, xFusion и Huawei. Доступны компактные системы с одним ускорителем, серверы с несколькими PCIe-картами и высокоплотные платформы для многопроцессорных вычислений.
Для каких задач нужен GPU-сервер
-
Генеративный ИИ и LLM. Инференс, дообучение моделей, RAG-системы, корпоративные чат-боты и ИИ-агенты. При выборе особенно важны объем памяти GPU, поддерживаемые форматы вычислений и скорость обмена между ускорителями.
-
Машинное обучение. Обучение моделей компьютерного зрения, распознавания речи, обработки естественного языка, прогнозирования и рекомендательных систем.
-
HPC и научные вычисления. Моделирование, анализ больших массивов данных, вычислительная химия, биоинформатика и другие задачи, требующие высокой производительности FP32 или FP64.
-
Рендеринг и работа с графикой. 3D-визуализация, виртуальное производство, САПР, цифровые двойники, создание контента и серверный рендеринг.
-
VDI и видеосервисы. Виртуальные рабочие станции, транскодирование, аналитика видеопотоков и предоставление графических ресурсов нескольким пользователям.
Какой GPU выбрать
Выбор ускорителя начинается не с сравнения пиковой производительности, а с требований программного обеспечения, объема модели и характера нагрузки.
-
Серверы с GPU NVIDIA подходят для приложений, использующих CUDA, TensorRT, NVIDIA AI Enterprise, RTX и другие технологии экосистемы NVIDIA. В каталоге представлены конфигурации с A100, H100, H200, RTX PRO 6000 Blackwell и другими ускорителями.
-
Серверы с GPU AMD применяются для ИИ и HPC-нагрузок на базе ROCm. Перед заказом рекомендуется проверить поддержку используемых фреймворков и прикладного программного обеспечения.
-
Серверы с Huawei Ascend предназначены для проектов в экосистеме CANN и могут рассматриваться при построении альтернативной ИИ-инфраструктуры. Возможность переноса моделей и кода необходимо оценивать заранее.
Для LLM и генеративного ИИ критичен объем памяти ускорителя: в нее должны помещаться веса модели, служебные данные и рабочий контекст. Если одной GPU недостаточно, нужно учитывать не только суммарную память нескольких карт, но и способ распределения модели, топологию соединений и поддержку такого режима выбранным ПО.
Сколько GPU должно быть в сервере
-
1 GPU — локальный инференс, разработка, визуализация, обработка видео и отдельные производственные сервисы.
-
2 GPU — более крупные модели, несколько параллельных сервисов, дообучение и задачи, для которых важен резерв производительности.
-
4 GPU — обучение и инференс моделей среднего масштаба, рендеринг, инженерные расчеты и консолидация нескольких GPU-нагрузок.
-
8 GPU и более — обучение крупных моделей, высоконагруженный инференс, HPC и построение вычислительных кластеров.
Количество ускорителей само по себе не определяет производительность. В многопроцессорной системе важны схема подключения GPU, пропускная способность обмена, доступность прямого обмена между ускорителями и соответствие архитектуры возможностям программного стека.
PCIe, SXM и интегрированные платформы
PCIe-серверы позволяют устанавливать ускорители разных классов и обычно дают больше свободы при выборе конфигурации. Они подходят для инференса, рендеринга, VDI, обработки видео и многих задач машинного обучения.
Платформы с SXM-модулями и высокоскоростным межсоединением GPU предназначены прежде всего для тесно связанных многопроцессорных вычислений. Такие системы востребованы при обучении крупных моделей и в HPC, но предъявляют повышенные требования к питанию, охлаждению и инфраструктуре ЦОД.
Отдельный класс составляют решения, в которых CPU и GPU объединены в одну вычислительную архитектуру, например системы на базе NVIDIA Grace Hopper или AMD Instinct MI300A. Их следует оценивать вместе с используемым ПО и моделью работы с памятью.
Что проверить перед покупкой GPU-сервера
-
Память GPU. Оцените размер модели, контекст, batch size и запас для дальнейшего роста нагрузки.
-
Топологию ускорителей. Для распределенных вычислений важны соединения между GPU, а не только их количество.
-
CPU и оперативную память. Процессоры должны успевать подготавливать данные, а объема RAM должно хватать для датасетов, кэша и системных процессов.
-
Локальное хранилище. Для датасетов и контрольных точек обычно используют производительные NVMe-накопители с учетом требуемой емкости и отказоустойчивости.
-
Сетевые интерфейсы. Для кластера или доступа к внешнему хранилищу необходимо заранее определить требуемую пропускную способность и задержку сети.
-
Питание и охлаждение. Нужно учитывать суммарное энергопотребление сервера, резервирование блоков питания, возможности стойки и допустимую тепловую нагрузку ЦОД.
-
Совместимость ПО. Проверьте операционную систему, драйверы, библиотеки, контейнеры, гипервизор и необходимость дополнительных лицензий.
От чего зависит цена GPU-сервера
Стоимость зависит от модели и количества ускорителей, объема GPU-памяти, типа платформы, процессоров, оперативной памяти, накопителей, сетевых адаптеров и состояния оборудования. Поэтому серверы с одинаковыми GPU могут заметно различаться по цене и производительности в реальной нагрузке.
Чтобы купить GPU-сервер без избыточной конфигурации, передайте специалистам Сервер Молл описание задачи, используемое ПО, размер моделей или датасетов, требования к производительности и доступный бюджет. Инженеры проверят совместимость компонентов, подготовят варианты конфигурации и укажут условия поставки и гарантии в коммерческом предложении.
Вопросы и ответы
Не нашли нужной информации? Спросите — мы ответим!
Какие условия доставки?
Сроки доставки обычно составляют: 1 рабочий день по Москве и Санкт-Петербургу, по России — 3–5 рабочих дней (в зависимости от региона и перевозчика).
Что входит в гарантию?
Гарантия «Сервер Молл»: 5 лет на серверы и СХД, 1 год на комплектующие, 6 месяцев на Б/У накопители.
Мы сэкономим ваше время!
Поможем, расскажем, посоветуем.
