Серверы на базе NVIDIA HGX
от 60 318 200 ₽
2 096 057 ₽/мес в лизинг
от 49 441 148 ₽
+ 10 877 052 НДС
от 34 939 283 ₽
1 214 140 ₽/мес в лизинг
от 28 638 757 ₽
+ 6 300 526 НДС
от 34 490 000 ₽
1 198 528 ₽/мес в лизинг
от 28 270 492 ₽
+ 6 219 508 НДС
от 73 361 100 ₽
2 549 298 ₽/мес в лизинг
от 60 132 049 ₽
+ 13 229 051 НДС
от 19 181 903 ₽
666 571 ₽/мес в лизинг
от 15 722 872 ₽
+ 3 459 032 НДС
от 66 932 550 ₽
2 325 906 ₽/мес в лизинг
от 54 862 746 ₽
+ 12 069 804 НДС
от 45 581 221 ₽
1 583 947 ₽/мес в лизинг
от 37 361 657 ₽
+ 8 219 564 НДС
от 62 783 370 ₽
2 181 722 ₽/мес в лизинг
от 51 461 779 ₽
+ 11 321 591 НДС
от 33 105 375 ₽
1 150 412 ₽/мес в лизинг
от 27 135 553 ₽
+ 5 969 822 НДС
от 48 522 094 ₽
1 686 143 ₽/мес в лизинг
от 39 772 208 ₽
+ 8 749 886 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
Полезные статьи
Серверы NVIDIA HGX для искусственного интеллекта и HPC
Серверы NVIDIA HGX используют для обучения больших нейросетей, высоконагруженного инференса и научных расчётов. Платформа объединяет несколько ускорителей NVIDIA SXM, высокоскоростные соединения NVLink и коммутаторы NVSwitch, обеспечивающие прямой обмен данными между GPU.
NVIDIA HGX — это не готовый сервер и не отдельный производитель оборудования. Это вычислительная платформа, которую Supermicro, Dell, ASUS, Gigabyte и другие компании интегрируют в собственные серверы, дополняя процессорами, оперативной памятью, накопителями, сетевыми адаптерами и системой охлаждения.
Для каких задач подходит NVIDIA HGX
Сервер на базе NVIDIA HGX нужен, когда одна задача распределяется между несколькими GPU и регулярно передаёт между ними большие объёмы данных. Если приложения работают на ускорителях независимо, обычная система с видеокартами PCIe может оказаться дешевле и проще в эксплуатации.
-
Обучение больших моделей. HGX ускоряет синхронизацию параметров и обмен промежуточными результатами между несколькими GPU.
-
Инференс LLM. Суммарная память ускорителей позволяет размещать крупные языковые и мультимодальные модели внутри одного вычислительного узла.
-
Reasoning-нагрузки. Плотная GPU-конфигурация подходит для моделей, которые используют дополнительные вычисления при формировании ответа.
-
Высокопроизводительные вычисления. HGX применяют в моделировании, биоинформатике, вычислительной физике и других HPC-задачах.
Наличие восьми GPU само по себе не гарантирует ускорения. Программное обеспечение должно поддерживать тензорный, конвейерный или другой вид параллелизма, иначе часть ресурсов будет простаивать.
Поколения платформы NVIDIA HGX
Платформы HGX различаются архитектурой ускорителей, объёмом GPU-памяти и поколением NVLink. Выбирать максимальную конфигурацию не всегда рационально: сервер должен соответствовать реальной нагрузке и возможностям программного стека.
-
NVIDIA HGX A100 объединяет четыре или восемь ускорителей A100 на архитектуре Ampere. Платформа подходит для зрелых проектов машинного обучения и HPC, где программный стек уже настроен на A100.
-
NVIDIA HGX H100 использует четыре или восемь ускорителей H100 на архитектуре Hopper. Платформа рассчитана на обучение и инференс современных генеративных моделей.
-
NVIDIA HGX H200 оснащается ускорителями H200 с увеличенным объёмом памяти HBM3e. Платформа полезна для крупных языковых моделей, длинного контекста и инференса с большим KV-кэшем.
-
NVIDIA HGX B200 объединяет восемь ускорителей Blackwell и предоставляет 1,44 ТБ суммарной GPU-памяти. Платформа предназначена для обучения больших моделей и высоконагруженного инференса.
-
NVIDIA HGX B300 использует восемь ускорителей Blackwell Ultra и предоставляет 2,1 ТБ суммарной GPU-памяти. Платформа рассчитана на ресурсоёмкие reasoning-модели, длинный контекст и высокую плотность запросов.
Более новое поколение оправдано, если увеличенный объём памяти или поддержка новых форматов вычислений сокращает количество серверов, повышает плотность запросов либо заметно уменьшает время обучения.
Чем HGX отличается от обычного GPU-сервера
Обычный GPU-сервер использует ускорители PCIe и предоставляет больше свободы в выборе их количества. Такая система подходит для разработки, инференса, профессиональной графики и параллельных задач, которые не требуют постоянного обмена данными между всеми GPU.
Сервер NVIDIA HGX объединяет ускорители SXM на общей GPU-плате. NVLink и NVSwitch обеспечивают более быстрый обмен внутри узла, что важно при распределении одной большой модели. За эту плотность приходится платить повышенным энергопотреблением и более строгими требованиями к охлаждению.
Если задача помещается в одну или две GPU, стоит также рассмотреть обычные серверы с GPU NVIDIA. HGX становится оправданной, когда приложение действительно использует четыре или восемь связанных ускорителей.
NVIDIA HGX или NVIDIA DGX
HGX является основой, на которой производители оборудования создают собственные серверы. Заказчик может выбрать процессоры Intel Xeon или AMD EPYC, объём оперативной памяти, накопители, сеть и условия сервисного обслуживания.
NVIDIA DGX представляет собой готовый аппаратно-программный комплекс с заранее определённой конфигурацией. DGX удобна, когда важны стандартизация и единый стек NVIDIA, а HGX — когда систему нужно точнее адаптировать под существующую инфраструктуру.
Производительность двух систем с одинаковой HGX-платформой может различаться из-за процессоров, оперативной памяти, накопителей, сетевых адаптеров и настроек охлаждения. Поэтому сравнивать серверы только по модели GPU недостаточно.
Что учитывать при выборе сервера HGX
Процессоры отвечают за подготовку данных и токенизацию, оперативная память хранит датасеты и промежуточные результаты, а NVMe-накопители обеспечивают быструю загрузку моделей и сохранение контрольных точек.
Для многосерверного кластера необходимы сеть с поддержкой RDMA и производительное общее хранилище. Медленная передача данных ограничит масштабирование даже при использовании самых мощных ускорителей.
До поставки также следует проверить мощность стойки, резервирование электропитания, глубину корпуса и возможности охлаждения. Некоторые HGX-системы требуют жидкостного отвода тепла или специализированной инфраструктуры ЦОД.
Цена и покупка сервера NVIDIA HGX
Цена сервера NVIDIA HGX зависит от поколения и количества GPU, производителя системы, процессоров, памяти, накопителей, сети и типа охлаждения. В бюджет проекта необходимо включить программное обеспечение, хранилище, сетевую инфраструктуру и подготовку площадки.
Специалисты Сервер Молл помогут выбрать поколение HGX, сравнить серверы разных производителей и проверить требования к размещению. Другие варианты представлены в общей категории серверов на платформах NVIDIA.
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.
8 причин купить Серверы на базе NVIDIA HGX в СЕРВЕР МОЛЛ
для людей, а не для галочки: без мелочей вроде платной доставки до транспортной компании
5 лет гарантии
с выездом
Берём все логистические и технические расходы на себя. Быстро реагируем, обрабатываем и закрываем заявки. Собственные сервисные центры, склады и надёжные логистические партнёры — всё, чтобы ваши бизнес-процессы работали 24/365.
СЕРВЕР МОЛЛ — крупнейший поставщик оборудования Dell, HPE и Lenovo в России и СНГ
Мы сэкономим ваше время!
Поможем, расскажем, посоветуем.
