GPU серверы ASUS для AI
от 24 644 976 ₽
856 413 ₽/мес в лизинг
от 20 200 800 ₽
+ 4 444 176 НДС
от 17 333 272 ₽
602 331 ₽/мес в лизинг
от 14 207 600 ₽
+ 3 125 672 НДС
от 85 480 520 ₽
2 970 448 ₽/мес в лизинг
от 70 066 000 ₽
+ 15 414 520 НДС
от 21 478 832 ₽
746 389 ₽/мес в лизинг
от 17 605 600 ₽
+ 3 873 232 НДС
от 19 600 032 ₽
681 101 ₽/мес в лизинг
от 16 065 600 ₽
+ 3 534 432 НДС
от 20 040 208 ₽
696 397 ₽/мес в лизинг
от 16 426 400 ₽
+ 3 613 808 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
Полезные статьи
Серверы ASUS для искусственного интеллекта и GPU-вычислений
Серверы ASUS для AI применяют для обучения нейросетей, инференса больших языковых моделей, профессиональной визуализации и высокопроизводительных вычислений. В каталоге представлены как системы с восемью видеокартами PCIe, так и специализированные платформы NVIDIA HGX со связанными ускорителями.
Модельный ряд ASUS позволяет выбрать процессоры Intel Xeon или AMD EPYC, подходящий тип GPU и необходимую плотность размещения. Однако максимальная конфигурация нужна не всегда: выбор зависит от объёма модели, характера обмена между ускорителями и совместимости программного стека.
Для каких задач подходят серверы ASUS для AI
-
Обучение нейросетей. Системы с восемью GPU позволяют распределять вычисления при работе с языковыми, мультимодальными и рекомендательными моделями.
-
Инференс LLM. Большой суммарный объём видеопамяти подходит для корпоративных ассистентов, генеративных сервисов и параллельной обработки запросов.
-
Графика и цифровые двойники. Серверы с NVIDIA RTX PRO используют для рендеринга, симуляции, инженерной визуализации и создания виртуальных сред.
-
Научные вычисления. GPU-серверы ASUS подходят для моделирования, биоинформатики, анализа данных и других HPC-нагрузок.
Если задача помещается на одном или двух ускорителях, система с восемью GPU может оказаться избыточной. В этом случае стоит рассмотреть менее плотный сервер с GPU, который будет проще разместить и дешевле эксплуатировать.
Основные серии AI-серверов ASUS
Представленные в каталоге модели можно разделить на универсальные серверы с GPU PCIe и платформы NVIDIA HGX. Эти варианты отличаются внутренней связью между ускорителями и типичными сценариями использования.
-
ASUS ESC8000A-E13, E13P и E13X построены на процессорах AMD EPYC 9005. Они поддерживают восемь NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition и подходят для инференса, визуализации, симуляции и корпоративных ИИ-задач.
-
ASUS ESC8000-E12 и E12P используют процессоры Intel Xeon 6 и также позволяют установить восемь двухслотовых ускорителей. Такой вариант удобен, если инфраструктура и программное обеспечение ориентированы на платформу Intel.
-
ASUS ESC N8 представляет линейку плотных систем на базе NVIDIA HGX. В каталоге доступны конфигурации с H100 и B200 для обучения крупных моделей и высоконагруженного инференса.
-
ASUS XA NB3I-E12 — сервер на платформе NVIDIA HGX B300 с восемью ускорителями Blackwell Ultra. Он рассчитан на наиболее ресурсоёмкие ИИ-модели и масштабируемые вычислительные кластеры.
RTX PRO 6000 или NVIDIA HGX
Серверы с NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell используют отдельные видеокарты PCIe. Они подходят для задач, которые выполняются на GPU независимо либо не требуют постоянного обмена большими объёмами данных между всеми ускорителями.
Такая конфигурация полезна для инференса, дообучения моделей, профессиональной графики и одновременного запуска нескольких рабочих нагрузок. Кроме того, система с картами PCIe обычно предоставляет больше свободы при замене и распределении ускорителей.
Платформа NVIDIA HGX объединяет восемь GPU через NVLink и NVSwitch. Сервер с NVIDIA H100 подходит для проектов на архитектуре Hopper, а сервер с NVIDIA B200 — для новых задач обучения и инференса на Blackwell.
Сервер с NVIDIA B300 располагает ещё большим объёмом GPU-памяти и ориентирован на наиболее требовательные языковые и reasoning-модели. Его покупка оправдана, если дополнительные ресурсы сокращают время вычислений или позволяют уменьшить количество серверных узлов.
Процессоры, память и хранение данных
Выбор между Intel Xeon и AMD EPYC следует делать по нагрузке на CPU. Процессоры отвечают за токенизацию, подготовку датасетов, предварительную обработку данных и работу сервисных компонентов. Большое количество ядер полезно не всегда: для некоторых процессов важнее высокая производительность одного ядра.
Оперативная память должна вмещать датасеты, очереди запросов и промежуточные результаты. NVMe-накопители используются для загрузки моделей и сохранения контрольных точек, поэтому их производительность и ресурс записи могут напрямую влиять на скорость работы системы.
Серверы ASUS поддерживают средства удалённого управления и ASUS Control Center. Администратор может контролировать состояние оборудования, получать данные от датчиков и управлять несколькими системами из единого интерфейса.
Что проверить перед покупкой сервера ASUS
Для обучения на нескольких узлах потребуется сеть с поддержкой RDMA и производительное общее хранилище. Медленная передача данных способна ограничить масштабирование даже при использовании современных GPU.
Необходимо заранее проверить высоту и глубину корпуса, массу системы, мощность стойки и возможности охлаждения. Серверы с восемью ускорителями создают значительную тепловую нагрузку, а отдельные платформы имеют специальные требования к электропитанию и размещению.
Также важно протестировать модель, драйверы, CUDA, фреймворк и используемые библиотеки. Теоретические характеристики GPU не показывают реальную производительность без учёта размера модели, точности вычислений, пакетной обработки и качества программной оптимизации.
Цена и покупка сервера ASUS для AI
Цена сервера ASUS для искусственного интеллекта зависит от модели платформы, процессоров, типа и количества GPU, оперативной памяти, накопителей и сетевых адаптеров. При расчёте бюджета следует также учитывать коммутацию, хранилище и подготовку инфраструктуры ЦОД.
Специалисты Сервер Молл помогут подобрать сервер ASUS для обучения, инференса или визуализации, сравнить системы с RTX PRO и NVIDIA HGX и проверить требования к размещению. Конфигурацию можно скорректировать под программный стек и планируемую нагрузку.
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 GPU серверы ASUS для AI 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.
