Серверы на платформах NVIDIA
от 53 156 327 ₽
1 847 182 ₽/мес в лизинг
от 43 570 760 ₽
+ 9 585 567 НДС
от 118 611 206 ₽
4 121 739 ₽/мес в лизинг
от 97 222 300 ₽
+ 21 388 906 НДС
от 16 162 926 ₽
561 662 ₽/мес в лизинг
от 13 248 300 ₽
+ 2 914 626 НДС
от 65 305 746 ₽
2 269 375 ₽/мес в лизинг
от 53 529 300 ₽
+ 11 776 446 НДС
от 60 318 200 ₽
2 096 057 ₽/мес в лизинг
от 49 441 148 ₽
+ 10 877 052 НДС
от 27 465 738 ₽
954 434 ₽/мес в лизинг
от 22 512 900 ₽
+ 4 952 838 НДС
от 34 939 283 ₽
1 214 140 ₽/мес в лизинг
от 28 638 757 ₽
+ 6 300 526 НДС
от 86 056 360 ₽
2 990 458 ₽/мес в лизинг
от 70 538 000 ₽
+ 15 518 360 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
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 66 932 550 ₽
2 325 906 ₽/мес в лизинг
от 54 862 746 ₽
+ 12 069 804 НДС
от 19 181 903 ₽
666 571 ₽/мес в лизинг
от 15 722 872 ₽
+ 3 459 032 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
Полезные статьи
Серверы на платформах NVIDIA для искусственного интеллекта и HPC
Серверы на платформах NVIDIA используют для обучения нейросетей, инференса, генеративного ИИ, научных расчётов и обработки больших объёмов данных. В эту категорию входят системы разных производителей с ускорителями NVIDIA, готовые комплексы NVIDIA DGX и серверы на вычислительной платформе HGX.
Такие серверы могут оснащаться одной, двумя, четырьмя или восемью GPU. Конфигурация зависит от размера модели, характера нагрузки, требуемой скорости вычислений и возможностей ЦОД. Для корпоративного инференса иногда достаточно одной или двух видеокарт, а обучение крупных моделей обычно требует плотной многопроцессорной системы.
Какие серверы на платформах NVIDIA представлены в каталоге
-
Серверы с GPU NVIDIA выпускают Dell, HPE, ASUS, Supermicro, Gigabyte, Lenovo и другие производители. Такие системы позволяют выбирать количество и модели ускорителей, процессоры, оперативную память, накопители и сетевые интерфейсы под конкретную задачу.
-
Серверы NVIDIA HGX создаются производителями оборудования на базе вычислительной платформы NVIDIA. Ускорители в них связаны через NVLink и NVSwitch, что ускоряет обмен данными при распределении одной модели между несколькими GPU.
-
Системы NVIDIA DGX представляют собой готовые аппаратно-программные комплексы с заранее определённой архитектурой. Их выбирают, когда важны стандартизированная конфигурация и предсказуемая совместимость компонентов.
Таким образом, эта страница объединяет не только оборудование производства NVIDIA. В каталоге также представлены серверы партнёров, которые используют ускорители, межсоединения и вычислительные платформы NVIDIA.
Для каких задач нужны GPU-серверы NVIDIA
Сервер с ускорителями NVIDIA выполняет параллельные вычисления значительно эффективнее универсальной CPU-системы. Это делает GPU-серверы востребованными в проектах, где большая часть нагрузки состоит из матричных операций или может обрабатываться одновременно большим числом вычислительных ядер.
-
Обучение нейросетей требует высокой производительности, большого объёма GPU-памяти и быстрого обмена данными между ускорителями.
-
Инференс зависит от размера модели, длины контекста, количества одновременных запросов и допустимой задержки ответа.
-
Компьютерное зрение использует GPU для распознавания объектов, анализа видео, контроля качества и обработки изображений.
-
Научные расчёты применяют ускорители NVIDIA для моделирования, вычислительной физики, биоинформатики и инженерных задач.
Не каждую задачу нужно решать восемью флагманскими GPU. Если модель помещается в память одного или двух ускорителей, более компактная система может обеспечить нужную производительность при меньших затратах на оборудование, питание и охлаждение.
Какой ускоритель NVIDIA выбрать
Выбор GPU зависит от размера модели, используемой точности, объёма памяти и характера вычислений. Сравнивать ускорители только по пиковой производительности некорректно: практический результат также определяют пропускная способность памяти, тип межсоединения и поддержка нужных форматов данных.
-
Сервер с NVIDIA A100 подходит для зрелых проектов на архитектуре Ampere, где программный стек уже настроен и переход на новое поколение не даёт соразмерного выигрыша.
-
Сервер с NVIDIA H100 используется для обучения и инференса современных генеративных моделей.
-
Сервер с NVIDIA H200 подходит для крупных языковых моделей и других нагрузок, чувствительных к объёму и пропускной способности GPU-памяти.
-
Сервер с NVIDIA B200 рассчитан на новые ИИ-кластеры, обучение больших моделей и высоконагруженный инференс.
-
Сервер с NVIDIA B300 предназначен для наиболее ресурсоёмких моделей и сложных reasoning-нагрузок.
Более новое поколение не всегда оказывается оптимальным. Если модель помещается в память A100 или H100 и обеспечивает требуемую скорость, переход на B200 или B300 может не окупиться. В других случаях увеличенный объём памяти позволяет сократить количество серверов и упростить распределение модели.
На что смотреть кроме модели GPU
Производительность GPU-сервера определяют не только ускорители. Центральные процессоры подготавливают данные и выполняют токенизацию, оперативная память хранит датасеты и промежуточные результаты, а NVMe-накопители отвечают за загрузку моделей и сохранение контрольных точек.
Для многопроцессорной системы важны схема подключения GPU, количество линий PCIe и наличие NVLink или NVSwitch. При построении кластера необходимо учитывать пропускную способность сети и общего хранилища. Если данные поступают медленно, дорогостоящие ускорители будут простаивать.
Суммарный объём памяти нескольких GPU не становится автоматически единым пулом. Чтобы использовать ресурсы всей системы, программное обеспечение должно поддерживать распределение модели и вычислений между ускорителями.
Как выбрать между обычным GPU-сервером, HGX и DGX
Обычный сервер с GPU NVIDIA подходит для разработки, инференса, профессиональной графики и задач, где не требуется постоянный обмен большими объёмами данных между всеми ускорителями. Он предоставляет больше свободы в выборе конфигурации и позволяет начать с небольшого числа GPU.
HGX имеет смысл для плотных систем с четырьмя или восемью связанными ускорителями. Такая платформа сочетает высокую скорость обмена между GPU с возможностью выбрать сервер конкретного производителя. DGX подойдёт заказчикам, которым нужна готовая стандартизированная система NVIDIA.
Выбор между этими вариантами зависит не только от производительности. Следует учитывать требования корпоративного программного обеспечения, принятые стандарты оборудования, сервисную поддержку и возможности существующего ЦОД.
Цена и покупка сервера на платформе NVIDIA
Цена сервера на платформе NVIDIA зависит от модели и количества ускорителей, процессоров, оперативной памяти, накопителей, сетевых интерфейсов и типа соединения между GPU. Для мощных конфигураций необходимо также учитывать затраты на электропитание, охлаждение, сеть и хранилище.
Специалисты Сервер Молл помогут сравнить серверы разных производителей, подобрать платформу под обучение или инференс и подготовить спецификацию. Для расчёта достаточно сообщить размер модели, объём данных, используемый 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 Серверы на платформах NVIDIA 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.
