Серверы с GPU NVIDIA B300
от 60 318 200 ₽
2 096 057 ₽/мес в лизинг
от 49 441 148 ₽
+ 10 877 052 НДС
от 60 933 600 ₽
2 117 443 ₽/мес в лизинг
от 49 945 574 ₽
+ 10 988 026 НДС
от 66 932 550 ₽
2 325 906 ₽/мес в лизинг
от 54 862 746 ₽
+ 12 069 804 НДС
от 73 361 100 ₽
2 549 298 ₽/мес в лизинг
от 60 132 049 ₽
+ 13 229 051 НДС
от 83 931 300 ₽
2 916 613 ₽/мес в лизинг
от 68 796 148 ₽
+ 15 135 152 НДС
от 115 867 548 ₽
4 026 397 ₽/мес в лизинг
от 94 973 400 ₽
+ 20 894 148 НДС
от 116 107 400 ₽
4 034 732 ₽/мес в лизинг
от 95 170 000 ₽
+ 20 937 400 НДС
от 116 469 008 ₽
4 047 298 ₽/мес в лизинг
от 95 466 400 ₽
+ 21 002 608 НДС
от 116 865 630 ₽
4 061 081 ₽/мес в лизинг
от 95 791 500 ₽
+ 21 074 130 НДС
от 118 611 206 ₽
4 121 739 ₽/мес в лизинг
от 97 222 300 ₽
+ 21 388 906 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 767 557 000 ₽
26 672 606 ₽/мес в лизинг
от 629 145 082 ₽
+ 138 411 918 НДС
Полезные статьи
Серверы с NVIDIA B300 для обучения и инференса больших моделей
Серверы с NVIDIA B300 используют для обучения крупных нейросетей, высоконагруженного инференса и работы с reasoning-моделями. Ускоритель относится к поколению Blackwell Ultra и оснащается 288 ГБ памяти HBM3e, что позволяет размещать большие модели, обрабатывать длинный контекст и увеличивать число одновременных запросов.
Большинство серверов с B300 построено на платформе NVIDIA HGX B300 NVL8 с восемью ускорителями, связанными через NVLink и NVSwitch. В каталоге представлены системы ASUS, Dell, Gigabyte и Supermicro, а также готовая NVIDIA DGX B300 и стоечные комплексы GB300 NVL72.
Для каких задач подходит NVIDIA B300
Сервер с NVIDIA B300 имеет смысл, когда производительность проекта ограничивает объём GPU-памяти или скорость обработки сложных ИИ-запросов. Покупка такой системы для небольшого корпоративного чат-бота или экспериментальной модели обычно будет избыточной.
-
Инференс reasoning-моделей. B300 рассчитана на нагрузки, в которых модель тратит дополнительные вычислительные ресурсы на формирование ответа и создаёт большой KV-кэш.
-
Работа с длинным контекстом. Увеличенный объём HBM3e позволяет обрабатывать крупные документы, программный код и продолжительные диалоги без чрезмерного распределения данных между серверами.
-
Обучение и дообучение LLM. Система с восемью B300 подходит для обучения больших языковых и мультимодальных моделей, а также для ресурсоёмкой настройки существующих моделей.
-
Высоконагруженные ИИ-сервисы. Большой объём памяти позволяет увеличивать размер пакета и обслуживать больше одновременных запросов при правильной настройке программного стека.
Реальная производительность зависит от модели, формата вычислений, длины контекста и используемого фреймворка. Поэтому перед выбором желательно провести тест на близкой конфигурации или рассчитать нагрузку по результатам существующего прототипа.
HGX B300, DGX B300 или GB300 NVL72
Сервер NVIDIA HGX B300 использует восемь ускорителей Blackwell Ultra в исполнении SXM. Производители интегрируют платформу HGX в собственные серверы, поэтому заказчик может выбирать процессоры Intel Xeon или AMD EPYC, объём оперативной памяти, накопители и сетевые адаптеры.
NVIDIA DGX B300 представляет собой готовый аппаратно-программный комплекс с восемью GPU и 2,1 ТБ суммарной GPU-памяти. DGX выбирают, когда важны стандартизированная конфигурация, согласованный программный стек и единая архитектура развёртывания.
NVIDIA GB300 NVL72 является стоечной системой другого масштаба. Она объединяет 72 ускорителя Blackwell Ultra и 36 процессоров NVIDIA Grace в едином вычислительном домене. Такая платформа предназначена для крупных ИИ-кластеров и требует заранее подготовленной стоечной, сетевой и инженерной инфраструктуры.
B300 или ускоритель предыдущего поколения
NVIDIA B300 предоставляет больше памяти и дополнительную производительность для инференса, чем B200. Это преимущество особенно полезно для reasoning-моделей, длинного контекста и сценариев, в которых размер модели или KV-кэша уже становится ограничением.
Если модель помещается в память более доступного ускорителя и обеспечивает требуемую скорость, переход на B300 может не окупиться. Перед покупкой стоит сравнить сервер с NVIDIA B200 и сервер с NVIDIA H200. Иногда рациональнее увеличить количество узлов или оптимизировать модель, чем выбирать максимальную конфигурацию.
При сравнении следует учитывать не только время выполнения одной задачи. Больший объём памяти может сократить число серверов, упростить распределение модели и увеличить плотность запросов, что влияет на итоговую стоимость всей инфраструктуры.
Какие характеристики сервера важны кроме GPU
Процессоры сервера подготавливают данные, выполняют токенизацию и обслуживают прикладную часть системы. Оперативная память хранит датасеты и промежуточные результаты, а NVMe-накопители отвечают за загрузку моделей и сохранение контрольных точек.
Для многосерверного кластера важны сетевые адаптеры и поддержка RDMA. Медленная сеть ограничит масштабирование, даже если каждый узел оснащён восемью B300. Производительность общего хранилища также должна соответствовать скорости, с которой вычислительные узлы загружают данные и сохраняют результаты.
Суммарная память нескольких GPU не превращается автоматически в единый общий пул. Чтобы использовать ресурсы всех ускорителей, программное обеспечение должно поддерживать тензорный, конвейерный или другой вид параллелизма.
Требования к размещению сервера с B300
Сервер с восемью NVIDIA B300 предъявляет высокие требования к электропитанию и отводу тепла. Например, энергопотребление DGX B300 составляет около 14 кВт. Перед поставкой необходимо проверить доступную мощность на стойку, резервирование питания, тип разъёмов, глубину стойки и возможности системы охлаждения.
Отдельные конфигурации B300 используют жидкостное охлаждение, а GB300 NVL72 проектируется как стоечная система с жидкостным отводом тепла. Конкретные требования следует проверять по спецификации выбранного сервера, а не только по характеристикам GPU.
Цена и покупка сервера с NVIDIA B300
Цена сервера с NVIDIA B300 зависит от платформы, количества ускорителей, процессоров, объёма оперативной памяти, накопителей, сетевой конфигурации и системы охлаждения. В бюджет проекта также необходимо включить сеть, хранилище, программное обеспечение и подготовку площадки.
Специалисты Сервер Молл помогут сравнить доступные конфигурации, проверить требования к ЦОД и подобрать сервер под обучение или инференс. Другие модели представлены в общей подборке серверов с GPU 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.
Мы сэкономим ваше время!
Поможем, расскажем, посоветуем.
