Фильтр
По умолчанию (убывание)
#PROP_TITLE#
—
#PROP_VALUE#
.webp "GPU Сервер для Deep Learning NVIDIA H100 80GB (AI Ultimate)")
Арт. SERVER-AI-4677-H100-M12
GPU Сервер для Deep Learning NVIDIA H100 80GB (AI Ultimate) по лучшей цене с доставкой
Нагрузка
?
Теоретически рассчитанная нагрузка
—
Обучение тяжелых моделей (Deep Learning, LLM). Кластерная нагрузка.
Сценарий и ПО
—
PyTorch, TensorFlow, CUDA Toolkit, JupyterHub, Docker, Kubernetes
Socket
?
Разъём на материнской плате для установки процессора. Обычно характеризуется количеством контактов (или ножек) в зависимости от линейки процессора и производителя. Каждый тип процессора совместим с определённым сокетом.
—
LGA 4677
CPU
?
CPU установлено
—
1x Intel Xeon Platinum 8468 (48/96, 2.1ГГц-3.8ГГц, 350Вт)
GPU
?
GPU установлено
—
1x NVIDIA H100 80Гб
RAM
?
Предустановленный объем ОЗУ
—
DDR5 64Гб
Возможный объем RAM
?
Возможный объем ОЗУ
—
64 Гб - 8 Тб
Диски
?
Предустановленные диски (конфигурация)
—
1x M.2 960Гб (ОS) + 1x U.2 3.84Тб NVMe
Серверный корпус
?
Подобранная платформ для сервера
—
Asus ESC8000-E11
Сетевая карта
—
Mellanox MCX653106A-HDAT ConnectX-6 200Gb
Блоки питания
?
Блоки питания предустановленные
—
2x 3000Вт/2x 2600Вт|3x 3000Вт
3 852 800 ₽
.webp "Товар: Сервер для Big Data и Аналитики NVIDIA H100 80GB (Analytics)")
.webp "Товар: Сервер для Big Data и Аналитики NVIDIA H100 80GB (Analytics)")
Арт. SERVER-HPC-SP5-H100-M19
Сервер для Big Data и Аналитики NVIDIA H100 80GB (Analytics) по лучшей цене с доставкой
Нагрузка
?
Теоретически рассчитанная нагрузка
—
Ускорение баз данных GPU. Векторный поиск, Graph Analytics.
Сценарий и ПО
—
RAPIDS.ai, Apache Spark 3.0+, OmniSci (HeavyAI), Milvus
Socket
?
Разъём на материнской плате для установки процессора. Обычно характеризуется количеством контактов (или ножек) в зависимости от линейки процессора и производителя. Каждый тип процессора совместим с определённым сокетом.
—
SP5
CPU
?
CPU установлено
—
1x AMD EPYC 9455 (48/96, 3.15ГГц-4.4ГГц, 300Вт)
GPU
?
GPU установлено
—
1x NVIDIA H100 80Гб
RAM
?
Предустановленный объем ОЗУ
—
DDR5 64Гб
Возможный объем RAM
?
Возможный объем ОЗУ
—
64 Гб - 3 Тб
Диски
?
Предустановленные диски (конфигурация)
—
1x U.2 960Гб (ОС) + 1x U.2 3.84Тб NVMe
Серверный корпус
?
Подобранная платформ для сервера
—
Asus ESC8000A-E13
Сетевая карта
—
Mellanox MCX516A-CCAT ConnectX-5 100Gb
Блоки питания
?
Блоки питания предустановленные
—
4x 3200Вт
4 232 600 ₽
Арт. SERVER-AI-4677-H100-M41
Сервер DELL POWEREDGE XE9680 8x H100 по лучшей цене с доставкой
Нагрузка
?
Теоретически рассчитанная нагрузка
—
Обучение и Fine-tuning моделей (LLM: GPT, Llama 3), Generative AI, HPC, Научное моделирование, Цифровые двойники (Omniverse)
Сценарий и ПО
—
NVIDIA AI Enterprise, PyTorch, TensorFlow, JAX, DeepSpeed, NVIDIA NeMo, TensorRT-LLM. Кластеризация: Kubernetes, Slurm, Docker
Socket
?
Разъём на материнской плате для установки процессора. Обычно характеризуется количеством контактов (или ножек) в зависимости от линейки процессора и производителя. Каждый тип процессора совместим с определённым сокетом.
—
LGA 4677
CPU
?
CPU установлено
—
2x Intel Xeon Platinum 8462Y+ (32/64, 2.8ГГц-4.1ГГц, 300Вт)
GPU
?
GPU установлено
—
8x NVIDIA H100 SXM5 80Гб
RAM
?
Предустановленный объем ОЗУ
—
DDR5 2Тб
Возможный объем RAM
?
Возможный объем ОЗУ
—
2Тб - 4Тб
Диски
?
Предустановленные диски (конфигурация)
—
2x 960Гб M.2 NVMe (BOSS-N1)
Серверный корпус
?
Подобранная платформ для сервера
—
DELL PowerEdge XE9680
Сетевая карта
—
NVIDIA ConnectX-7 NDR 400Gb
Блоки питания
?
Блоки питания предустановленные
—
6x 2800Вт
15 843 000 ₽
Арт. SERVER-AI-4677-H100-M27
GPU Сервер для Deep Learning NVIDIA H100 80GB (AI Ultimate Optimal) по лучшей цене с доставкой
Нагрузка
?
Теоретически рассчитанная нагрузка
—
Обучение тяжелых моделей (Deep Learning, LLM). Кластерная нагрузка.
Сценарий и ПО
—
PyTorch, TensorFlow, CUDA Toolkit, JupyterHub, Docker, Kubernetes
Socket
?
Разъём на материнской плате для установки процессора. Обычно характеризуется количеством контактов (или ножек) в зависимости от линейки процессора и производителя. Каждый тип процессора совместим с определённым сокетом.
—
LGA 4677
CPU
?
CPU установлено
—
1x Intel Xeon Platinum 8468 (48/96, 2.1ГГц-3.8ГГц, 350Вт)
GPU
?
GPU установлено
—
1x NVIDIA H100 80Гб
RAM
?
Предустановленный объем ОЗУ
—
DDR5 64Гб
Возможный объем RAM
?
Возможный объем ОЗУ
—
64 Гб - 8 Тб
Диски
?
Предустановленные диски (конфигурация)
—
1x M.2 960Гб (ОС) + 1x U.2 3.84Тб NVMe
Серверный корпус
?
Подобранная платформ для сервера
—
Gooxi SY4108G-D12R-G4
Сетевая карта
—
Mellanox MCX653106A-HDAT ConnectX-6 200Gb
Блоки питания
?
Блоки питания предустановленные
—
4x 2000Вт
3 212 500 ₽
Арт. SERVER-AI-4677-4xH100-M47
Мощный Сервер AI Pro с 4x NVIDIA H100 80GB для Data Analytics и LLM. Ультимативная производительность архитектуры Hopper по лучшей цене в РФ.
Нагрузка
?
Теоретически рассчитанная нагрузка
—
Обучение крупных нейросетей, LLM, Data Analytics
Сценарий и ПО
—
PyTorch, TensorFlow, LLM frameworks, NVIDIA AI Enterprise
Socket
?
Разъём на материнской плате для установки процессора. Обычно характеризуется количеством контактов (или ножек) в зависимости от линейки процессора и производителя. Каждый тип процессора совместим с определённым сокетом.
—
LGA 4677
CPU
?
CPU установлено
—
2x Intel Xeon Gold 6426Y
GPU
?
GPU установлено
—
4x NVIDIA H100 80Гб
RAM
?
Предустановленный объем ОЗУ
—
DDR5 64Гб
Возможный объем RAM
?
Возможный объем ОЗУ
—
64 Гб - 8 Тб
Диски
?
Предустановленные диски (конфигурация)
—
1x U.2 3.84Тб NVMe
Серверный корпус
?
Подобранная платформ для сервера
—
Supermicro SYS-421GE-TNRT
Сетевая карта
—
Mellanox MCX623106AC-CDAT ConnectX-6 Dx 100Gb
Блоки питания
?
Блоки питания предустановленные
—
4x 3000Вт
9 818 300 ₽
Арт. SERVER-HPC-SP5-H100-M34
Сервер для Big Data и Аналитики NVIDIA H100 80GB (Analytics Optimal) по лучшей цене с доставкой
Нагрузка
?
Теоретически рассчитанная нагрузка
—
Ускорение баз данных GPU. Векторный поиск, Graph Analytics.
Сценарий и ПО
—
RAPIDS.ai, Apache Spark 3.0+, OmniSci (HeavyAI), Milvus
Socket
?
Разъём на материнской плате для установки процессора. Обычно характеризуется количеством контактов (или ножек) в зависимости от линейки процессора и производителя. Каждый тип процессора совместим с определённым сокетом.
—
SP5
CPU
?
CPU установлено
—
1x AMD EPYC 9455 (48/96, 3.15ГГц-4.4ГГц, 300Вт)
GPU
?
GPU установлено
—
1x NVIDIA H100 80Гб
RAM
?
Предустановленный объем ОЗУ
—
DDR5 64Гб
Возможный объем RAM
?
Возможный объем ОЗУ
—
64 Гб - 3 Тб
Диски
?
Предустановленные диски (конфигурация)
—
1x M.2 960Гб (ОС) + 1x U.2 3.84Тб NVMe
Серверный корпус
?
Подобранная платформ для сервера
—
Gooxi SYR4108G-D12R-G5
Сетевая карта
—
Mellanox MCX516A-CCAT ConnectX-5 100Gb
Блоки питания
?
Блоки питания предустановленные
—
4x 2000Вт
3 292 100 ₽
Арт. SERVER-AI-SP5-8xH100-M52
Флагманский Сервер Extreme AI с 8x NVIDIA H100 80GB на архитектуре Hopper. Суперкомпьютер для обучения нейросетей, LLM и Data Science по лучшей цене.
Нагрузка
?
Теоретически рассчитанная нагрузка
—
Ферма для обучения нейросетей, HPC суперкомпьютер
Сценарий и ПО
—
PyTorch, LLM frameworks, NVIDIA NeMo, AI Enterprise
Socket
?
Разъём на материнской плате для установки процессора. Обычно характеризуется количеством контактов (или ножек) в зависимости от линейки процессора и производителя. Каждый тип процессора совместим с определённым сокетом.
—
SP5
CPU
?
CPU установлено
—
2x AMD EPYC 9334
GPU
?
GPU установлено
—
8x NVIDIA H100 80Гб
RAM
?
Предустановленный объем ОЗУ
—
DDR5 64Гб
Возможный объем RAM
?
Возможный объем ОЗУ
—
64 Гб - 6 Тб
Диски
?
Предустановленные диски (конфигурация)
—
1x U.2 3.84Тб NVMe
Серверный корпус
?
Подобранная платформ для сервера
—
Supermicro AS-5126GS-TNRT
Сетевая карта
—
Mellanox MCX623106AC-CDAT ConnectX-6 Dx 100Gb
Блоки питания
?
Блоки питания предустановленные
—
4x 3000Вт
17 365 600 ₽
Арт. SERVER-AI-SP5-4xH100-M46
Сервер Deep Learning с 4x NVIDIA H100 80GB. Экстремальная мощность архитектуры Hopper для обучения нейросетей и ИИ по лучшей цене с доставкой по РФ.
Нагрузка
?
Теоретически рассчитанная нагрузка
—
Обучение крупных нейросетей, LLM, Computer Vision
Сценарий и ПО
—
PyTorch, TensorFlow, LLM frameworks, NVIDIA AI Enterprise
Socket
?
Разъём на материнской плате для установки процессора. Обычно характеризуется количеством контактов (или ножек) в зависимости от линейки процессора и производителя. Каждый тип процессора совместим с определённым сокетом.
—
SP5
CPU
?
CPU установлено
—
2x AMD EPYC 9224
GPU
?
GPU установлено
—
4x NVIDIA H100 80Гб
RAM
?
Предустановленный объем ОЗУ
—
DDR5 64Гб
Возможный объем RAM
?
Возможный объем ОЗУ
—
64 Гб - 6 Тб
Диски
?
Предустановленные диски (конфигурация)
—
1x U.2 3.84Тб NVMe
Серверный корпус
?
Подобранная платформ для сервера
—
Gooxi SYR4108G-D12R-G5
Сетевая карта
—
Mellanox MCX623106AC-CDAT ConnectX-6 Dx 100Gb
Блоки питания
?
Блоки питания предустановленные
—
4x 3000Вт
8 943 500 ₽
Арт. SERVER-AI-4677-H100-M43
GPU-Сервер Starter с 2x NVIDIA H100 80GB для генеративного ИИ и LLM. Максимальная производительность на архитектуре Hopper по лучшей цене.
Нагрузка
?
Теоретически рассчитанная нагрузка
—
LLM, генеративный ИИ, сложный Deep Learning
Сценарий и ПО
—
PyTorch, TensorFlow, LLM frameworks, CUDA
Socket
?
Разъём на материнской плате для установки процессора. Обычно характеризуется количеством контактов (или ножек) в зависимости от линейки процессора и производителя. Каждый тип процессора совместим с определённым сокетом.
—
LGA 4677
CPU
?
CPU установлено
—
1x Intel Xeon Gold 6426Y
GPU
?
GPU установлено
—
2x NVIDIA H100 80Гб
RAM
?
Предустановленный объем ОЗУ
—
DDR5 64Гб
Возможный объем RAM
?
Возможный объем ОЗУ
—
64 Гб - 4 Тб
Диски
?
Предустановленные диски (конфигурация)
—
1x M.2 960Гб (ОС)
Серверный корпус
?
Подобранная платформ для сервера
—
Supermicro SYS-741P-TR
Сетевая карта
—
Mellanox MCX4121A-ACAT ConnectX-4 Lx 25Gb
Блоки питания
?
Блоки питания предустановленные
—
2x 1200Вт
4 735 200 ₽
Арт. SERVER-AI-SP5-8xH100-M50
Ультимативный LLM Суперкомпьютер с 8x NVIDIA H100 80GB на архитектуре Hopper. Флагманская вычислительная мощность для генеративного ИИ и Big Data.
Нагрузка
?
Теоретически рассчитанная нагрузка
—
Обучение крупнейших LLM, кластерные ИИ вычисления
Сценарий и ПО
—
PyTorch, LLM frameworks, NVIDIA NeMo, AI Enterprise
Socket
?
Разъём на материнской плате для установки процессора. Обычно характеризуется количеством контактов (или ножек) в зависимости от линейки процессора и производителя. Каждый тип процессора совместим с определённым сокетом.
—
SP5
CPU
?
CPU установлено
—
2x AMD EPYC 9334
GPU
?
GPU установлено
—
8x NVIDIA H100 80Гб
RAM
?
Предустановленный объем ОЗУ
—
DDR5 64Гб
Возможный объем RAM
?
Возможный объем ОЗУ
—
64 Гб - 6 Тб
Диски
?
Предустановленные диски (конфигурация)
—
1x U.2 3.84Тб NVMe
Серверный корпус
?
Подобранная платформ для сервера
—
Gooxi SYR4108G-D12R-G5
Сетевая карта
—
Mellanox MCX623106AC-CDAT ConnectX-6 Dx 100Gb
Блоки питания
?
Блоки питания предустановленные
—
4x 3000Вт
16 761 500 ₽
Серверы NVIDIA H100: Экстремальная мощность для нейросетей
Серверы на базе графических ускорителей NVIDIA H100 созданы для решения самых масштабных и сложных задач в сфере искусственного интеллекта. Это ультимативное решение для обучения больших языковых моделей (LLM), генеративного ИИ и работы с огромными массивами данных, обеспечивающее многократный прирост скорости вычислений.
Особенности конфигураций с H100
-
Ускорение трансформеров: Специализированный аппаратный движок в H100 радикально сокращает время обучения больших языковых моделей.
-
Высокая пропускная способность: Оптимизированная передача данных между GPU и памятью устраняет узкие места при работе с тяжелыми датасетами.
-
Варианты видеопамяти (80GB, 96GB): В зависимости от ваших требований к производительности и выделенного бюджета, мы собираем серверы с различными модификациями ускорителей H100. Это позволяет точно масштабировать вычислительную мощность под конкретные задачи обучения и инференса, не переплачивая за избыточные ресурсы.
Если вашему бизнесу требуется бескомпромиссная производительность для передовых AI-исследований, серверы с NVIDIA H100 станут лучшей инвестицией.
