Сервер GIGABYTE XH23-VG0-AAJ1 на NVIDIA GH200: 144 ГБ HBM3e и 480 ГБ LPDDR5x, 2U
GIGABYTE XH23-VG0-AAJ1 — 2U-сервер на одном суперчипе NVIDIA GH200
GIGABYTE XH23-VG0-AAJ1 — серверная платформа форм-фактора 2U, построенная вокруг одного модуля NVIDIA GH200 Grace Hopper. Модуль объединяет процессор Grace и ускоритель Hopper в одном корпусе, поэтому система получает 144 ГБ быстрой памяти HBM3e и 480 ГБ ECC LPDDR5x, доступных рядом с ускорителем.
Такая конфигурация ориентирована на задачи, где важен большой общий объём памяти: запуск крупных языковых моделей, работа с длинным контекстом, RAG-системы, дообучение и научные расчёты. Платформа подходит как для одной тяжёлой модели, так и для нескольких сервисов одновременно.
Ключевые особенности
- Один суперчип NVIDIA GH200: CPU Grace и GPU Hopper в едином модуле.
- 144 ГБ видеопамяти HBM3e — запас для крупных моделей и контекста.
- 480 ГБ оперативной памяти LPDDR5x с ECC.
- Накопители: 4 отсека 2.5" NVMe Gen5 и 2 слота M.2 NVMe (2242/2260/2280/22110).
- Компактный форм-фактор 2U для стандартной стойки.
- Производительность GH200 по данным производителя: FP8 Tensor Core — 3958 TFLOPS, BF16/FP16 Tensor Core — 1979 TFLOPS, TF32 Tensor Core — 989 TFLOPS, FP64 — 67 TFLOPS, INT8 Tensor Core — 3958 TOPS.
- Объёма HBM3e достаточно для моделей класса 70B без квантизации и для более крупных моделей в 4-битном формате с запасом под контекст.
Характеристики
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Платформа | GIGABYTE XH23-VG0-AAJ1 |
| Состояние | Новое |
| Процессор (CPU) | NVIDIA GH200 (Grace) |
| Видеокарта (GPU) | NVIDIA GH200 (Hopper) |
| Количество GPU | 1 |
| Видеопамять (VRAM) | 144 ГБ HBM3e |
| Оперативная память | 480 ГБ LPDDR5x (ECC) |
| Накопители | 4× 2.5" NVMe Gen5, 2× M.2 NVMe |
| Форм-фактор | 2U |
Для каких задач подходит
- Инференс и развёртывание больших языковых моделей, в том числе с длинным контекстом.
- RAG-системы, где модель работает совместно с большой базой знаний в памяти.
- Дообучение моделей и анализ данных.
- Научные расчёты и HPC-нагрузки.
- Генерация изображений и видео диффузионными моделями, включая FLUX.2-dev, Stable Diffusion 3.5 Medium и Kandinsky 5.0.
Примеры ориентиров по памяти: gpt-oss-120b требует порядка 65,2 ГБ, Qwen3.5-122B-A10B в квантизации Q4_K_M — порядка 76,5 ГБ, DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B без квантизации — порядка 141 ГБ (в этом случае лучше ограничить размер контекста).
Состояние, проверка и поставка
Сервер поставляется новым. «СервакМастер» тестирует оборудование перед отправкой, даёт гарантию 1 год с заменой компонентов и организует доставку по России через СДЭК и другие службы доставки. Если нужна конфигурация на этой платформе под ваши задачи и бюджет, свяжитесь с менеджером — он подберёт подходящий вариант.
Характеристики
| Тип | Новые |
| Основная задача | Инференс / Дообучение моделей / RAG-системы / Анализ данных / Научные расчеты (HPC) |
| Процессор (CPU) | NVIDIA GH200 (Grace) |
| Видеокарта (GPU) | NVIDIA GH200 (Hopper) |
| Количество GPU, шт | 1 |
| Общий объем видеопамяти (VRAM), ГБ | 144 |
| Тип памяти GPU | HBM3e |
| Объем оперативной памяти (RAM), ГБ | 480 |
| Тип оперативной памяти | LPDDR5x |
| Форм-фактор | 2U |









