HPE Cray XD670 Gen11 (8× H100 SXM 80GB) — GPU-сервер для обучения и инференса LLM

HPE Cray XD670 Gen11 — восемь H100 в одном узле

HPE Cray XD670 Gen11 — это плотная GPU-платформа для тех, кому нужна производительность уровня небольшого кластера в одном шасси. Внутри восемь ускорителей NVIDIA H100 SXM по 80 ГБ HBM3, что даёт 640 ГБ общей видеопамяти. Такой объём позволяет обучать и дообучать крупные модели, а также держать в памяти современные LLM с большим контекстом.

Сервер рассчитан на длительную высокую нагрузку: масштабирование на 8 GPU, большие батчи и параллельные запросы. По охлаждению доступны варианты с воздушным контуром и опциональным прямым жидкостным охлаждением (DLC), что удобно для плотных стоек.

Ключевые особенности

  • 8× NVIDIA H100 SXM 80GB HBM3 — 640 ГБ видеопамяти на узел.
  • Архитектура Hopper с ускорением FP16, FP8 и INT8; заявлена поддержка Transformer Engine.
  • Два процессора Intel Xeon Scalable 4-го поколения (Sapphire Rapids).
  • До 4 ТБ оперативной памяти DDR5 ECC RDIMM, 32 DIMM-слота (до 5600 MT/s).
  • До 8× NVMe U.2/U.3 2.5" и 2× M.2 RAID SSD (Read-Intensive и Mixed-Use).
  • Воздушное охлаждение или опциональное DLC.
  • Одноузловое шасси для стойки, без необходимости собирать кластер из нескольких машин.

Характеристики

Параметр Значение
Состояние Новое
GPU 8× NVIDIA H100 SXM 80GB
Видеопамять 640 ГБ HBM3
Процессор 2× Intel Xeon Scalable 4-го поколения
Оперативная память до 4 ТБ DDR5 ECC RDIMM, 32 слота
Накопители до 8× 2.5" NVMe U.2/U.3, 2× M.2 RAID SSD
Охлаждение воздушное, опционально DLC
Форм-фактор 6U (по данным каталога)
FP8 Tensor Core (8 GPU) 31 664 TFLOPS
BF16 / FP16 Tensor Core (8 GPU) 15 832 TFLOPS

Для каких задач подходит

  • Обучение и дообучение (fine-tuning) больших языковых моделей.
  • Инференс и развёртывание LLM в продакшене с высокой параллельностью запросов.
  • RAG-системы и агентные сценарии с длинным контекстом.
  • Научные расчёты и HPC: совокупная мощность восьми H100 по FP64 Tensor Core составляет 536 TFLOPS.
  • Генерация изображений и видео: Stable Diffusion XL, Kandinsky и аналоги, с масштабированием очередей по нескольким GPU.

По совместимости с LLM заявлены, в частности, DeepSeek-R1 685B в квантизации Q4_K_M (около 404 ГБ VRAM), Qwen3.5-397B-A17B в FP8 (около 406 ГБ), GigaChat3.5-432B-A28B (около 438 ГБ), GLM-5 в Q4_K_M (около 456 ГБ). Для стабильной работы стоит оставлять запас видеопамяти под KV-cache при длинном контексте и использовать tensor parallel на 8 GPU.

Состояние, проверка и поставка

Сервер поставляется новым. «СервакМастер» тестирует оборудование перед отправкой, предоставляет гарантию 1 год с заменой компонентов и организует доставку по России через СДЭК и другие ведущие службы. Если нужна конфигурация под ваши задачи и бюджет, свяжитесь с менеджером — мы подберём подходящий вариант на этой платформе.

Характеристики

ТипНовые
Основная задачаОбучение моделей / Инференс / Дообучение моделей / RAG-системы / Анализ данных / Научные расчеты (HPC)
Процессор (CPU)Intel Xeon
Видеокарта (GPU)NVIDIA H100
Количество GPU, шт8
Общий объем видеопамяти (VRAM), ГБ640
Тип памяти GPUHBM3
Объем оперативной памяти (RAM), ГБ4096
Тип оперативной памятиDDR5 ECC REG
Форм-фактор6U
46 751 600 руб.
Под заказ
Задать вопрос
Гарантия с заменой компонентов
Доставка СДЭК и ведущими службами доставки
Помощь в подборе конфигурации
Характеристики
ТипНовые
Основная задачаОбучение моделей / Инференс / Дообучение моделей / RAG-системы / Анализ данных / Научные расчеты (HPC)
Процессор (CPU)Intel Xeon
Видеокарта (GPU)NVIDIA H100
Количество GPU, шт8
Общий объем видеопамяти (VRAM), ГБ640
Тип памяти GPUHBM3
Объем оперативной памяти (RAM), ГБ4096
Тип оперативной памятиDDR5 ECC REG
Форм-фактор6U

Есть вопросы?

Поможем выбрать, проконсультируем по всем услугам, расскажем о средствах решения ваших задач
Заказать консультацию