NVIDIA DGX H200 — AI-сервер на 8× H200 SXM 141GB, 2× Xeon Platinum 8480C, 2 ТБ RAM

Обзор NVIDIA DGX H200

NVIDIA DGX H200 — готовая платформа для корпоративных и научных AI-нагрузок: обучения и дообучения больших моделей, а также стабильного промышленного инференса. В системе установлено восемь ускорителей H200 SXM по 141 ГБ памяти HBM3e, что в сумме даёт 1128 ГБ видеопамяти.

Ускорители объединены через NVLink в единый высокоскоростной домен, поэтому нагрузка эффективно масштабируется на все 8 GPU. Большой запас VRAM позволяет работать с крупными батчами, длинным контекстом и плотными параллельными пайплайнами, где важны пропускная способность и предсказуемая задержка.

Ключевые особенности

  • 8× NVIDIA H200 SXM 141 GB HBM3e — 1128 ГБ видеопамяти на систему.
  • Архитектура Hopper, поддержка режимов FP16, FP8 и INT8 и экосистемы CUDA.
  • Два процессора Intel Xeon Platinum 8480C (56 ядер / 112 потоков, 2–3,8 ГГц, 350 Вт).
  • 2 ТБ оперативной памяти DDR5 ECC REG.
  • Накопители: 2× 1,92 ТБ NVMe M.2 и 8× 3,84 ТБ NVMe U.2.
  • Сеть: 4 порта OSFP для 8 однопортовых модулей NVIDIA ConnectX-7 VPI (InfiniBand/Ethernet до 400 Гбит/с) и 2 двухпортовые карты QSFP112 400GbE ConnectX-7 VPI.
  • Совокупная мощность восьми GPU по данным поставщика: FP8 Tensor Core — 31 664 TFLOPS, BF16/FP16 — 15 832 TFLOPS, TF32 — 7 912 TFLOPS, FP64 Tensor Core — 536 TFLOPS.

Характеристики

Параметр Значение
Видеокарты 8× NVIDIA H200 SXM 141GB HBM3e
Общий объём VRAM 1128 ГБ
Процессоры 2× Intel Xeon Platinum 8480C (56c/112t, 2–3,8 ГГц, 350 Вт)
Оперативная память 2 ТБ DDR5 ECC REG
Накопители 2× 1,92 ТБ NVMe M.2; 8× 3,84 ТБ NVMe U.2
Сеть 8× ConnectX-7 VPI через 4 порта OSFP, до 400 Гбит/с; 2× dual-port QSFP112 400GbE ConnectX-7 VPI
Форм-фактор 8U
Состояние Новое

Для каких задач подходит

Система рассчитана на обучение и дообучение LLM и мультимодальных моделей, а также на запуск моделей с высокой нагрузкой. По данным поставщика, объёма памяти достаточно для крупных моделей без квантизации в распределённом режиме на 8 GPU: например, DeepSeek-V4-Pro (около 865 ГБ), Qwen3.5-397B-A17B (около 807 ГБ), GigaChat3.5-432B-A28B-bf16 (около 868 ГБ) и MiMo-V2.5-Pro (около 1,03 ТБ).

Меньшие модели, такие как gpt-oss:120b (около 196 ГБ), удобно держать на 2–4 GPU, оставляя остальные ускорители под другие задачи. Платформа подходит и для диффузионных моделей — Stable Diffusion XL, Flux.2-dev, Kandinsky 5.0 — а также для RAG-систем, анализа данных и научных расчётов (HPC).

Состояние, проверка и поставка

Оборудование поставляется новым. Перед отправкой «СервакМастер» тестирует сервер, на него действует гарантия 1 год с заменой компонентов. Доставка по России осуществляется через СДЭК и другие ведущие службы доставки. Помощь с подбором конфигурации под вашу задачу — по запросу.

Характеристики

ТипНовые
Основная задачаОбучение моделей / Инференс / Дообучение моделей / RAG-системы / Анализ данных / Научные расчеты (HPC)
Процессор (CPU)Intel Xeon
Видеокарта (GPU)NVIDIA H200
Количество GPU, шт8
Общий объем видеопамяти (VRAM), ГБ1128
Тип памяти GPUHBM3e
Объем оперативной памяти (RAM), ГБ2000
Тип оперативной памятиDDR5 ECC REG
Форм-фактор8U
91 517 000 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 H200
Количество GPU, шт8
Общий объем видеопамяти (VRAM), ГБ1128
Тип памяти GPUHBM3e
Объем оперативной памяти (RAM), ГБ2000
Тип оперативной памятиDDR5 ECC REG
Форм-фактор8U

Есть вопросы?

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