Сервер Supermicro 747BTQ-R2K04B с 4× Tesla V100 16GB, 2× Xeon E5 2697v4 и 256 ГБ RAM
Обзор: GPU-сервер Supermicro 747BTQ-R2K04B для нейросетей
Supermicro 747BTQ-R2K04B — четырёхъюнитовая платформа, в которую установлены четыре ускорителя NVIDIA Tesla V100 (архитектура Volta, по 16 ГБ HBM2), два процессора Intel Xeon E5 2697v4 и 256 ГБ оперативной памяти DDR4 ECC REG. Суммарно доступно 64 ГБ видеопамяти с пропускной способностью HBM2 до 900 ГБ/с, чего хватает для запуска крупных языковых моделей на нескольких GPU.
Конфигурация рассчитана на инференс и дообучение моделей методами LoRA/QLoRA, работу с диффузионными сетями и задачи Data Science. Это оборудование б/у, поэтому оно подойдёт тем, кому нужна мощная многопроцессорная GPU-платформа без затрат на новые ускорители.
Ключевые особенности
- 4× NVIDIA Tesla V100 16GB HBM2 — 64 ГБ суммарной видеопамяти.
- Поддержка вычислений FP16 и INT8 для ускоренного вывода нейросетей.
- Совместимость со средами CUDA 11.x и PyTorch, а также с TensorRT и vLLM.
- Два процессора Intel Xeon E5 2697v4 (18 ядер / 36 потоков, 2,3–3,6 ГГц) и материнская плата Supermicro X10DRG-Q с 24 слотами DIMM.
- 8× 32 ГБ DDR4 ECC REG SK Hynix 2400 МГц — 256 ГБ памяти.
- Накопители: HDD Seagate SkyHawk AI 12 ТБ и SSD Intel S4610 960 ГБ.
- Активное охлаждение процессоров кулерами COOLSERVER SNK-P0050APS4 для корпуса 4U.
Характеристики
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Платформа | Supermicro 747BTQ-R2K04B, 4U |
| Видеокарты | 4× NVIDIA Tesla V100 16GB HBM2 |
| Общий объём VRAM | 64 ГБ |
| Материнская плата | Supermicro X10DRG-Q (2× LGA2011-3, 24 DIMM) |
| Процессоры | 2× Intel Xeon E5 2697v4 (18c/36t, 2,3–3,6 ГГц, 145 Вт) |
| Оперативная память | 8× 32 ГБ DDR4 ECC REG 2400 МГц 2Rx4 |
| HDD | 1× Seagate SkyHawk AI 12 ТБ 3,5" SATA 6 Гбит/с |
| SSD | 1× Intel S4610 960 ГБ 2,5" 6 Гбит/с |
| Совокупная мощность FP64 / TF32 | 28 / 56 TFLOPS |
| Тензорная производительность (FP16 + INT8) | 448 TFLOPS |
| Состояние | Б/У |
Для каких задач подходит
Сервер хорошо справляется с запуском LLM через vLLM или Ollama с tensor parallel на 2–4 GPU: например, DeepSeek-R1 70B в квантизации Q4_K_M требует около 60 ГБ видеопамяти, а модель Qwen3.8-27B без квантизации — около 55,6 ГБ, при этом запас памяти невелик и контекст с размером батча стоит выбирать умеренными. Для диффузионных моделей подходят Stable Diffusion XL, SD Turbo и лёгкие версии Kandinsky 5.0; Flux 1.1 Pro требует CUDA не ниже 11.8 и аккуратной настройки шагов и разрешения.
Важное ограничение: V100 не поддерживает FP8 и ускорения поколений Hopper и Ada, поэтому для полного обучения моделей с нуля и HPC-задач с упором на FP64 такая конфигурация не рекомендуется. Зато для инференса, RAG-систем и дообучения существующих моделей она остаётся рациональным выбором.
Состояние, проверка и доставка
Оборудование поставляется как Б/У. Перед отправкой «СервакМастер» тестирует сервер, на него действует гарантия 1 год с заменой компонентов. Доставка по России осуществляется СДЭК и другими ведущими службами доставки.
Характеристики
| Тип | Б/У |
| Основная задача | Инференс / Дообучение моделей / RAG-системы |
| Процессор (CPU) | Intel Xeon E5-series |
| Видеокарта (GPU) | NVIDIA Tesla V100 |
| Количество GPU, шт | 4 |
| Общий объем видеопамяти (VRAM), ГБ | 64 |
| Тип памяти GPU | HBM2 |
| Объем оперативной памяти (RAM), ГБ | 256 |
| Тип оперативной памяти | DDR4 ECC REG |
| Форм-фактор | 4U |





