Сервер Supermicro ARS-111GL-SHR на NVIDIA GH200: 96 ГБ HBM3, 480 ГБ LPDDR5X, 1U

Supermicro ARS-111GL-SHR: компактная платформа на базе NVIDIA GH200

Supermicro ARS-111GL-SHR — это серверная платформа в корпусе 1U, построенная вокруг одного суперчипа NVIDIA GH200 Grace Hopper. В одном модуле объединены 72-ядерный процессор NVIDIA Grace и ускоритель архитектуры Hopper, поэтому у системы нет классического разделения на «процессор плюс отдельная видеокарта»: вычислительные блоки работают с общей быстрой памятью.

Конфигурация включает 96 ГБ ECC HBM3 на стороне ускорителя и 480 ГБ ECC LPDDR5X на стороне Grace. Такое сочетание полезно там, где важен не только объём видеопамяти, но и большой пул быстрой памяти рядом с GPU: для крупных моделей, длинного контекста и ресурсоёмких расчётов.

Ключевые особенности

  • Один модуль NVIDIA GH200: процессор Grace и GPU Hopper в одном суперчипе.
  • 96 ГБ видеопамяти HBM3 с ECC.
  • 480 ГБ оперативной памяти LPDDR5X с ECC.
  • Форм-фактор 1U — высокая плотность размещения в стойке.
  • Фронтальные отсеки: 8 hot-swap накопителей E1.S NVMe для быстрого локального хранилища.
  • Два слота M.2 NVMe (M-key), например под системные носители.
  • От версии NHR модель отличается подсистемой накопителей: в SHR предусмотрено 8 слотов E1.S.

Характеристики

Параметр Значение
Платформа Supermicro ARS-111GL-SHR
Состояние Новое
Процессор NVIDIA GH200 (Grace), 72 ядра
GPU NVIDIA GH200 (Hopper), 1 шт.
Видеопамять 96 ГБ HBM3 (ECC)
Оперативная память 480 ГБ LPDDR5X (ECC)
Накопители 8x E1.S NVMe (hot-swap)
Дополнительные накопители 2x M.2 NVMe (M-key)
Форм-фактор 1U

Для справки, пиковая производительность GH200 по типам точности: FP8 Tensor Core — 3958 TFLOPS, BF16/FP16 Tensor Core — 1979 TFLOPS, TF32 Tensor Core — 989 TFLOPS, FP32 и FP64 Tensor Core — по 67 TFLOPS, INT8 Tensor Core — 3958 TOPS.

Для каких задач подходит

  • Инференс языковых моделей. Платформа рассчитана на модели среднего и крупного размера: например, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B (около 65,5 ГБ VRAM), Gemma-4-31B-it (около 62,6 ГБ) и gpt-oss-120b в квантизации Q4_K_M (около 62,8 ГБ) помещаются в 96 ГБ с запасом под контекст. Qwen3.5-35B-A3B требует около 71,9 ГБ, поэтому лучше использовать умеренный контекст и аккуратный размер батча.
  • Дообучение моделей и RAG-системы, где нужен большой объём быстрой памяти.
  • Генерация изображений и видео: подходят Stable Diffusion 3.5 Medium, FLUX.2-klein-9B, Kandinsky-5.0 (текст в изображение и короткое видео).
  • Анализ данных и научные расчёты (HPC).

Состояние, проверка и поставка

Сервер поставляется новым. Перед отправкой «СервакМастер» тестирует оборудование, на него действует гарантия 1 год с заменой компонентов. Доставка по России осуществляется через СДЭК и другие ведущие службы. Если нужна конфигурация под ваши задачи и бюджет, свяжитесь с менеджером — мы подберём подходящий вариант.

Характеристики

ТипНовые
Основная задачаИнференс / Дообучение моделей / RAG-системы / Анализ данных / Научные расчеты (HPC)
Процессор (CPU)NVIDIA GH200 (Grace)
Видеокарта (GPU)NVIDIA GH200 (Hopper)
Количество GPU, шт1
Общий объем видеопамяти (VRAM), ГБ96
Тип памяти GPUHBM3
Объем оперативной памяти (RAM), ГБ480
Тип оперативной памятиLPDDR5x
Форм-фактор1U
6 961 500 руб.
Под заказ
Задать вопрос
Гарантия с заменой компонентов
Доставка СДЭК и ведущими службами доставки
Помощь в подборе конфигурации
Характеристики
ТипНовые
Основная задачаИнференс / Дообучение моделей / RAG-системы / Анализ данных / Научные расчеты (HPC)
Процессор (CPU)NVIDIA GH200 (Grace)
Видеокарта (GPU)NVIDIA GH200 (Hopper)
Количество GPU, шт1
Общий объем видеопамяти (VRAM), ГБ96
Тип памяти GPUHBM3
Объем оперативной памяти (RAM), ГБ480
Тип оперативной памятиLPDDR5x
Форм-фактор1U

Есть вопросы?

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