Нет в наличии
Купить AI сервер для машинного обучения и нейросетей — каталог «СервакМастер»
Нет в наличии
Нет в наличии
- ТипНовые
- Основная задачаОбучение моделей / Инференс / Дообучение моделей / RAG-системы / Анализ данных / Научные расчеты (HPC) / Визуализация и рендеринг
- Процессор (CPU)Intel Xeon 6-series
Нет в наличии
- ТипНовые
- Основная задачаОбучение моделей / Инференс / Дообучение моделей / RAG-системы / Анализ данных / Научные расчеты (HPC) / Визуализация и рендеринг
- Процессор (CPU)AMD EPYC
Нет в наличии
- ТипНовые
- Основная задачаОбучение моделей / Инференс / Дообучение моделей / RAG-системы / Анализ данных / Научные расчеты (HPC)
- Процессор (CPU)AMD EPYC
Нет в наличии
- ТипНовые
- Основная задачаОбучение моделей / Инференс / Дообучение моделей / RAG-системы / Анализ данных / Научные расчеты (HPC)
- Процессор (CPU)AMD EPYC
AI серверы для задач искусственного интеллекта — каталог «СервакМастер»
В каталоге «СервакМастер» собраны специализированные вычислительные платформы для работы с искусственным интеллектом: обучения нейронных сетей, запуска языковых моделей в production, задач компьютерного зрения и научных расчётов. Все представленные системы спроектированы под GPU-ускорители и отличаются от серверов общего назначения архитектурой, системами охлаждения и пропускной способностью внутренних шин.
Мы предлагаем оборудование от ведущих производителей — Supermicro, ASUS, Dell и других — с актуальными конфигурациями, верифицированными для работы с современными AI-фреймворками.
Почему обычный сервер не подходит для AI?
Стандартные серверы общего назначения не рассчитаны на длительную нагрузку от нескольких GPU-ускорителей одновременно. Узкие места возникают на уровне шины PCIe, объёма GPU-памяти и системы охлаждения. AI серверы устраняют эти ограничения:
- Высокая плотность GPU — корпуса форм-фактора 1U–4U вмещают от 2 до 8 ускорителей
- Шина PCIe 5.0 — вдвое выше пропускная способность по сравнению с PCIe 4.0, минимальные задержки между CPU и GPU
- NVLink / NVSwitch — когерентное объединение нескольких GPU в единое адресное пространство памяти
- Оперативная память DDR5 большого объёма — некоторые платформы поддерживают до 6 ТБ ОЗУ
- Скоростные NVMe-массивы — быстрая загрузка датасетов, весов и чекпоинтов моделей
- Мощное охлаждение — воздушное или жидкостное, рассчитанное на TDP свыше 700 Вт от одного ускорителя
Задачи, которые решают AI серверы
Оборудование из нашего каталога подходит для широкого круга сценариев:
- Обучение больших языковых моделей (LLM) — мультимодальных архитектур, кодогенераторов, систем диалогового AI
- Инференс и production-деплой — запуск готовых моделей с низкой латентностью и высоким RPS
- Компьютерное зрение — детекция и сегментация объектов, трекинг в реальном времени, видеоаналитика
- Обработка речи и аудио — ASR, TTS, машинный перевод, speaker diarization
- Генеративный AI — диффузионные модели, текст-в-изображение, видеогенерация, 3D-синтез
- Научные вычисления — молекулярное моделирование, климатические симуляции, финансовые расчёты
Как выбрать конфигурацию AI сервера
Правильный выбор зависит от нескольких ключевых параметров. Ниже — практические ориентиры.
GPU: тип и количество
NVIDIA H100 SXM5 80 ГБ — флагманский ускоритель для распределённого обучения крупных моделей. NVIDIA A100 80 ГБ — надёжная основа для большинства задач обучения и инференса. NVIDIA L40S 48 ГБ — высокая производительность при инференсе и генеративных задачах по приемлемой цене. Серверы с 8× GPU полностью закрывают потребности обучения моделей класса 70B.
Объём GPU-памяти
Определяет максимальный размер модели, которая помещается в VRAM без квантизации. Для работы с 70B-параметрическими моделями в формате BF16 необходимо суммарно не менее 140 ГБ GPU-памяти.
Процессор и ОЗУ
Современные AI платформы используют AMD EPYC серий Genoa и Bergamo или Intel Xeon Scalable 4-го поколения. Объём оперативной памяти от 512 ГБ DDR5 обеспечивает комфортную работу с крупными датасетами непосредственно в RAM.
Хранилище
NVMe SSD суммарным объёмом от 8 ТБ с последовательной скоростью чтения свыше 7 ГБ/с кратно ускоряют предобработку данных и загрузку весов модели перед каждым запуском.
Сеть
Для распределённого обучения на нескольких серверных узлах необходима InfiniBand HDR или NDR (200/400 Гбит/с). Одиночному серверу для production-инференса достаточно 25 GbE или 100 GbE.
Условия покупки в «СервакМастер»
«СервакМастер» поставляет AI серверы как в стандартных, так и в кастомных конфигурациях под конкретную задачу. Работаем с юридическими лицами (в том числе по договорам лизинга и с отсрочкой платежа) и с частными покупателями. Доставка — по всей России: Москва, Санкт-Петербург, Новосибирск, Екатеринбург и другие города.
Если нужная конфигурация не представлена в каталоге или вы хотите подобрать оптимальное решение — обратитесь к нашим специалистам. Мы поможем с выбором и подготовим детальный расчёт стоимости.