Графические процессоры для ИИ
Подбираем графические ускорители под разные сценарии: инференс, обучение моделей, LLM, RAG, компьютерное зрение, видеоаналитику и высокопроизводительные вычисления.
Где применять Компьютерное зрение, видеоаналитика, распознавание объектов, OCR, пилотные AI-проекты и тестовые стенды.
Поддерживает NVLink Bridge для конфигураций 2-way и 4-way.
2-way: пропускная способность 900 ГБ/с и суммарная память 282 ГБ HBM3e.
4-way: пропускная способность до 1,8 ТБ/с и объединенная память 564 ГБ HBM3e.
Где применять Масштабный инференс, большие языковые модели, HPC, аналитика и ресурсоемкие корпоративные AI-сервисы.
HGX Dell PowerEdge
NVIDIA H200
GPU на архитектуре Hopper с 141 ГБ HBM3e памяти для обучения крупных языковых моделей, инференса и научных HPC-задач.
NVIDIA B200
Ускоритель на архитектуре Blackwell для генеративного ИИ, больших моделей и задач с высокими требованиями к памяти и пропускной способности.
AMD Instinct MI300/MI350
Ускорители для генеративного ИИ, AI-инфраструктуры в ЦОДах и рабочих нагрузок с большим объемом памяти.
Где применять Обучение LLM, дообучение больших моделей, генеративный ИИ, инференс и сложные HPC-сценарии.
Где применять Fine-tuning, инференс, RAG, дообучение средних моделей, визуализация, рендеринг и графические рабочие нагрузки.
Линейки серверов с графическими ускорителями
Сертифицированные инженеры ITGLOBAL.COM подберут серверы с GPU под задачи ИИ, ML, инференса, LLM, компьютерного зрения и HPC. Учтем нагрузку, требования к производительности и бюджет проекта.
Серверы ITPOD AI/ML Computing
Серверы Dell PowerEdge
Dell PowerEdge XE9680
поддерживает установку до 8 GPU NVIDIA H100, H200, B200 или AMD Instinct MI300X
Dell PowerEdge XE9640
поддерживает установку до 4 GPU Intel Gaudi3 или AMD Instinct
Dell PowerEdge XE8640
поддерживает установку до 4 GPU NVIDIA H100 в архитектуре NVLink
Подберите GPU-сервер под задачи ИИ
Бесплатная консультация
Поможем определить подходящий формат GPU-инфраструктуры, подобрать конфигурацию сервера и оценить ресурсы под вашу нагрузку.
Подбор GPU
Расчет конфигурации
Оценка нагрузки
NVIDIA HGX
HGX-платформа для сложных задач ИИ
Архитектура HGX, Hyperscale Graphics eXtension, используется для обучения и запуска крупных моделей искусственного интеллекта, включая LLM уровня GPT-4 и LLaMA, а также для масштабных HPC-симуляций.
Платформа подходит для проектов, где нужны высокая плотность GPU, быстрый обмен данными между ускорителями и стабильная работа ресурсоемких AI-нагрузок.
Преимущества GPU-серверов ITGLOBAL.COM
Решения ведущих производителей
Работаем с NVIDIA, AMD и Sophgo и подбираем ускорители под задачи ИИ, ML, инференса и HPC.
Проверено в инфраструктуре
Тестируем GPU-решения в собственной инфраструктуре ITGLOBAL.COM в 9 странах.
Интеграция под проект
Подбираем серверы с GPU под инфраструктуру, нагрузку, цели проекта и требования бизнеса.
FAQ
Для компьютерного зрения и видеоаналитики подойдут специализированные ускорители, для RAG и инференса можно рассмотреть NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, для LLM и тяжелых HPC-задач подходят NVIDIA H200, B200, HGX-платформы и AMD Instinct.
Такая инфраструктура нужна, когда обычных CPU-ресурсов недостаточно для обработки данных, обучения моделей или запуска ресурсоемких сервисов.