Серверы для ИИ и машинного обучения

Сервер для ИИ оснащён одним или несколькими профессиональными GPU-ускорителями (NVIDIA, AMD) с высокой пропускной способностью памяти и специализированными интерфейсами (NVLink, PCIe Gen5). В отличие от стандартных серверов, он оптимизирован для параллельных матричных вычислений, которые лежат в основе обучения и запуска нейросетей.

Да. На каждой странице товара доступна кнопка «Сконфигурировать». Вы можете самостоятельно выбрать количество и модели GPU, объём RAM, тип и объём накопителей. Если у вас специфические требования — обратитесь к инженерам Itelon для подготовки индивидуального решения.

Для наиболее ресурсоёмких задач обучения и инференса крупных AI-моделей сегодня оптимальны решения на архитектуре NVIDIA Blackwell — в первую очередь B200 и B300. Эти ускорители рассчитаны на построение высокопроизводительных AI-кластеров, работу с LLM, генеративным AI, задачами reasoning и масштабным инференсом.

Если требуется сбалансированное решение по производительности, стоимости и доступности, хорошим выбором остаются NVIDIA H100 и H200. H100 — проверенный стандарт для обучения и инференса моделей с FP8/FP16-точностью, а H200 за счёт увеличенного объёма и пропускной способности памяти лучше подходит для крупных языковых моделей и HPC-нагрузок.

Для корпоративных проектов, где важны универсальность, стоимость владения и широкая применимость, стоит рассмотреть NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. Это востребованный серверный GPU для AI-инференса, дообучения моделей, генеративного AI, визуализации и смешанных рабочих нагрузок. В ряде сценариев инференса он приближается к уровню H100, при этом оставаясь более универсальным вариантом для многих задач бизнеса.

Объем vRAM зависит от размера модели, формата хранения весов, длины контекста и числа одновременных запросов. Для базового запуска LLM в FP16/BF16 можно ориентироваться на расчёт около 2 GB vRAM на 1B параметров.

Примерные ориентиры:

• 7B — от  14 GB
• 13B — от 26 GB
• 34B — от  68 GB
• 70B — от 140 GB
• 90B — от 180 GB
• 109B — от  218 GB
• 120B+ — от  240 GB
• 400B+ — от  800 GB

При использовании квантования требования к памяти могут быть ниже: например, 8-битное квантование обычно снижает потребление памяти примерно вдвое, а 4-битное позволяет запускать более крупные модели на меньшем объёме vRAM. Однако для производственного инференса важно закладывать запас под контекст, параллельные запросы и особенности конкретной модели.

В каталоге Itelon представлены серверные конфигурации с vRAM до 282 GB, которые подходят для запуска и обслуживания широкого спектра LLM — от компактных моделей до решений класса 70B–120B+.

На серверы ИИ из каталога предоставляется гарантия до 5 лет. Условия зависят от выбранной конфигурации, состава оборудования и требуемого уровня сервисного обслуживания.

По умолчанию на GPU-ускорители предоставляется гарантия 1 год. Расширение гарантии до 3 или 5 лет, а также сервис с выездом специалиста к месту установки оборудования рассчитываются индивидуально — для этого необходимо обратиться к менеджерам Itelon.