Мы подбираем и поставляем чипы, которые устраняют простои GPU и обеспечивают непрерывный цикл обучения ваших моделей. Наши вычислительные решения полностью соответствуют требованиям современного искусственного интеллекта.
При заказе оборудования вы получаете настроенную связку компонентов для быстрой обработки больших массивов данных. Мы гарантируем стабильную работу систем при любых нагрузках, связанных с глубоким машинным обучением
В реестре 
Рейтинг компании
Оставьте заявку
Оставьте ваши данные и мы подберем подходящее вам оборудование
Оптимальное соотношение цены и поддержки
Внедрение и модернизация оборудования без застоев в работе
Быстрая установка и запуск
Гарантия и техническая поддержка
Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Решения для инференса и обработки данных
Для запуска готовых алгоритмов, первичной подготовки датасетов и работы легких чат-ботов
Процессоры для активного обучения и видеоаналитики
Высокая частота ядер и увеличенный объем кэша для быстрой подготовки графической информации в реальном времени
Флагманские чипы для тяжелых LLM и Big Data
Максимальная вычислительная плотность для поддержки мощных кластеров на базе ускорителей H100
Оценка софта
изучаем, какие фреймворки вы планируете использовать (PyTorch, TensorFlow)
Расчет линий связи
проверяем совместимость количества PCIe-линий с вашим набором GPU
Тестирование
проверяем чипы под экстремальной нагрузкой для исключения брака
Установка
монтируем комплектующие с применением высокоэффективного охлаждения
Тонкая настройка
активируем в BIOS функции, ускоряющие вычисления в области ИИ
Итог
передаем протестированный узел с полным пакетом технической документации
Клиенты получают не только сертифицированное оборудование, но и полное сопровождение
Помогаем при покупке и установке
Внедрение процессоров со встроенными блоками для выполнения рутинной классификации данных и снижения нагрузки на систему
Распределение нагрузки
Проектирование инфраструктуры с гибким распределением нагрузки между CPU и ускорителями
Современные технологии
Использование современных технологий для сокращения энергопотребления и затрат на электроэнергию при масштабных расчётах
С нашим оборудованием ваши процессы будут работать стабильно, а команда сможет сосредоточиться на развитии бизнеса
Вы получите платформу, на которую можно опираться, и которая позволит вам расти без технических ограничений
Мощность
Проектирование узлов с возможностью дальнейшего наращивания мощности без замены базовых платформ
Мы подберем оптимальный процессор под ваши задачи и подготовим предложение с четким техническим обоснованием выбранной архитектуры. Наше решение обеспечит стабильную работу системы без узких мест и более быструю окупаемость инвестиций в оборудование
При обучении нейросетей основную вычислительную нагрузку берут на себя GPU, TPU или NPU. Тем не менее CPU остается критически важным элементом ИИ-сервера. Он отвечает за загрузку и предобработку данных, управление памятью, взаимодействие между ускорителями и работу сервисов инференса, особенно для лёгких моделей. Поэтому для ИИ выбирают многоядерные процессоры с высокой пропускной способностью памяти и поддержкой больших объёмов RAM
Для ИИ-серверов оптимально подходят серверные линейки Intel и AMD. Intel Xeon Scalable (Silver, Gold, Platinum) обеспечивают до 60 ядер, поддержку DDR5 и PCIe 5.0. AMD EPYC серий 7003 и 9004 предлагают до 128 ядер, высокую масштабируемость и максимальную пропускную способность памяти. Оба семейства хорошо работают в связке с NVIDIA GPU и подходят для NUMA-архитектур, используемых в ИИ-кластерах
Такой вариант возможен, но подходит лишь для инференса простых моделей. CPU справляется с задачами классификации изображений, базовой обработки текста и запуском моделей на edge-устройствах или офисных серверах. Для обучения нейросетей, работы с LLM, генеративными моделями и видеоаналитикой использование GPU является обязательным
Недостаточно мощный процессор может стать узким местом всей системы. Медленная загрузка данных приводит к простоям GPU, нехватка PCIe-линий ограничивает пропускную способность, а малое число каналов памяти снижает скорость работы с RAM. Поэтому в ИИ-серверах применяются CPU с поддержкой PCIe 4.0 или 5.0 и 8–16 каналами памяти
Доступны готовые серверы под ключ, оптимизированные под задачи искусственного интеллекта. Они комплектуются GPU NVIDIA A100, H100 или L40, процессорами Intel Xeon или AMD EPYC, быстрыми NVMe-накопителями, сетями 100–400 GbE и преднастроенным ИИ-ПО. Также возможен подбор отдельных компонентов для самостоятельной сборки
Поставки осуществляются с соблюдением действующих экспортных правил. Предлагаются легальные и сертифицированные решения, в том числе с поддержкой российских ИИ-платформ. Возможна работа по 44-ФЗ и 223-ФЗ с полным пакетом документов
Для умеренной нагрузки, например API-сервисов с LLM, подойдут Intel Xeon Silver 4310 или AMD EPYC 7313 — их достаточно для десятков запросов в секунду. Для высоконагруженных систем, таких как чат-боты или видеоаналитика в реальном времени, оптимальны Intel Xeon Gold 6430 или AMD EPYC 9654 с поддержкой большого объёма памяти и широких PCIe-возможностей
Заполните форму, и мы проведём бесплатный аудит: проверим серверы, сети и системы безопасности, определим риски и предложим план перехода на отечественное оборудование.
