GPU-серверы под ключ

GPU-сервер — это высокопроизводительная система, в которой основную нагрузку берут на себя графические процессоры. Такие серверы используют для задач, требующих параллельных вычислений: обучения и инференса нейросетей (TensorFlow, PyTorch), 3D-рендеринга и VFX-производства (Blender, Maya, Unreal Engine), научного моделирования, видеообработки, транскодирования и анализа больших данных.

Мы комплектуем серверы профессиональными и дата-центровыми графическими процессорами. Для задач искусственного интеллекта и HPC применяются NVIDIA A100 и H100 с поддержкой NVLink и Tensor Core. Для рендеринга, инференса и мультимедиа — NVIDIA L40 и RTX 6000 Ada. Универсальные решения для ЦОД — A40 и A10. Также доступны GPU AMD Instinct MI300 — отличный выбор для open-source инфраструктуры. Все видеокарты новые, с официальной гарантией и поддержкой драйверов под Linux и Windows.

Количество GPU зависит от модели. В компактные 2U/4U-корпуса обычно устанавливают 2–4 видеокарты, чего достаточно для большинства проектов. В мощных специализированных системах число GPU достигает 8–16 и более — с усиленным охлаждением и питанием, как в платформах NVIDIA HGX. Конфигурация всегда рассчитывается с учетом тепловыделения, энергопотребления и взаимодействия между картами (PCIe или NVLink).

Для полной производительности рекомендуется использовать Linux-дистрибутивы — Ubuntu, CentOS или Rocky Linux — с драйверами NVIDIA или AMD. Для работы с GPU применяются CUDA Toolkit (NVIDIA) или ROCm (AMD), а также контейнерные среды вроде NVIDIA Container Toolkit или Singularity. По желанию мы поставляем сервер «под ключ» — с предустановленной ОС, Docker, Kubernetes, JupyterHub или MLflow.

Каждый сервер оснащается мощными блоками питания (до 3200 Вт с резервированием) и оптимизированной системой воздушного охлаждения с высокоскоростными вентиляторами и направленным потоком воздуха. По запросу возможна интеграция жидкостного охлаждения. Перед поставкой мы проводим теплотехнический расчёт, чтобы система работала стабильно под максимальной нагрузкой.

Да. Мы создаём кластеры на базе Kubernetes с GPU-планировщиком, MPI-инфраструктуры для научных задач и системы для распределенного обучения нейросетей (Horovod, DeepSpeed). Возможна интеграция с NVIDIA DGX Stack или Slurm для централизованного управления вычислительными ресурсами.

Да, мы полностью берём процесс на себя. Подбираем сервер и GPU под ваши задачи, устанавливаем ОС, драйверы и необходимые фреймворки, настраиваем мониторинг (Prometheus + Grafana, DCGM), тестируем производительность и передаем подробную документацию. При необходимости обучаем вашу команду работе с системой.

Да. Мы соблюдаем все актуальные экспортные требования и, при необходимости, предлагаем альтернативные решения, включая российские аналоги. Компания участвует в закупках по 44-ФЗ и 223-ФЗ, предоставляя полный пакет документов — сертификаты, гарантии, формы КС-2 и КС-3.