⚡
GPU‑ускорители
Главный ресурс для обучения и инференса. Важны объём VRAM, пропускная способность памяти, поддержка CUDA/ROCm и возможность объединять несколько GPU.
- LLM и CV-задачи
- параллельные вычисления
- ускорение PyTorch и TensorFlow
Серверная инфраструктура для AI, ML и LLM
Серверы для искусственного интеллекта без лишней сложности
Подберите GPU-сервер для обучения нейросетей, инференса LLM, компьютерного зрения, аналитики данных и приватного развертывания AI-моделей внутри компании.
1–8 GPU
масштабирование под задачу
24/7
работа под нагрузкой
On‑Prem
данные остаются у вас
Что важно в AI‑сервере
Для нейросетей недостаточно просто поставить мощную видеокарту. Важен баланс GPU, CPU, памяти, дисков, сети, питания и охлаждения.
🧠
CPU и RAM
Процессор и оперативная память отвечают за подготовку данных, загрузку датасетов, работу API, контейнеров и вспомогательных сервисов.
- многоядерные CPU
- ECC-память
- запас RAM под пайплайны
💾
NVMe‑хранилище
Быстрые SSD сокращают задержки при чтении датасетов, чекпоинтов и эмбеддингов. Для AI часто лучше несколько NVMe, чем один большой медленный диск.
- RAID для скорости/надёжности
- отдельный диск под систему
- быстрые scratch-разделы
🌐
Сеть и кластер
Если серверов несколько, сеть становится критичной. Для распределённого обучения и общего хранилища нужны низкие задержки и высокая пропускная способность.
- 10/25/100 GbE
- выделенная storage-сеть
- мониторинг трафика
Типовые конфигурации
Ниже — ориентиры для выбора. Реальная сборка зависит от модели, размера датасета, количества пользователей и требований к отказоустойчивости.
| Класс сервера | Для каких задач | GPU | RAM | Накопители | Сеть |
|---|---|---|---|---|---|
| AI Start минимальный вход |
Прототипы, небольшие модели, локальный инференс, тестирование пайплайнов. | 1 GPU с достаточным объёмом VRAM | 64–128 ГБ ECC | 1–2 NVMe SSD | 1/10 GbE |
| AI Pro для команды |
Обучение моделей, CV, RAG-системы, несколько параллельных экспериментов. | 2–4 GPU | 256–512 ГБ ECC | NVMe под систему, данные и чекпоинты | 10/25 GbE |
| AI Enterprise тяжёлые нагрузки |
LLM-инференс, распределённое обучение, приватная AI-платформа компании. | 4–8 GPU | 512 ГБ – 2 ТБ ECC | NVMe-массив + отдельное хранилище | 25/100 GbE |
Быстрый подбор сервера
Выберите задачу и уровень нагрузки — калькулятор даст базовую рекомендацию по конфигурации.
1 — тесты и прототипы, 10 — постоянная промышленная нагрузка.
AI Pro
Оптимальный вариант для команды: несколько GPU, большой запас RAM и быстрые NVMe-диски для датасетов и чекпоинтов.
GPU
2–4 GPU
RAM
256–512 ГБ ECC
Диски
2–4 NVMe SSD
Сеть
10/25 GbE
Как внедряется AI‑сервер
Правильное внедрение — это не только железо, но и окружение, безопасность, мониторинг и понятная эксплуатация.
1
Аудит задачи
Определяются модели, объём данных, количество пользователей, требования к скорости ответа, приватности и резервированию.
2
Проектирование конфигурации
Подбираются GPU, CPU, RAM, диски, сеть, питание, корпус, охлаждение и запас для будущего масштабирования.
3
Развёртывание окружения
Устанавливаются драйверы, Docker, NVIDIA Container Toolkit, Python-окружения, PyTorch/TensorFlow, Jupyter, API-сервисы и мониторинг.
4
Тестирование и эксплуатация
Проверяются температура, стабильность, скорость инференса, загрузка GPU, дисковая подсистема, сеть и аварийные сценарии.
Нужен AI‑сервер под конкретную задачу?
Опишите модель, нагрузку, бюджет, требования к хранению данных и месту установки — на этой основе можно рассчитать реалистичную конфигурацию без переплаты за лишние компоненты.
Запросить подбор