GPU и AI-серверы — вся инфраструктура для искусственного интеллекта: ускорители NVIDIA (Blackwell B200/B300, H200, H100, L40S, RTX PRO 6000 Blackwell) и AMD Instinct (MI300X, MI325X, MI355X), готовые GPU-серверы и HGX-платформы Supermicro, Dell, HPE, Lenovo, эталонные NVIDIA DGX B200/H200, AI-системы Huawei Atlas, а также новый класс настольных AI-станций — NVIDIA DGX Spark и DGX Station, ASUS Ascent GX10, HP ZGX, мини-ПК на AMD Ryzen AI Max+ 395 со 128 ГБ единой памяти для локальных LLM без ЦОД. Подбираем под задачу — обучение, дообучение, инференс LLM, RAG, генерация изображений и видео, VDI, HPC: форм-фактор SXM/OAM/PCIe, память, NVLink/Infinity Fabric, InfiniBand-фабрика, питание и охлаждение. Новые и б/у ускорители с проверкой под нагрузкой, поставка со склада в Москве и под заказ из EU/US/CN; проектируем стойку, сеть и хранилище под кластер. Пришлите задачу и модель — ответим конфигурацией с ценой. Тестируем оборудование на стенде перед отгрузкой.
Новое, б/у и refurbished оборудование со складов в Москве и под заказ (EU / US / CN).
Проверка на стенде перед отгрузкой, гарантия до 5 лет, работаем с НДС и без.
Вопросы по теме
Какой GPU выбрать для обучения нейросетей?
Для обучения больших моделей с нуля — узлы на 8× NVIDIA B200/B300 или H200 SXM (HGX/DGX) с NVLink и InfiniBand-кластером; для дообучения (LoRA/QLoRA) моделей до 70 млрд параметров хватает одного узла H100/H200 или даже рабочей станции с RTX PRO 6000 (96 ГБ). Ключевые параметры — объём и пропускная способность памяти (HBM3e), межкарточная шина и совместимость с платформой.
Что нужно для локального запуска LLM в офисе?
Зависит от модели: до 13–30 млрд параметров — одна карта на 24–48 ГБ (L40S, RTX PRO 5000); 70 млрд в 4-битной квантизации — 48–96 ГБ (RTX PRO 6000, DGX Spark, мини-ПК Ryzen AI Max+ 395 со 128 ГБ); 200–400 млрд — два DGX Spark, DGX Station или сервер с 2–4 H200 NVL. Мы считаем требования по памяти под конкретную модель и число пользователей.
Что такое настольная AI-станция и чем DGX Spark отличается от сервера?
DGX Spark (и партнёрские ASUS Ascent GX10, HP ZGX Nano, Dell Pro Max GB10, Lenovo PGX) — компьютер размером с книгу на суперчипе GB10 с 128 ГБ единой памяти и 1 PFLOPS FP4: локальный инференс до 200 млрд параметров и дообучение до 70 млрд, питание от розетки. Сервер с 8 GPU — на 1–2 порядка производительнее, но требует стойки, 10–15 кВт и охлаждения. Станция — для разработки, прототипов и небольших команд; сервер — для продакшена и обучения.
NVIDIA или AMD для ИИ?
NVIDIA — зрелая экосистема CUDA, NVLink, NIM/NeMo, максимальная совместимость с фреймворками. AMD Instinct MI300X/MI325X/MI355X дают больше памяти на карту (192–288 ГБ) и конкурентную цену, ROCm поддерживает PyTorch, vLLM, Hugging Face; хороший выбор для инференса больших моделей и бюджетных кластеров. Для настольного ИИ AMD Ryzen AI Max+ 395 — x86-альтернатива GB10 с Windows.
Чем SXM/OAM отличается от PCIe?
SXM (NVIDIA) и OAM (AMD) — мезонинные модули на плате HGX/UBB: энерголимит до 1000–1400 Вт, NVLink/Infinity Fabric между всеми 8 GPU, серверная система охлаждения. PCIe-карты (H200 NVL, RTX PRO 6000, MI210) ставятся в стандартные серверы и рабочие станции, соединяются мостами NVLink попарно или по 4, проще и дешевле в интеграции, но медленнее в многокарточном обучении.
Сколько памяти GPU нужно под модель?
Ориентир: параметры × 2 байта для FP16/BF16 (70B ≈ 140 ГБ), × 1 байт для FP8, × 0,5 байта для FP4/INT4 (70B ≈ 35–40 ГБ) плюс 10–30 % на контекст (KV-кэш) и активации. Для обучения умножайте ещё на 3–4 (градиенты, состояния оптимизатора) либо используйте LoRA.
Какая сеть нужна для GPU-кластера?
Для обучения на нескольких узлах — InfiniBand NDR 400G (Quantum-2) или Ethernet 400G с RoCE (Spectrum-X, Arista, Cisco): по одному 400G-порту на GPU, неблокирующая фабрика, отдельная сеть под хранилище. Для инференса достаточно 100–200G Ethernet. Подбираем коммутаторы, трансиверы и кабели под ваш ЦОД — смотрите гайд «Сеть для AI-кластера».
Можно ли поставить серверный GPU в обычный сервер?
Не всегда: пассивные карты (H200 NVL, RTX PRO 6000 Server Edition) требуют направленного обдува, кабелей питания на 600 Вт, PCIe 5.0 x16 и места по высоте; SXM/OAM-модули — только в HGX/UBB-платформы. Проверяем совместимость с вашей платформой до счёта и предлагаем сертифицированные GPU-серверы.
Что такое DGX и HGX?
DGX — готовые эталонные AI-системы NVIDIA (DGX Spark, DGX Station, DGX B200/B300/H200) с ПО NVIDIA AI Enterprise и единой поддержкой. HGX — GPU-модуль (8× SXM + NVSwitch), на базе которого Supermicro, Dell, HPE, Lenovo строят свои серверы с выбором CPU, дисков и охлаждения — обычно дешевле DGX при той же производительности GPU.
Есть ли б/у GPU и как их проверяют?
Да: H100, A100, L40S, V100, платформы HGX A100/H100 и DGX с вторичного рынка. Каждый ускоритель тестируется под нагрузкой (nvidia-smi, gpu-burn, тесты памяти и NVLink), проверяются серийные номера и термопрокладки; фото и результаты тестов отправляем до оплаты, даём гарантию магазина.
Возите ли AI-серверы под заказ и в какие сроки?
Да, привозим ускорители, DGX/HGX-серверы и настольные станции из EU/US/CN под проект: сроки и цена фиксируются в КП (обычно 3–8 недель), тестируем перед отгрузкой, работаем по счёту с НДС и без, поставляем под тендеры и в реестры.
«GPU и AI-серверы»: сколько стоит и от чего зависит цена в 2026 году?
Цена зависит от модели, состояния (новое / б/у / refurbished) и конфигурации. В каталоге 179 позиций с актуальными ценами и наличием — пришлите модель или парт-номер, рассчитаем и выставим счёт в течение часа. Держим складские цены 2026 года и подбираем бюджетные аналоги под задачу.
Новое, б/у или refurbished — что выбрать в 2026 году?
Новое — полный ресурс и заводская гарантия. Б/у, проверенное на стенде, экономит 40–60% при том же функционале. Refurbished — восстановленное оборудование с ресурсом, близким к новому. Под некритичные узлы обычно берут б/у, под нагруженные — новое; мы тестируем любой вариант перед отгрузкой и даём гарантию магазина.
Какие бренды представлены в разделе «GPU и AI-серверы»?
В разделе 179 позиций, бренды: NVIDIA, Supermicro, AMD и другие. 104 на складе в Москве, остальное — под заказ из EU / US / CN. Подберём модель или совместимый аналог под вашу задачу и бюджет.
Даёте гарантию и как с доставкой?
Гарантия магазина — от 3 месяцев, расширенная до 5 лет. Доставка по РФ и СНГ: СДЭК, Деловые Линии, ПЭК или самовывоз со склада в Москве; сроки и стоимость считаем под ваш город. Всё оборудование проверяем на стенде до отгрузки.
Можно счёт для юрлица с НДС?
Да. Работаем с юрлицами, ИП и частными покупателями, выставляем счёт с НДС и без, оформляем договор поставки и закрывающие документы (УПД / ТОРГ-12). Поможем с подбором под ТЗ, в том числе для госзакупок по 44-ФЗ и 223-ФЗ.