Эксперты в подборе IT-оборудования
GPU-серверы для машинного обучения, нейросетей и ресурсоёмких вычислений. Подбираем конфигурации под конкретные задачи — от локального запуска LLM до рендер-ферм и научных расчётов. Поможем разобраться, какое железо нужно именно вам, и соберём сервер, который окупится за 3–6 месяцев вместо бесконечной аренды облака.
Собрать сервер GPU с экспертомОбычный сервер с топовым Xeon справится с 1С, почтой, виртуализацией и базами данных. Но когда речь заходит об обучении нейросетей, генерации изображений или рендеринге - центральный процессор упирается в потолок.
Дело в архитектуре. CPU выполняет задачи последовательно, даже если у него 64 ядра. GPU работает иначе - тысячи ядер обрабатывают данные параллельно. На практике это означает, что задача, которая на процессоре займёт 12 часов, на правильно подобранном GPU-сервере выполнится за 40 минут. Или быстрее.
Но «правильно подобранном» - ключевое слово. Inference на DeepSeek требует одного набора железа, fine-tuning LLaMA - другого, а рендеринг в Blender - третьего. Универсальных решений здесь нет. Расскажите о своей задаче — подберём конфигурацию, которая не будет простаивать и не заставит переплачивать за лишнюю мощность.
Мы не продаём «что есть на складе». Сначала разбираемся в задаче, потом подбираем железо. Иногда клиенту хватает Tower сервера за 500 тысяч вместо стоечного за два миллиона - и мы честно об этом говорим.
Что будете запускать? Какие модели, какой объём данных? От ответов зависит всё - от выбора GPU до системы охлаждения
Предложим несколько вариантов в разных ценовых категориях. Объясним, где можно сэкономить без потери производительности
48-часовой стресс-тест под полной нагрузкой. Проверяем температуры, логи, обновляем прошивки BIOS, BMC и RAID
Гарантия и поддержка до 5 лет. Свой склад с постоянным наличием - быстрая диагностика и замена
Сервер для обучения нейросетей и сервер для рендеринга - это разные машины. Собрали типичные сценарии, с которыми к нам приходят. Если вашей задачи нет в списке, не проблема - разберёмся.
DeepSeek, LLaMA, Qwen, Mistral
Для моделей 7-13B хватит 24 GB видеопамяти. Версии 70B+ требуют от 80 GB VRAM или нескольких GPU с NVLink. Полноразмерный DeepSeek R1 на 671B параметров - это уже кластер. Подскажем, какая модель реально нужна под ваши задачи.
LoRA, QLoRA, адаптеры
Хорошая новость: для обучения LoRA и QLoRA-адаптеров не нужны H100. Серверы с Tesla P100 или V100 справляются с этой задачей и стоят в 3–5 раз дешевле. Расскажем, когда такой подход работает.
24/7 нагрузка, отказоустойчивость
Для круглосуточной работы важна не только скорость, но и стабильность. Подбираем отказоустойчивые конфигурации с резервированием питания и возможностью горячей замены компонентов.
Blender, Octane, Redshift, V-Ray
У каждого движка свои требования к GPU. Где-то критична поддержка RTX и трассировки лучей, где-то - объём VRAM для тяжёлых сцен. Подберём видеокарты под ваш софт, а не наоборот.
YOLO, видеоаналитика, RTSP-потоки
Обработка видеопотоков в реальном времени, распознавание объект