Купить сервер для ИИ в ITTELO — готовые GPU-сборки от 1 до 8 ускорителей NVIDIA под обучение нейросетей, файнтюнинг и инференс: от стартовой конфигурации за 345 000 ₽ до платформ на 8×H200. В каталоге AI-серверы на RTX 5090, L4 Ada, RTX 6000 Ada и Blackwell — на базе Supermicro, Dell PowerEdge, HP Apollo и собственных сборок ITTELO. Подберём конфигурацию под вашу модель и бюджет: гарантия 5 лет, бесплатная доставка по России, лизинг и постоплата.
Что такое сервер для ИИ и где он применяется
Сервер для ИИ — это система, где основную вычислительную работу выполняют не процессоры, а графические ускорители. Обучение нейросети — это миллиарды однотипных матричных операций, и GPU считает их параллельно, тысячами потоков сразу, тогда как CPU обрабатывает задачи последовательно. На практике расчёт, который на CPU-сервере занимает неделю, на GPU-сервере укладывается в сутки.
От обычного сервера ИИ-платформа отличается тремя вещами:
- Ускорители и объём видеопамяти. От 1 до 8 карт NVIDIA; именно видеопамять ограничивает размер модели, которую можно обучать или запускать.
- Пропускная способность между GPU. PCIe Gen5 или NVLink/HGX — если карт больше четырёх и они работают над одной моделью, шина становится узким местом.
- Питание и охлаждение. Восемь H200 требуют блоков питания суммарно на 12–16 кВт и продуманного воздушного потока — обычное серверное шасси такую сборку не держит.
Где такие серверы работают: обучение и дообучение нейросетей, инференс — запуск готовых моделей в продакшене, компьютерное зрение и видеоаналитика, распознавание и генерация текста, рекомендательные системы, научные и инженерные расчёты. Сервер для LLM ставят там, где внедряют собственные чат-боты, ассистентов поддержки и внутренние аналитические системы на локальных моделях — без передачи данных во внешние облака.
Отраслевые сценарии, которые чаще всего приходят к нам: банки и финтех (антифрод, скоринг), медицина (анализ снимков), промышленность (контроль качества по видео), ритейл (персонализация), медиа и разработка (генерация контента, ассистенты для кода).
Ассортимент AI-серверов: от 1 до 8 ускорителей
В каталоге — готовые сборки под три типовые задачи. Если нужной конфигурации нет в списке, инженер соберёт её под вашу модель.
- Тестирование технологии и небольшие модели — от 345 000 ₽. Сборки на гражданских видеокартах (RTX 5090, 32 ГБ): обкатать гипотезу и понять, какие мощности нужны, не вкладываясь сразу в профессиональное железо. Для продакшен-инференса берут L4 Ada (24 ГБ) — они рассчитаны на круглосуточную нагрузку в стойке.
- Файнтюнинг и обучение средних моделей. 2–6 карт RTX 6000 Ada (48 ГБ) или RTX 6000 Blackwell Server Edition (96 ГБ), два процессора EPYC 9-й серии, до 1 ТБ DDR5, NVMe U.2/U.3.
- Обучение больших LLM и промышленный инференс. От 1 до 8 NVIDIA H200 по 141 ГБ — в вариантах PCIe и HGX. Топовая платформа 8×H200 HGX: 2× Intel Xeon Platinum 8558, 2 ТБ DDR5, шесть блоков питания по 2700 Вт.
Платформы под ускорители: Supermicro, Dell PowerEdge XE9640, HP Apollo 6500 Gen10 Plus, ASUS, а также собственные сборки ITTELO — башенные и стоечные. Процессоры Intel Xeon Scalable Gen4/Gen5 и AMD EPYC (в том числе Threadripper PRO для рабочих станций), память до 6–8 ТБ DDR5 ECC.
Нужны GPU не под ИИ, а под 3D-рендеринг, видео-транскодинг, vGPU/VDI или научные расчёты — смотрите раздел серверы с GPU.
Как выбрать сервер для ИИ: критерии и технические требования
Выбор начинается не с бюджета, а с модели, которую вы будете запускать: от неё зависит нужный объём видеопамяти, а уже от него — количество и класс карт.
- Задача. Инференс готовой модели — 1–2 карты. Дообучение и CV — 2–4. Обучение с нуля и большие LLM — 4–8 карт с NVLink/HGX.
- Видеопамять. До 24 ГБ хватает моделям на 7–13 млрд параметров в квантованном виде; 48–96 ГБ — для дообучения; 141 ГБ на карту нужны, когда модель не помещается даже в пару GPU.
- Процессор и память. CPU кормит ускорители данными: закладывайте 8–16 ядер и 64–128 ГБ RAM на каждую карту, иначе GPU будут простаивать.
- Накопители. NVMe U.2/U.3 под датасеты и чекпойнты — на SATA обучение упирается в диск.
- Питание и охлаждение. Проверьте, выдержит ли стойка нагрузку: сборка на 8 карт потребляет больше, чем стандартный шкаф рассчитан на юнит.
- Запас на рост. Берите платформу с числом слотов больше текущей потребности — добавить карту дешевле, чем менять сервер целиком.
Какой ускоритель выбрать
| Ускоритель | Видеопамять | Под какие задачи | В наших сборках |
|---|
| NVIDIA H200 (PCIe / HGX) | 141 ГБ | обучение больших LLM, промышленный инференс | 1–8 карт |
| NVIDIA RTX 6000 Blackwell Server Edition | 96 ГБ | дообучение, инференс крупных моделей | до 6 карт |
| NVIDIA RTX 6000 Ada | 48 ГБ | обучение средних моделей, компьютерное зрение | до 6 карт |
| NVIDIA RTX 5090 | 32 ГБ | R&D, прототипирование, файнтюнинг | 2–4 карты |
| NVIDIA L4 Ada | 24 ГБ | инференс, лёгкие модели, видео | 2–8 карт |
Подробный разбор с примерами конфигураций — в статье как выбрать и собрать сервер для ИИ.
Почему сервер для ИИ выгодно купить в ITTELO
- Подбор конфигурации под вашу модель— знаем всё о совместимости и реальной надежности железа.
- Гарантия 5 лет на новое и восстановленное оборудование, замена без предварительной проверки.
- Стресс-тест под 100% нагрузкой перед отгрузкой, результаты — в документах.
- Лизинг с гибким графиком: окупается быстрее, чем аренда сопоставимых мощностей в облаке.
- Бесплатная доставка в любой регион РФ, отгрузка с НДС, ЭДО, белое юрлицо без проблем с проверками СБ.
Не знаете, сколько ускорителей нужно под вашу задачу? Опишите модель и объём данных — рассчитаем конфигурацию и пришлём КП.
Вопросы и ответы
Чем AI-сервер отличается от обычного сервера?
Основную работу в нём выполняют графические ускорители, а не процессоры. Отсюда три отличия: слоты и питание под 1–8 карт NVIDIA, усиленное охлаждение и быстрая шина между GPU (PCIe Gen5 или NVLink/HGX). Обычный сервер физически не вместит такую сборку — не хватит ни мощности БП, ни продува.
Сколько GPU нужно для обучения нейросети?
Для инференса готовой модели достаточно 1–2 ускорителей. Дообучение и компьютерное зрение — 2–4 карты. Обучение с нуля и работа с большими языковыми моделями — 4–8 карт, желательно на платформе HGX с NVLink, чтобы карты обменивались данными без потерь на шине.
Какой ускоритель выбрать — H200, RTX 6000 или L4?
Выбор идёт по объёму видеопамяти. L4 Ada (24 ГБ) — инференс и лёгкие модели. RTX 6000 Ada (48 ГБ) и Blackwell (96 ГБ) — дообучение и обучение средних моделей, компьютерное зрение. H200 (141 ГБ) — большие LLM и промышленный инференс, когда модель не помещается в карты меньшего объёма.
Сколько стоит сервер для ИИ?
Стартовая сборка на гражданских видеокартах — от 345 000 ₽; этого хватает протестировать технологию и запустить небольшие модели. Конфигурации на 2–6 профессиональных карт стоят от 1,5 до 18 млн ₽, платформы на 8×H200 — десятки миллионов. Точную цену считаем под задачу.
Купить свой сервер или арендовать мощности в облаке?
При постоянной нагрузке своё железо выигрывает по совокупной стоимости владения: облако окупает себя на пиковых и разовых расчётах, а при круглосуточном обучении аренда обгоняет покупку за первый же год. Отдельный аргумент — данные остаются в вашем контуре, что критично для банков, медицины и госсектора. ITTELO серверы продаёт и передаёт в лизинг, аренды у нас нет.
Можно ли взять AI-сервер в лизинг и какая гарантия?
Да, оформляем лизинг и постоплату с гибким графиком платежей — для сборок стоимостью в миллионы это обычная схема. Гарантия — 5 лет на новое и восстановленное оборудование, с оперативной заменой без предварительной диагностики.
Подойдёт ли под ИИ восстановленный сервер?
Да, если задача — инференс или обучение средних моделей. Восстановленные платформы приходят из крупных ЦОД, проходят диагностику, обновление прошивок, замену термоинтерфейсов и стресс-тест 72 часа под полной нагрузкой; перед отгрузкой присылаем фотоотчёт и результаты тестов. Ускорители при этом ставим новые.
