Гарантия до 5 лет
Диагностика перед отправкой
Присылайте спецификацию для подбора и расчета стоимости оборудования
Подключим и настроим оборудование в вашем офисе или ЦОДе
В зависимости от суммы поставляемого товара можем предоставить отсрочку платежа на срок от 5 до 90 дней. Условия отсрочки платежа рассматриваются индивидуально. Подробную информацию уточняйте у вашего менеджера.
GPU‑сервер NVIDIA с 8 ускорителями NVIDIA H200 (SXM) представляет собой передовое вычислительное решение, созданное для интенсивных задач искусственного интеллекта, глубокого обучения и высокопроизводительных научных вычислений. Оснащённый восемью графическими процессорами NVIDIA H200 с 141 ГБ памяти HBM3e на каждый и пропускной способностью до 4,8 ТБ/с, сервер обеспечивает исключительную производительность и масштабируемость для обучения крупных AI-моделей и инференса в современных дата-центрах и вычислительных кластерах.

Ускорители NVIDIA H200 построены на архитектуре Hopper с использованием 4-нм техпроцесса и включают 456 тензорных ядер четвёртого поколения, обеспечивающих высокую точность и производительность благодаря поддержке новейших числовых форматов FP8 и FP16. Каждый GPU оснащён 141 ГБ памяти HBM3e с пропускной способностью до 4,8 ТБ/с. Топология NVLink 5.0 и NVSwitch обеспечивает высокоскоростное соединение между восемью GPU с пропускной способностью до 900 ГБ/с, что минимизирует задержки при обмене данными и способствует масштабируемой параллельной обработке вычислений.
Технология Multi-Instance GPU (MIG) позволяет разделить каждый ускоритель на до 7 виртуальных инстансов, что повышает гибкость и эффективность распределения ресурсов.
Сервер NVIDIA с 8 H200 SXM поддерживает современные технологии дата-центров, включая NVMe SSD и высокопроизводительные сетевые интерфейсы InfiniBand и Ethernet со скоростью до 400 Гбит/с. Он совместим с программным стеком NVIDIA AI Enterprise, включающим CUDA, TensorRT, Triton, а также основными AI-фреймворками такими как PyTorch, TensorFlow и DeepSpeed. Это делает сервер оптимальным выбором для масштабируемого обучения языковых моделей, генеративного ИИ, HPC и научных исследований.