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 Cisco с 8 ускорителями NVIDIA H100 (SXM) – это высокопроизводительная платформа, созданная для решения самых сложных задач в области искусственного интеллекта, глубокого обучения и научных вычислений. Этот сервер оснащён восемью графическими процессорами NVIDIA H100 с архитектурой Hopper, каждый с 80 ГБ памяти HBM3 и высокой пропускной способностью до 3,35 ТБ/с. Благодаря таким характеристикам сервер обеспечивает исключительную производительность, идеально подходящую для масштабного обучения больших языковых моделей, генеративного AI и HPC вычислений.

Ускорители NVIDIA H100 SXM выполнены по 4-нм техпроцессу и оснащены 456 тензорными ядрами четвёртого поколения, которые поддерживают передовые числовые форматы FP8 и FP16, обеспечивая высокую точность и эффективность вычислений. Каждый GPU оборудован 80 ГБ памяти HBM3 с пропускной способностью до 3,35 ТБ/с. Благодаря топологии NVLink 4.0 и NVSwitch восемь GPU объединяются в единую высокоскоростную сеть с пропускной способностью до 900 ГБ/с, что минимизирует задержки передачи данных и обеспечивает максимальную производительность при параллельных вычислениях.
Технология Multi-Instance GPU (MIG) позволяет разделять каждый GPU на до 7 виртуальных инстансов, что обеспечивает гибкость распределения ресурсов и параллельную обработку различных задач.
Сервер Cisco с 8 NVIDIA H100 SXM оснащён современными NVMe SSD, поддерживает сетевые интерфейсы InfiniBand и Ethernet со скоростью до 400 Гбит/с, что обеспечивает высокую пропускную способность и масштабируемость для дата-центров и облачных сервисов. Платформа полностью совместима с программным стеком NVIDIA AI Enterprise, включая CUDA, TensorRT, Triton, а также популярные AI-фреймворки, такие как PyTorch, TensorFlow и DeepSpeed. Это решение оптимально подходит для масштабируемого обучения, генеративного AI, HPC и сложных научных исследований.