Сервер для искусственного интеллекта подбирают не по модели процессора, а по задаче: какую нейросеть вы будете обучать или запускать, какого она размера и сколько запросов должна обрабатывать. От этого зависят тип и количество GPU, объём видеопамяти и способ связи между ускорителями.
Все задачи ИИ делятся на два класса — обучение и инференс. Для них нужны разные серверы.
Обучение и дообучение моделей — самая ресурсоёмкая задача. Модель на десятки и сотни миллиардов параметров не помещается в один GPU, поэтому её распределяют по нескольким ускорителям, которые постоянно обмениваются данными. Чем быстрее эта связь, тем быстрее идёт обучение.
Для обучения используют серверы на платформе NVIDIA HGX с 8 ускорителями B300, B200, H200 или H100 в исполнении SXM. Внутри сервера GPU связаны через NVLink и NVSwitch, а несколько серверов объединяются в кластер по сети InfiniBand или Ethernet.
Инференс — работа уже обученной модели: ответы чат-бота или ИИ-ассистента, поиск по документам (RAG), распознавание изображений и речи. Здесь важно, чтобы модель поместилась в память и сервер выдерживал нужное число одновременных запросов.
Для инференса чаще используют серверы с 2–8 ускорителями в формате PCIe: H200 NVL, H100 NVL, L40S, RTX PRO 6000. Их проще масштабировать — добавлять карты по мере роста нагрузки.
Собственный сервер для ИИ выбирают, когда данные нельзя передавать во внешние облака, когда нагрузка постоянная и аренда GPU обходится дороже покупки, или когда нужна предсказуемая производительность без очередей. На своём сервере можно развернуть открытые языковые модели, дообучить их на внутренних документах и встроить в корпоративные системы.
Серверы на ускорителях NVIDIA работают с распространёнными инструментами ИИ: платформой CUDA, фреймворками PyTorch и TensorFlow, серверами инференса (например, NVIDIA Triton и vLLM) и готовыми контейнерами из каталога NVIDIA NGC. Поэтому открытые модели и наработки команды запускаются на таком сервере без переписывания кода. При поставке специалисты Kvantech помогут с базовой настройкой оборудования под выбранный стек.
NVIDIA DGX — серверы, которые NVIDIA поставляет как законченное решение: 8 ускорителей, процессоры, память, сеть и программный стек NVIDIA AI, настроенные для совместной работы. DGX выбирают, когда важно быстро запустить инфраструктуру без самостоятельной сборки. Для разработки на рабочем месте есть настольные системы NVIDIA DGX Spark и DGX Station.
Расскажите о задаче: какая модель, сколько пользователей или запросов, нужно ли обучение. Инженеры Kvantech подберут конфигурацию — тип и количество GPU, память, накопители и сеть — и подготовят коммерческое предложение за час. Конфигурацию можно собрать и самостоятельно в онлайн-конфигураторе.
Гарантия до 5 лет, бесплатная доставка по России, лизинг для юридических лиц и оплата в рассрочку. Если сервер уже есть, подберём для него видеокарты.