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 GIGABYTE с 8 ускорителями NVIDIA H200 (PCIe) представляет собой высокотехнологичную вычислительную платформу, предназначенную для масштабных проектов в сфере искусственного интеллекта, глубокого обучения и высокопроизводительных вычислений. Оснащённый восемью графическими процессорами NVIDIA H200 в формате PCIe NVL, каждый с 141 ГБ памяти HBM3e и пропускной способностью до 4,8 ТБ/с, сервер обеспечивает исключительную производительность и масштабируемость для ускоренного обучения и инференса сложных AI-моделей.

Ускорители NVIDIA H200 PCIe построены на архитектуре Hopper, выполнены по 4-нм технологическому процессу и оснащены 456 тензорными ядрами четвёртого поколения, поддерживающими современные числовые форматы FP8 и FP16. Каждый GPU оборудован 141 ГБ памяти HBM3e с пропускной способностью до 4,8 ТБ/с, что обеспечивает высокую скорость обработки данных и эффективное управление ресурсами. Использование интерфейса PCIe Gen5 x16 с пропускной способностью до 128 ГБ/с позволяет быстро и надёжно передавать данные между CPU и GPU, снижая узкие места в производительности.
Технология Multi-Instance GPU (MIG) позволяет разделять каждый GPU на несколько виртуальных инстансов, повышая гибкость и параллелизм вычислительных задач.
Сервер GIGABYTE с 8 NVIDIA H200 PCIe интегрируется в современные дата-центры и высокопроизводительные вычислительные кластеры, поддерживая NVMe SSD для ускоренного доступа к данным, а также сетевые интерфейсы InfiniBand и Ethernet с пропускной способностью до 400 Гбит/с. Платформа полностью совместима с NVIDIA AI Enterprise, включающим CUDA, TensorRT, Triton и популярные AI-фреймворки – PyTorch, TensorFlow, DeepSpeed. Данная конфигурация идеально подходит для обучения масштабных языковых моделей, генеративного искусственного интеллекта, HPC и сложных научных исследований.