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 Lenovo с 8 ускорителями NVIDIA B200 (SXM) представляет собой высокопроизводительную платформу, созданную для масштабных вычислительных задач в области искусственного интеллекта, машинного обучения и научных исследований. Сервер использует новейшие ускорители NVIDIA B200 на архитектуре Blackwell с 180 ГБ памяти HBM3e на каждый GPU, что обеспечивает общую видеопамять свыше 1,4 ТБ и пропускную способность памяти до 8 ТБ/с. Такой объём и скорость памяти позволяют эффективно обрабатывать крупные модели и вычислительные нагрузки на уровне дата-центров и ИИ-кластеров.

Ускорители NVIDIA B200 выполнены в форм-факторе SXM6, каждый с 180 ГБ памяти HBM3e, поддерживающей пропускную способность до 8 ТБ/с. Архитектура Blackwell включает 208 миллиардов транзисторов и поддерживает до 9 петафлопс в формате FP8 Tensor Core, что делает B200 одним из самых мощных AI-ускорителей на рынке. Меж GPU действует топология NVSwitch и NVLink 5.0 с пропускной способностью до 900 ГБ/с, обеспечивая эффективную межсоединительную связь для распределённых вычислений и параллелизма.
Сервер поддерживает Multi-Instance GPU (MIG), позволяя разделять GPU на до 7 изолированных виртуальных инстансов, что повышает эффективность использования ресурсов и позволяет одновременно выполнять несколько рабочих нагрузок.
Lenovo ThinkSystem SR680a V3 с NVIDIA B200 оптимизирован для интеграции в современные дата-центры с поддержкой NVMe SSD накопителей, высокоскоростных сетей InfiniBand и Ethernet с пропускной способностью до 400 Гбит/с. Программная поддержка включает NVIDIA AI Enterprise, CUDA, TensorRT, Triton, а также большинство популярных AI-фреймворков, таких как PyTorch и TensorFlow, что обеспечивает гибкость и эффективность работы с разными целями.