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 H200 (SXM) — это флагманская вычислительная платформа для искусственного интеллекта, глубокого обучения и высокопроизводительных вычислений. Оснащённый восьмью графическими ускорителями NVIDIA H200, каждый с 141 ГБ памяти HBM3e и пропускной способностью до 4,8 ТБ/с, сервер обеспечивает общую производительность и объём памяти, необходимые для масштабируемых AI-задач. Архитектура Hopper и поддержка NVLink 5.0 обеспечивают высокоскоростное взаимодействие между GPU, что критично для крупных языковых моделей и сложных симуляций.

Ускорители NVIDIA H200 выполнены на базе 4-нм технологии Hopper с 456 тензорными ядрами четвёртого поколения, поддерживающими динамическую смену числовых форматов FP8 и FP16 для оптимизации обучения и инференса моделей. Каждый GPU имеет 141 ГБ памяти HBM3e с пропускной способностью 4,8 ТБ/с. Интерконнект NVLink 5.0 и NVSwitch формируют полностью связную топологию, обеспечивая пропускную способность связи между GPU до 900 ГБ/с для максимальной эффективности параллельных вычислений.
Технология Multi-Instance GPU (MIG) позволяет разбивать каждый GPU на до 7 независимых виртуальных инстансов, что повышает гибкость использования ресурсов и подходит для мультиарендных сред и виртуализации AI сервисов.
Lenovo ThinkSystem SR780a V3 – это масштабируемый сервер, который поддерживает до 2 ТБ оперативной памяти DDR5, высокоскоростные NVMe накопители и сетевые интерфейсы с пропускной способностью до 400 Гбит/с, включая InfiniBand и Ethernet. Сервер полноценно интегрируется с программным стэком NVIDIA AI Enterprise, включающим CUDA, TensorRT, Triton, а также поддерживает популярные AI-фреймворки: PyTorch, TensorFlow, JAX и DeepSpeed. Решение идеально подходит для обучения крупных языковых моделей, генеративного и мультимодального AI, а также для высокопроизводительных вычислений и научных исследований.