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 Supermicro с 8 ускорителями NVIDIA H100 (PCIe) представляет собой передовую вычислительную платформу для интенсивных задач искусственного интеллекта, глубокого обучения и высокопроизводительных вычислений. Сервер оснащён восемью ускорителями NVIDIA H100 PCIe с 80 ГБ памяти HBM2e на каждый GPU, обеспечивая высокую вычислительную мощность и энергоэффективность. Использование современной архитектуры Hopper и интерфейса PCIe Gen5 обеспечивает оптимальное сочетание производительности, масштабируемости и совместимости с дата-центровой инфраструктурой.

Графические ускорители NVIDIA H100 PCIe базируются на архитектуре Hopper и имеют 456 тензорных ядер четвёртого поколения, поддерживают динамическое переключение между числовыми форматами FP8 и FP16 для эффективного обучения и инференса современных нейросетей. Каждый GPU оснащён 80 ГБ HBM2e памяти с пропускной способностью до 2 ТБ/с, что обеспечивает быстрое перемещение данных внутри ускорителей. PCIe Gen5 x16 интерфейс позволяет достигать пропускной способности до 128 ГБ/с для высокоэффективной интеграции с другими компонентами серверной платформы.
Поддержка Multi-Instance GPU (MIG) даёт возможность делить каждый GPU на до 7 виртуальных инстансов, что обеспечивает повышенную гибкость и возможности параллельной обработки разнородных задач.
Сервер Supermicro с 8 ускорителями NVIDIA H100 PCIe интегрируется в современные дата-центры, поддерживая высокоскоростные протоколы передачи данных, включая PCIe Gen5, InfiniBand и GPUDirect RDMA. Платформа совместима с программным стеком NVIDIA AI Enterprise, предоставляющим поддержку CUDA, TensorRT, Triton, а также популярных фреймворков для машинного обучения — PyTorch, TensorFlow, DeepSpeed, JAX. Это решение оптимально подходит для масштабного обучения и инференса моделей, генеративного ИИ, HPC и научных вычислений с высокой нагрузкой.