ASUS ESC NB8-E11 — GPU-сервер 10U на базе NVIDIA Blackwell HGX B200 8-GPU для Enterprise AI Factory, обучения нейросетей, inference, HPC и построения собственной AI-инфраструктуры.
ASUS ESC NB8-E11 — серверная платформа для крупных AI- и HPC-нагрузок. Модель построена на NVIDIA Blackwell HGX B200 8-GPU и двух процессорах Intel Xeon Scalable 5-го поколения. Сервер подходит для обучения больших моделей, инференса, корпоративных AI Factory, высокопроизводительных вычислений и задач, где важны плотность GPU, пропускная способность и надежная работа 24/7.
Форм-фактор: 10U
GPU-платформа: NVIDIA Blackwell HGX B200 8-GPU
Процессоры: dual 5th Gen Intel Xeon Scalable
Поддержка CPU TDP: до 350W
Межсоединение GPU: NVIDIA NVLink
Пропускная способность GPU-to-GPU: до 1,800 GB/s
PCIe: до 11 слотов
Память: 32 DIMM
Накопители: до 10 NVMe
Сеть: dual 10Gb LAN
Топология: one-GPU-to-one-NIC
Сетевые карты: поддержка до 8 NIC
Блоки питания: 5+1 80 PLUS Titanium
Охлаждение: воздушное, с отдельными каналами для CPU и GPU
обучение нейросетей
inference крупных моделей
fine-tuning LLM
Enterprise AI Factory
HPC и научные расчеты
data science и predictive analytics
работа с закрытыми корпоративными данными
AI-инфраструктура on-premise
Основные параметры
Производительность
КАК МЫ ДЕЛАЕМ СВОЮ РАБОТУ В getcore
</02>
РАЗРАБОТКА
Проектируем инфраструктуру для глубокого обучения и ИИ-обработки
Настраиваем и оптимизируем оборудование под задачи клиента
Адаптив
UPGRADE
Послепродажное обслуживание и апгрейд
Готовы к высокой нагрузке 24/7 с поддержкой SLA
Поддержка
Как мы работаем с GPU-серверами ASUS
ПОДБИРАЕМ КОНФИГУРАЦИЮ ПОД ЗАДАЧИ
ТЕСТИРУЕМ И ПРОВЕРЯЕМ ОБОРУДОВАНИЕ
ПОСТАВКА И СОПРОВОЖДЕНИЕ
Нужна помощь в подборе ASUS ESC NB8-E11?
Оставьте заявку, и мы подготовим коммерческое предложение на ASUS ESC NB8-E11. Подберем конфигурацию под ваши задачи, рассчитаем поставку, покупку или лизинг, а также поможем оценить требования к сети, хранению данных и инфраструктуре.
AI Workstation для генерации и разработки (RTX 6000 Ada)
Рекомендуется для дата-центров, научных центров, ML-команд и интеграторов.
Конфигурация оборудования Форм-фактор: 4U (стойка, активное охлаждение) CPU: 2× Intel Xeon Scalable 4-го поколения (до 2×350W) Чипсет: Intel C741, поддержка до 8 TB DDR5 ECC R-DIMM ОЗУ: до 2048 GB DDR5 ECC 4800MT/s GPU: до 8× NVIDIA A100/A800/H100 (до 270 мм) Хранение: 4× 2.5" SSD + 12× 3.5" HDD Сеть: 3× GbE LAN, включая IPMI Управление: ASPEED AST2500 (IPMI 2.0), поддержка BMC Охлаждение: 3× 120 мм + 4× 80 мм вентиляторов Питание: 5× CRPS, режим 4+1 (избыточность)
Предустановленное ПО
Ubuntu Server 22.04 или Rocky Linux 9
NVIDIA CUDA Toolkit, драйверы для A800/H100
Поддержка PyTorch, TensorFlow, Apex, Triton Inference Server
Возможность установки Slurm, Kubernetes, ComfyUI/SDXL (по задаче)
Сервис и сопровождение
Предтестирование под нагрузкой и настройка BIOS/энергопрофилей
Подбор компонентов под вашу задачу
Консультации и поддержка по драйверам — 3 мес бесплатно
Стоимость Цена (включая установку ПО, настройку и сопровождение): Варианты с 2, 4, 8 GPU — под заказ Гарантия 3 года и 5 лет (по выбору) Сервисное обслуживание и расширенная поддержка — опционально
Почему именно это решение
Российская платформа с перспективой включения в реестр Минпромторга (осень 2025г.)
Высокая плотность GPU и масштабируемость
Надежный BMC, IPMI, продуманная система охлаждения
Гибкость в настройке BIOS, совместимость с вашим ПО
Возможность кастомизации под проект
Условия поставки
Срок поставки: от 4 недель
Транспортировка: промышленная упаковка с защитой
Доступна отгрузка с установкой и вводом в эксплуатацию
Назначение Готовое решение для запуска моделей типа ChatGPT, LLaMA, StableLM, генерации текста, голосовых ассистентов, внутренних ИИ-систем в компании. Идеально подходит для компаний, которым важно:
не зависеть от облаков и внешних API
держать данные внутри организации
получить ИИ-инфраструктуру под ключ с установкой и поддержкой
Экспертиза по ИИ-инфраструктуре, от одиночных серверов до кластеров
Подбор серверной платформы для любых задач ИИ и высоких нагрузок
Мы конфигурируем GPU-серверы под конкретные задачи: обучение LLM, inference, fine-tuning, HPC, data science и корпоративную AI-инфраструктуру. Подбираем платформу, GPU, процессоры, память, сеть и хранение данных под вашу нагрузку, бюджет и требования к дата-центру.
Оставьте заявку и мы подберем необходимое оборудование под ваши задачи
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
ASUS ESC NB8-E11 — применение и преимущества
</04>
ASUS ESC NB8-E11 подойдет компаниям, которым нужна мощная серверная платформа для AI, HPC и корпоративных вычислений. Это решение рассчитано на тяжелые GPU-нагрузки, где важны высокая пропускная способность между графическими ускорителями, масштабируемость, надежное питание и стабильная работа в дата-центре.
Сервер можно использовать для обучения нейросетей, инференса больших моделей, fine-tuning, обработки больших данных, научных расчетов и построения собственной AI-инфраструктуры. Такая платформа удобна там, где обычных GPU-станций уже недостаточно, а облачные ресурсы становятся дорогими или неудобными из-за требований к безопасности данных.
ASUS ESC NB8-E11 используется для:
обучения LLM и мультимодальных моделей
inference и production-нагрузок
fine-tuning доменных моделей
data science и predictive analytics
научных и инженерных расчетов
корпоративной AI-инфраструктуры
безопасной работы с данными on-premise
прототипирования AI-сервисов перед масштабированием
Главное преимущество модели — сочетание высокой GPU-плотности, серверной архитектуры 10U и возможностей NVIDIA Blackwell. Такая система подходит командам, которым важно быстро запускать эксперименты, работать с большими моделями и контролировать собственную AI-инфраструктуру.
ASUS ESC NB8-E11 — это серверная платформа для тяжелых AI- и HPC-нагрузок. В отличие от обычных GPU-серверов, она рассчитана на задачи, где важны высокая производительность GPU, масштабируемость, надежное питание и стабильная работа в дата-центре.
Модель подходит для обучения нейросетей, инференса крупных моделей, fine-tuning LLM, data science, HPC, научных расчетов и построения собственной корпоративной AI-инфраструктуры.
GetCore помогает с подбором и поставкой серверных платформ под заказ. Сроки, доступность и итоговая стоимость зависят от конфигурации, поставки и требований к проекту, поэтому лучше отправить заявку и уточнить коммерческое предложение.
Да. Мы можем подобрать конфигурацию под ваши задачи: обучение модели, inference, работу с закрытыми данными, хранение, сеть, требования к дата-центру и бюджет проекта.
Да, сервер подходит для on-premise AI-инфраструктуры. Это важно для компаний, которые не хотят передавать данные в облако, работают с внутренними датасетами или хотят контролировать вычислительные ресурсы внутри своей инфраструктуры.
Сравнили 3 варианта: облако, аренда и покупка у GetCore. Взяли в лизинг через них — за 7 дней получили настроенный сервер, полностью готовый к продакшну. Экономим около 180 тыс. рублей каждый месяц по сравнению с облаком. Сопровождение — на уровне партнёрства, не просто техподдержка
Алексей, ИТ-директор, финтех-компания, Москва
Андрей, ML-инженер, стартап по компьютерному зрению, Санкт-Петербург
Ребята из GetCore не просто продали „железо“, а погрузились в архитектуру модели, которую мы обучаем. Подобрали точную конфигурацию под PyTorch + CUDA, всё развернули и протестировали. Через 5 дней уже запускали первый эксперимент. Приятно удивлён уровнем техничности
разработчик нейросети
руководителя отдела разработки
С GetCore построили свою первую собственную ИИ-инфраструктуру. Подобрали сервер на базе двух A100, настроили под TensorFlow и помогли оптимизировать пайплайны. За месяц сэкономили больше 500 000 ₽ по сравнению с тем, что тратили на аренду облака. Чёткие сроки, понятные люди, без обещаний "на словах"
Максим, руководитель отдела разработки ИИ-продуктов, Ростов-на-Дону
Илья, архитектор ИТ-инфраструктуры, интегратор, Казань
Нужно было быстро развернуть серверную платформу для запуска LLM в локальном режиме. GetCore подобрали мощный сервер с 4xGPU, провели стресс-тест и обеспечили резервную схему. С таким подходом чувствуешь себя не клиентом, а техдиром внутри сильной команды
архитектор инфраструктуры
Файлы cookies
Мы собираем файлы cookies для улучшения работы сайта и применяем рекомендательные технологии. Продолжая пользоваться сайтом, вы даёте согласие на использование файлов cookies.
Файлы cookies
Подробнее о cookies
Файлы cookie, необходимые для корректной работы сайта, всегда включены. Другие файлы cookie настраиваются