Файлы cookie, необходимые для корректной работы сайта, всегда включены. Другие файлы cookie настраиваются
GETCORE
GIGABYTE G893-SD1-AAX5 - 8U GPU-сервер на базе NVIDIA HGX B200 для обучения LLM, inference, AI training, HPC, data science и построения корпоративной AI-инфраструктуры.
GIGABYTE G893-SD1-AAX5 - серверная платформа для тяжелых AI- и HPC-нагрузок. Модель построена на NVIDIA HGX B200 и двух процессорах Intel Xeon Scalable 5-го или 4-го поколения. Сервер рассчитан на обучение больших моделей, inference, fine-tuning, научные вычисления, data science и построение корпоративной AI Factory.
В отличие от GIGABYTE G893-ZD1-AAX5 на AMD EPYC, модель G893-SD1-AAX5 использует Intel-платформу. Это важно учитывать при подборе конфигурации, если в проекте есть требования к процессорам, памяти, совместимости ПО, сетевым адаптерам или уже существующей инфраструктуре.
• Форм-фактор: 8U • GPU-платформа: NVIDIA HGX B200 • Межсоединение GPU: NVIDIA NVLink / NVSwitch • GPU-to-GPU bandwidth: до 1.8 TB/s • Процессоры: dual 5th / 4th Gen Intel Xeon Scalable • Память: 32 DIMM DDR5 RDIMM • Накопители: 8 x 2.5" Gen5 NVMe/SATA hot-swap • Сеть: 2 x 10Gb/s LAN, поддержка NVIDIA BlueField-3 DPU и ConnectX-7 NIC • Питание: 6+6 3000W 80 PLUS Titanium redundant power supplies
• обучение LLM и мультимодальных моделей • inference и production-нагрузки • AI training и fine-tuning • HPC, data science и научные расчеты • корпоративная AI-инфраструктура и GPU-кластеры
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 GIGABYTE
ПОДБИРАЕМ КОНФИГУРАЦИЮ ПОД ЗАДАЧИ
ТЕСТИРУЕМ И ПРОВЕРЯЕМ ОБОРУДОВАНИЕ
ПОСТАВКА И СОПРОВОЖДЕНИЕ
Нужна помощь в подборе?
Оставьте заявку, и мы подготовим коммерческое предложение на GIGABYTE G893-SD1-AAX5. Подберем конфигурацию под ваши задачи, рассчитаем поставку, покупку или лизинг, а также поможем оценить требования к GPU, процессорам, памяти, накопителям, сети, питанию, охлаждению и размещению в дата-центре.
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
GIGABYTE G893-SD1-AAX5 - применение и преимущества
</04>
GIGABYTE G893-SD1-AAX5 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 ускорителями, поддержка современных сетевых адаптеров, надежное питание и стабильная работа в дата-центре.
Сервер можно использовать для обучения больших языковых моделей, inference, fine-tuning, научных расчетов, обработки больших данных и построения собственной AI Factory. За счет NVIDIA HGX B200, NVLink/NVSwitch и процессоров Intel Xeon Scalable модель подходит для задач, где обычных GPU-серверов уже недостаточно. GIGABYTE G893-SD1-AAX5 используется для AI training, inference, fine-tuning, HPC, data science, работы с закрытыми данными on-premise и построения GPU-кластеров.
Главное преимущество GIGABYTE G893-SD1-AAX5 - сочетание NVIDIA HGX B200, высокой GPU-to-GPU пропускной способности, двух процессоров Intel Xeon Scalable, 32 DIMM DDR5 и резервируемой системы питания 6+6. Такая платформа удобна для команд, которым важно масштабировать AI-нагрузки, ускорять обучение моделей и контролировать вычислительную инфраструктуру внутри компании.
Обе модели относятся к 8U GPU-серверам на NVIDIA HGX B200, но используют разные процессорные платформы. GIGABYTE G893-SD1-AAX5 построен на Intel Xeon Scalable, а GIGABYTE G893-ZD1-AAX5 - на AMD EPYC 9005/9004. Выбор зависит от требований к CPU, памяти, совместимости ПО, инфраструктуре и задачам проекта.
Модель подходит для обучения больших языковых моделей, inference, fine-tuning, AI training, data science, HPC, научных расчетов и построения корпоративной AI Factory.
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 обучение модели, inference, работу с закрытыми данными, требования к сети, хранению, питанию, охлаждению, дата-центру и бюджету проекта.
Да, сервер подходит для on-premise AI-инфраструктуры. Это важно для компаний, которые работают с внутренними датасетами, не хотят передавать данные в облако 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