Мо, Химки, ул.Ленинградская, с.25
Адрес:
Эл.почта:
Телефон:
Контакты
Меню
Файлы cookies
Подробнее о cookies
Файлы cookie, необходимые для корректной работы сайта, всегда включены. Другие файлы cookie настраиваются
GETCORE
NVIDIA DGX H200 — готовая AI-система для обучения LLM, генеративного ИИ, инференса, deep learning, HPC и корпоративной ИИ-инфраструктуры. Платформа оснащена 8 GPU NVIDIA H200, 1 128 ГБ общей GPU-памяти HBM3e, NVLink/NVSwitch и высокоскоростной сетевой архитектурой.
Авторизованный поставщик Supermicro в России
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
NVIDIA DGX H200
Купить / лизинг
</01>
HBM3e, NVLink/NVSwitch и кластеризация
✓
8× NVIDIA H200 и 1 128 ГБ GPU-памяти
✓
Оригинальная DGX-система NVIDIA
✓
Testing ...
Analysis ...
NVIDIA DGX H200 — технические характеристики
NVIDIA DGX H200 — технические характерис-тики
</02>
NVIDIA DGX H200 — корпоративная AI-платформа на базе архитектуры NVIDIA Hopper, созданная для задач, где критична не только вычислительная мощность, но и объем быстрой GPU-памяти. Система подходит для обучения больших языковых моделей, инференса LLM, генеративного ИИ, рекомендательных систем, анализа больших данных, научного моделирования и высокопроизводительных вычислений.
В отличие от DGX H100, платформа DGX H200 делает акцент на увеличенной памяти HBM3e. Это особенно важно для больших моделей, длинного контекста, крупных батчей, мультимодальных пайплайнов и задач, где объем данных в GPU-памяти напрямую влияет на скорость работы и стоимость вычислений.
В отличие от DGX H100, платформа DGX H200 делает акцент на увеличенной памяти HBM3e. Это особенно важно для больших моделей, длинного контекста, крупных батчей, мультимодальных пайплайнов и задач, где объем данных в GPU-памяти напрямую влияет на скорость работы и стоимость вычислений.
- GPU: 8 × NVIDIA H200 Tensor Core
- Общая GPU-память: 1 128 ГБ
- Память одного GPU: 141 ГБ HBM3e
- Пропускная способность памяти GPU: до 4,8 ТБ/с
- Архитектура GPU: NVIDIA Hopper
- CPU: 2 × Intel Xeon Platinum 8480C
- Количество ядер CPU: 112 ядер суммарно
- Системная память: 2 ТБ
- Накопители: 30 ТБ NVMe SSD
- Межсоединение GPU: NVIDIA NVLink и NVSwitch
- 8 GPU H200 для AI, ML, LLM и HPC-нагрузок
- 4 × NVIDIA NVSwitch для высокоскоростного обмена между GPU
- До 900 ГБ/с NVLink на GPU
- 10 × NVIDIA ConnectX-7 400 Гбит/с для подключения к высокоскоростной сети
- Поддержка FP8, FP16, BF16, TF32 и FP64 для задач ИИ, deep learning и HPC
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
ОСТАВЛЯЕТЕ
ЗАЯВКУ НА GPU
ЗАЯВКУ НА GPU
ПОДБИРАЕМ GPU
ПОД ВАШУ
МОДЕЛЬ
ПОД ВАШУ
МОДЕЛЬ
ТЕСТИРУЕМ
И ПРОВЕРЯЕМ
ОБОРУДОВАНИЕ
И ПРОВЕРЯЕМ
ОБОРУДОВАНИЕ
ПОСТАВКА
И
СОПРОВОЖДЕНИЕ
И
СОПРОВОЖДЕНИЕ
НУЖНА
ПОМОЩЬ В
ПОДБОРЕ
NVIDIA ?
ПОМОЩЬ В
ПОДБОРЕ
NVIDIA ?
Оставьте заявку, и мы подготовим коммерческое предложение на NVIDIA DGX H200.
Серверные GPU NVIDIA — доступные варианты
</03>
AI Workstation для генерации и разработки (RTX 6000 Ada)
1 289 600
р.
Назначение
Готовая рабочая станция под задачи:
Конфигурация оборудования
Форм-фактор: Tower
CPU: 1× AMD Threadripper
ОЗУ: 256 GB ECC или non-ECC (по выбору)
Накопители: 2× NVMe SSD 2TB
GPU: 1× NVIDIA RTX 6000 Ada Generation
Сеть: 1GbE / 2.5GbE onboard
Охлаждение: активное, тихая работа, оптимизировано для офиса
Предустановленное ПО
Сервис и сопровождение
Цена: от 1 289 600 ₽
Гарантия 3 года: + 64 480 ₽
Гарантия 5 лет: +128 960 ₽
Настройка и поддержка (SLA на 3 года): + 257 920 ₽
Почему именно это решение
Готовая рабочая станция под задачи:
- генерации изображений, видео, аудио (StableDiffusion, ComfyUI, Runway)
- локального запуска LLM и ML-моделей без облаков
- индивидуальной и командной разработки (R&D, стартапы, дизайн-студии)
Конфигурация оборудования
Форм-фактор: Tower
CPU: 1× AMD Threadripper
ОЗУ: 256 GB ECC или non-ECC (по выбору)
Накопители: 2× NVMe SSD 2TB
GPU: 1× NVIDIA RTX 6000 Ada Generation
Сеть: 1GbE / 2.5GbE onboard
Охлаждение: активное, тихая работа, оптимизировано для офиса
Предустановленное ПО
- Dual Boot: Windows 11 + Ubuntu
- CUDA Toolkit
- Stable Diffusion WebUI + ComfyUI
- Python, pip, venv, Git
- Blender, Photoshop (опционально)
Сервис и сопровождение
- Полная настройка генеративных фреймворков
- Установка по сценариям: Art, NSFW, Product, Video
- Поддержка драйверов, обновлений, тех. помощь в Telegram
Цена: от 1 289 600 ₽
Гарантия 3 года: + 64 480 ₽
Гарантия 5 лет: +128 960 ₽
Настройка и поддержка (SLA на 3 года): + 257 920 ₽
Почему именно это решение
- Выдающаяся производительность RTX 6000 Ada для генерации
- Без подписок, без облаков — всё на вашей машине
- Идеальна как portable AI lab
- Тихая, офисная рабочая станция — не требует стойки или дата-центра
- Срок: 2–3 недели после оплаты
- Готова к работе «из коробки»
- Гарантия и настройка включены
Вернуться назад
Универсальный сервер для ИТ-инфраструктуры (2× Xeon Silver)
426 400
р.
Назначение
Надёжный универсальный сервер для широкого круга задач:
Конфигурация оборудования
Форм-фактор: 2U (стойка)
CPU: 2× Intel Xeon Silver
ОЗУ: 128 GB ECC
Хранилище: 2× NVMe SSD 2TB
Сеть: 2× 1GbE (Intel I350)
RAID: программный (Intel VROC или mdadm)
IPMI: удалённое управление с KVM
Предустановленное ПО
Сервис и сопровождение
Стоимость
Цена: 426 400 ₽
Гарантия 3 года: + 21 320 ₽
Гарантия 5 лет: +42 640 ₽
Настройка и поддержка (SLA на 3 года): + 85 280 ₽
Почему именно это решение
Условия поставки
Надёжный универсальный сервер для широкого круга задач:
- корпоративные приложения (ERP, CRM, API)
- базы данных, файловые сервисы
- внутренняя инфраструктура (DevOps, VPN, CI/CD)
- веб-хостинг, backend, виртуализация
Конфигурация оборудования
Форм-фактор: 2U (стойка)
CPU: 2× Intel Xeon Silver
ОЗУ: 128 GB ECC
Хранилище: 2× NVMe SSD 2TB
Сеть: 2× 1GbE (Intel I350)
RAID: программный (Intel VROC или mdadm)
IPMI: удалённое управление с KVM
Предустановленное ПО
- Ubuntu Server 22.04 LTS
- Docker + Docker Compose
- PostgreSQL или MySQL (по запросу)
- NGINX, Node.js, Python runtime
- Supervisor, Fail2ban, Prometheus Exporters
Сервис и сопровождение
- Первичная настройка сервисов и базы данных
- Инструкции по развертыванию и доступу
- Поддержка по e-mail и Telegram
- Возможность кастомизации под ваши задачи
Стоимость
Цена: 426 400 ₽
Гарантия 3 года: + 21 320 ₽
Гарантия 5 лет: +42 640 ₽
Настройка и поддержка (SLA на 3 года): + 85 280 ₽
Почему именно это решение
- Оптимальная платформа по цене и надёжности
- Легко адаптируется под любую задачу
- Не требует больших мощностей, но стабилен в работе 24/7
- Идеален для организаций с собственной ИТ-инфраструктурой
Условия поставки
- Срок: от 2 недель после оплаты
- Сервер поставляется с документацией и гарантийным листом
- Возможность покупки в лизинг или кредит
Вернуться назад
Сервер для обучения LLM и тяжёлых AI-задач (4× NVIDIA H100)
12 750 800
р.
Назначение
Флагманское решение для:
Конфигурация оборудования
Форм-фактор: 4U (стойка, активное охлаждение)
CPU: 2× Intel Xeon Gold
ОЗУ: 1024 GB ECC DDR4/DDR5
Хранение: 4× NVMe 2TB + 2× SATA 4TB
GPU: 4× NVIDIA H100 PCIe 80GB
Сеть: 2× 25GbE (Mellanox ConnectX-6)
Дополнительно: Software RAID, BMC/IPMI, HBA Broadcom 9500-16i
Предустановленное ПО
Сервис и сопровождение
Стоимость
Цена (DDP Москва + ПО): 12 750 800 ₽
Гарантия 3 года: + 637 540 ₽
Гарантия 5 лет: + 1 275 080 ₽
Настройка и сопровождение (если отдельно): + 2 550 160 ₽
Почему именно это решение
Условия поставки
Флагманское решение для:
- обучения и дообучения больших языковых моделей (LLaMA, Falcon, Baichuan)
- генеративного ИИ (видео, 3D, мультиязычные ассистенты)
- корпоративных ML-инфраструктур и дата-центров
Конфигурация оборудования
Форм-фактор: 4U (стойка, активное охлаждение)
CPU: 2× Intel Xeon Gold
ОЗУ: 1024 GB ECC DDR4/DDR5
Хранение: 4× NVMe 2TB + 2× SATA 4TB
GPU: 4× NVIDIA H100 PCIe 80GB
Сеть: 2× 25GbE (Mellanox ConnectX-6)
Дополнительно: Software RAID, BMC/IPMI, HBA Broadcom 9500-16i
Предустановленное ПО
- Rocky Linux 9 или Ubuntu 22.04 LTS
- NVIDIA CUDA Toolkit + драйверы для H100
- PyTorch с Apex, Megatron-LM, FSDP, DeepSpeed (по запросу)
- NVIDIA Triton Inference Server
- Slurm / Kubernetes (опционально)
Сервис и сопровождение
- Предтестирование под нагрузкой и настройка BIOS/режимов питания
- Технический аудит и рекомендации по архитектуре
- Поддержка по драйверам и оптимизациям — 3 месяца бесплатно
Стоимость
Цена (DDP Москва + ПО): 12 750 800 ₽
Гарантия 3 года: + 637 540 ₽
Гарантия 5 лет: + 1 275 080 ₽
Настройка и сопровождение (если отдельно): + 2 550 160 ₽
Почему именно это решение
- Работа напрямую с ODM (Inspur, Supermicro), оптимальные цены
- Тестирование под ваши модели до покупки
- Гибкость в BIOS/OS/driver настройках
- Работаем с НДС, документы, спецификации, техпаспорт
Условия поставки
- Срок: 4–5 недель после оплаты
- Сервер поставляется готовым к запуску
- Транспортировка в промышленной упаковке (ударозащита, влагозащита)
Вернуться назад
Сервер для обучения ИИ-моделей (4× NVIDIA A100)
6 964 968
р.
Назначение
Идеальное решение для компаний и команд, которые:
Конфигурация оборудования
Форм-фактор: 4U (стойка)
CPU: 2× Intel Xeon Gold
ОЗУ: 512 GB ECC DDR4
Хранение: 4× NVMe 2TB + 2× SATA 4TB
GPU: 4× NVIDIA A100 40GB PCIe
Сеть: 2× 25GbE (Mellanox ConnectX-5)
Дополнительно: Software RAID (ZFS), BMC/IPMI, HBA Broadcom 9400-8i (опционально)
Предустановленное ПО
Сервис и сопровождение
Стоимость
Цена (DDP Москва + предустановленное ПО): 6 964 968 ₽
Гарантия 3 года: + 348 248 ₽
Гарантия 5 лет: + 696 496 ₽
Настройка и сопровождение (SLA на 3 года): 1 392 993 ₽
Почему именно это решение
Условия поставки
Идеальное решение для компаний и команд, которые:
- разрабатывают свои нейросети (CV, NLP, генерация)
- обучают модели на собственных датасетах
- строят инфраструктуру для запуска и дообучения LLM
Конфигурация оборудования
Форм-фактор: 4U (стойка)
CPU: 2× Intel Xeon Gold
ОЗУ: 512 GB ECC DDR4
Хранение: 4× NVMe 2TB + 2× SATA 4TB
GPU: 4× NVIDIA A100 40GB PCIe
Сеть: 2× 25GbE (Mellanox ConnectX-5)
Дополнительно: Software RAID (ZFS), BMC/IPMI, HBA Broadcom 9400-8i (опционально)
Предустановленное ПО
- Ubuntu Server 22.04 LTS
- CUDA Toolkit + cuDNN
- PyTorch и/или TensorFlow
- NCCL, DDP, JupyterLab
- Git, rsync, wget, CLI-утилиты
Сервис и сопровождение
- Поставка готового к работе сервера
- Поддержка по вопросам ПО и обновлений — 3 месяца бесплатно
- Опционально: SLA-сервис, техподдержка L2/L3, удалённая диагностик
Стоимость
Цена (DDP Москва + предустановленное ПО): 6 964 968 ₽
Гарантия 3 года: + 348 248 ₽
Гарантия 5 лет: + 696 496 ₽
Настройка и сопровождение (SLA на 3 года): 1 392 993 ₽
Почему именно это решение
- Платформы от Inspur, Gigabyte, Supermicro — проверенные в ЦОДах
- Преднастройка под задачу: от ML до DDP
- Доставка и документация в комплекте
- Возможность аренды или покупки через юр. лицо
Условия поставки
- Срок: от 3 недель после оплаты
- Гарантия, техпаспорт, чек-лист тестов включены
- Поддержка сертификации в РФ
Вернуться назад
LLM TRAINING (8хGPU) (Скоро в Реестре МПТ)
Назначение
Высокопроизводительное решение для:
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
Сервис и сопровождение
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
Условия поставки
Высокопроизводительное решение для:
- обучения нейросетей и языковых моделей (LLaMA, Baichuan, Falcon)
- генеративного ИИ (StableDiffusion, видео, мультиязычные ассистенты)
- задач анализа видео, big data и 3D-визуализации
- 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
Вернуться назад
Сервер для AI-инференса (2× NVIDIA A100)
3 748 800
р.
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:
Конфигурация оборудования
Форм-фактор: 2U (стойка)
CPU: 2× Intel Xeon Silver
ОЗУ: 256 GB ECC DDR4
Накопители: 2× NVMe 2TB
GPU: 2× NVIDIA A100 40GB PCIe
Сеть: 2× 10GbE (Intel X550-T2 или Mellanox ConnectX-4)
Удалённое управление: BMC с KVM/IPMI
Предустановленное ПО
Сервис и сопровождение
Стоимость
Цена (с DDP Москва + предустановкой): 3 748 800 ₽
Гарантия 3 года: + 187 440 ₽
Гарантия 5 лет: + 374 880 ₽
Настройка и сопровождение (SLA на 3 года): + 749 760 ₽
Почему именно это решение
Условия поставки
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
Конфигурация оборудования
Форм-фактор: 2U (стойка)
CPU: 2× Intel Xeon Silver
ОЗУ: 256 GB ECC DDR4
Накопители: 2× NVMe 2TB
GPU: 2× NVIDIA A100 40GB PCIe
Сеть: 2× 10GbE (Intel X550-T2 или Mellanox ConnectX-4)
Удалённое управление: BMC с KVM/IPMI
Предустановленное ПО
- Ubuntu Server 22.04 LTS
- NVIDIA CUDA Toolkit
- Docker
- TorchServe (API-платформа для моделей PyTorch)
- HuggingFace Transformers
- Мониторинг: Prometheus + Grafana (по запросу)
Сервис и сопровождение
- Первичная настройка и тестирование включены
- Поддержка по e-mail/Telegram — 3 месяца бесплатно
- Опционально: расширенная гарантия на 3 или 5 лет
- Возможна аренда сервера для теста на 14 дней
Стоимость
Цена (с DDP Москва + предустановкой): 3 748 800 ₽
Гарантия 3 года: + 187 440 ₽
Гарантия 5 лет: + 374 880 ₽
Настройка и сопровождение (SLA на 3 года): + 749 760 ₽
Почему именно это решение
- Работаем напрямую с ODM (Inspur, Supermicro, Gigabyte)
- Собираем серверы под задачи заказчика
- Поддерживаем доставку и сопровождение по всей РФ
- Предлагаем альтернативу облакам с понятной экономикой
Условия поставки
- Срок отгрузки: 2–3 недели с момента оплаты
- Поставка DDP (включено всё: таможня, логистика, сертификаты)
- Доступен договор поставки с юр. лицом, оплата с НДС
Вернуться назад
Сервер для хранения и подачи данных (12× SATA HDD + NVMe)
800 000
р.
Назначение
Надёжный сервер-хранилище для:
Конфигурация оборудования
Форм-фактор: 4U (горизонтальный сервер для стойки)
CPU: 1× Intel Xeon Silver
ОЗУ: 128 GB ECC
Хранилище: 12× SATA HDD по 12 ТБ + 2× NVMe SSD (кэш)
RAID: аппаратный контроллер LSI 9361-8i или программный ZFS
HBA: LSI 9211-8i / Broadcom 9305-16i
Сеть: 1× 25GbE (Intel X710-DA2 или Mellanox)
Управление: IPMI / BMC
Предустановленное ПО
Сервис и сопровождение
Стоимость
Цена (DDP Москва + ПО): от 800 000 ₽
Гарантия 3 года: +40 000 ₽
Гарантия 5 лет: + 80 000 ₽
Настройка и поддержка (SLA на 3 года): 160 000 ₽
Почему именно это решение
Надёжный сервер-хранилище для:
- хранения датасетов и моделей для ML/AI
- потоковой подачи данных для inference/training
- резервного копирования и архивации
- интеграции в гибридную инфраструктуру
- Подходит для дата-центров, ИТ-отделов, аналитических команд и системных интеграторов
Конфигурация оборудования
Форм-фактор: 4U (горизонтальный сервер для стойки)
CPU: 1× Intel Xeon Silver
ОЗУ: 128 GB ECC
Хранилище: 12× SATA HDD по 12 ТБ + 2× NVMe SSD (кэш)
RAID: аппаратный контроллер LSI 9361-8i или программный ZFS
HBA: LSI 9211-8i / Broadcom 9305-16i
Сеть: 1× 25GbE (Intel X710-DA2 или Mellanox)
Управление: IPMI / BMC
Предустановленное ПО
- TrueNAS Core или Rocky Linux + ZFS
- NFS, SMB, rsync, SFTP (по выбору)
- SMART-мониторинг, RAID-утилиты
- Prometheus Node Exporter
Сервис и сопровождение
- Подбор конфигурации под конкретную нагрузку
- Поддержка RAID-массивов и зеркалирования
- Гибкое резервное копирование и управление правами доступа
Стоимость
Цена (DDP Москва + ПО): от 800 000 ₽
Гарантия 3 года: +40 000 ₽
Гарантия 5 лет: + 80 000 ₽
Настройка и поддержка (SLA на 3 года): 160 000 ₽
Почему именно это решение
- Высокая плотность хранилища (144 ТБ RAW + SSD кэш)
- Интеграция с AI-инфраструктурой
- Поддержка всех распространённых файловых протоколов
- Надёжные HBA-контроллеры, сертифицированные для RAID
Вернуться назад
Компактный сервер для Edge AI (1× NVIDIA L4)
952 560
р.
Назначение
Готовое решение для развёртывания нейросетей прямо на объектах:
Конфигурация оборудования
Форм-фактор: 2U short-depth или Tower (по выбору)
CPU: 1× AMD EPYC
ОЗУ: 128 GB ECC
Накопители: 2× NVMe 1TB
GPU: 1× NVIDIA L4 (low-profile, энергоэффективный)
Сеть: 2× 1GbE (Intel I210)
Управление: IPMI/BMC для удалённого доступа
Предустановленное ПО
Сервис и сопровождение
Стоимость
Цена (DDP Москва + ПО): 952 560 ₽
Гарантия 3 года: +47 628 ₽
Гарантия 5 лет: + 95 256 ₽
Настройка и поддержка (SLA на 3 года): 190 512 ₽
Почему именно это решение
Условия поставки
Готовое решение для развёртывания нейросетей прямо на объектах:
- видеонаблюдение и распознавание лиц/номеров
- анализ поведения в магазинах и ТЦ
- контроль производственных линий
- автосервис, логистика, транспорт
- Устанавливается в локальную сеть, не требует подключения к облаку
Конфигурация оборудования
Форм-фактор: 2U short-depth или Tower (по выбору)
CPU: 1× AMD EPYC
ОЗУ: 128 GB ECC
Накопители: 2× NVMe 1TB
GPU: 1× NVIDIA L4 (low-profile, энергоэффективный)
Сеть: 2× 1GbE (Intel I210)
Управление: IPMI/BMC для удалённого доступа
Предустановленное ПО
- Ubuntu Server или Desktop (по задаче)
- NVIDIA TensorRT + ONNX Runtime
- OpenCV, FFmpeg (видеообработка)
- AI SDK (YOLO, Mobilenet, EfficientNet)
- MQTT, Node-RED — интеграция с системами
Сервис и сопровождение
- Настройка под конкретную задачу: видеоаналитика, распознавание
- Инструкция для локальной интеграции
- 3 месяца базовой поддержки
- Возможна установка в стойку или в промышленный корпус
Стоимость
Цена (DDP Москва + ПО): 952 560 ₽
Гарантия 3 года: +47 628 ₽
Гарантия 5 лет: + 95 256 ₽
Настройка и поддержка (SLA на 3 года): 190 512 ₽
Почему именно это решение
- Платформа под реальные кейсы бизнеса
- Очень низкое энергопотребление
- Компактность и тихая работа
- Сборка и настройка в РФ
Условия поставки
- Срок: от 2 недель с момента оплаты
- Транспортировка в защищённой упаковке
- Возможна доставка в регионы и монтаж
Вернуться назад
NVIDIA A100
40GB PCIe
Универсальный ускоритель для задач машинного обучения, высокопроизводительных вычислений и анализа данных.
Цена: 978 885 р.
Срок поставки: от 2х недель
Гарантия: до 3 лет
Поддержка: 3 мес. бесплатно
- Форм-фактор: PCIe 4.0
- Память: 40 ГБ HBM2e
- Пропускная способность памяти: до 1.6 ТБ/с
- Тензорные ядра: 3-го поколения
- NVLink: поддержка через NVLink Bridge (до 600 ГБ/с между GPU)
- Поддержка: CUDA Toolkit, cuDNN, PyTorch, TensorFlow
Цена: 978 885 р.
Срок поставки: от 2х недель
Гарантия: до 3 лет
Поддержка: 3 мес. бесплатно
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
Расширенная версия с удвоенным объемом памяти для крупных
AI-моделей и вычислительных задач.
Цена: 1 850 688 р,
Срок поставки: от 2х недель
Гарантия: до 3 лет
Поддержка: 3 мес. бесплатно
AI-моделей и вычислительных задач.
- Форм-фактор: PCIe 4.0
- Память: 80 ГБ HBM2e
- Пропускная способность памяти: до 2.0 ТБ/с
- Тензорные ядра: 3-го поколения
- NVLink: поддержка через NVLink Bridge (до 600 ГБ/с между GPU)
- Поддержка: CUDA Toolkit, cuDNN, PyTorch, TensorFlow
Цена: 1 850 688 р,
Срок поставки: от 2х недель
Гарантия: до 3 лет
Поддержка: 3 мес. бесплатно
NVIDIA A100
80GB PCIe
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
GPU нового поколения Hopper для генеративного ИИ и масштабных LLM. Повышенная производительность FP8/FP16 + Transformer Engine.
Цена: 2 427 975 р.
Срок поставки: от 2х недель
Гарантия: до 3 лет
Поддержка: 3 мес. бесплатно
- Форм-фактор: PCIe 5.0
- Память: 80 ГБ HBM3
- Пропускная способность памяти: до 2.0 ТБ/с
- Тензорные ядра: 4-го поколения
- NVLink: поддержка через NVLinkBridge (до 900 ГБ/с)
- Поддержка: CUDA 12. x, PyTorch, TensorFlow, Triton Inference Server
Цена: 2 427 975 р.
Срок поставки: от 2х недель
Гарантия: до 3 лет
Поддержка: 3 мес. бесплатно
NVIDIA H100
80GB PCIe
NVIDIA A100
40GB SXM
Ускоритель для серверов в форм-факторе SXM, обеспечивающий максимальную производительность и поддержку NVLink.
Цена: 355 104 р.
Срок поставки: от 2х недель
Гарантия: до 3 лет
Поддержка: 3 мес. бесплатно
- Форм-фактор: SXM4
- Память: 40 ГБ HBM2e
- Пропускная способность памяти: до 1.6 ТБ/с
- Тензорные ядра: 3-го поколения
- NVLink: до 600 ГБ/с межсоединений (4-/8-GPU конфигурации)
- Поддержка: CUDA Toolkit, cuDNN, PyTorch, TensorFlow
Цена: 355 104 р.
Срок поставки: от 2х недель
Гарантия: до 3 лет
Поддержка: 3 мес. бесплатно
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
NVIDIA A100
80GB SXM
Максимальная версия A100 для задач глубокого обучения и HPC. Идеальна для крупных кластеров с NVLink.
Цена: 761 805 р.
Срок поставки: от 2х недель
Гарантия: до 3 лет
Поддержка: 3 мес. бесплатно
- Форм-фактор: SXM4
- Память: 80 ГБ HBM2e
- Пропускная способность памяти: до 2.0 ТБ/с
- Тензорные ядра: 3-го поколения
- NVLink: до 600 ГБ/с межсоединений (4-/8-GPU конфигурации)
- Поддержка: CUDA Toolkit, cuDNN, PyTorch, TensorFlow, Triton
Цена: 761 805 р.
Срок поставки: от 2х недель
Гарантия: до 3 лет
Поддержка: 3 мес. бесплатно
оставить заявку
оставить заявку
Флагманский GPU для генеративного ИИ, LLM и научных вычислений. Реализует все преимущества архитектуры Hopper.
Цена: 1 824 444 р.
Срок поставки: от 2х недели
Гарантия: до 3 лет
Поддержка: 3 мес. бесплатно
- Форм-фактор: SXM5
- Память: 80 ГБ HBM3
- Пропускная способность памяти: до 3.35 ТБ/с
- Тензорные ядра: 4-го поколения + Transformer Engine
- NVLink: до 900 ГБ/с межсоединений (4-/8-GPU конфигурации)
- Поддержка: CUDA 12.x, PyTorch, TensorFlow, Triton
Цена: 1 824 444 р.
Срок поставки: от 2х недели
Гарантия: до 3 лет
Поддержка: 3 мес. бесплатно
NVIDIA H100
80GB SXM
NVIDIA H200
141GB NVL
Двухчиповый ускоритель для ИИ-кластеров и LLM-инференса. Обеспечивает максимум памяти и межсоединений для генеративного ИИ.
Цена: 2 573 127 р.
Срок поставки: от 2х недель
Гарантия: до 3 лет
Поддержка: 3 мес.бесплатно
- Форм-фактор: NVL (2× GPU в одном модуле)
- Память: 2 × 141 ГБ HBM3e (282 ГБ суммарно)
- Пропускная способность памяти: до 4.8 ТБ/с на GPU
- Тензорные ядра: 4-го поколения
- NVLink: встроенное межсоединение между GPU (1.8 ТБ/с)
- Поддержка: CUDA 12.x, PyTorch, TensorFlow, Triton
Цена: 2 573 127 р.
Срок поставки: от 2х недель
Гарантия: до 3 лет
Поддержка: 3 мес.бесплатно
оставить заявку
оставить заявку
Следующее поколение Hopper с увеличенной памятью HBM3e. Подходит для LLM-моделей с триллионами параметров.
Цена: 2 290 437 р.
Срок поставки: от 2х недель
Гарантия: до 3 лет
Поддержка: 3 мес. бесплатно
- Форм-фактор: SXM5
- Память: 141 ГБ HBM3e
- Пропускная способность памяти: до 4.8 ТБ/с
- Тензорные ядра: 4-го поколения + Transformer Engine
- NVLink: до 900 ГБ/с межсоединений (4-/8-GPU конфигурации)
- Поддержка: CUDA 12.x, PyTorch, TensorFlow, Triton
Цена: 2 290 437 р.
Срок поставки: от 2х недель
Гарантия: до 3 лет
Поддержка: 3 мес. бесплатно
NVIDIA H200
141GB SXM
NVIDIA DGX H200 — применение и преимущества
</04>
NVIDIA DGX H200 подходит компаниям, которым нужна собственная мощная инфраструктура под обучение и запуск больших AI-моделей. Платформа особенно полезна там, где обычного GPU-сервера уже недостаточно: модели не помещаются в память, обучение занимает слишком много времени, облачные расходы становятся непредсказуемыми, а данные нужно держать внутри корпоративного периметра.
DGX H200 используют для обучения LLM, fine-tuning больших языковых моделей, генеративного ИИ, RAG-систем, инференса, компьютерного зрения, рекомендательных моделей, научных расчетов, моделирования и задач с большими датасетами. За счет увеличенной HBM3e-памяти система лучше подходит для сценариев, где важны крупные модели, длинные последовательности, большие батчи и высокая скорость доступа к данным.
NVIDIA DGX H200 широко используется для:
DGX H200 помогает быстрее развернуть AI-инфраструктуру без самостоятельной сборки решения из отдельных GPU, сетевых карт, накопителей, серверной платформы и программного стека. Система уже рассчитана на интенсивные вычисления, параллельное обучение моделей, быстрый обмен между GPU и подключение к высокоскоростной сети дата-центра.
При покупке NVIDIA DGX H200 важно заранее оценить требования к питанию, охлаждению, серверной стойке, сети, хранению данных и программному окружению. Мы консультируем по выбору решения, помогаем рассчитать инфраструктурные требования, организуем поставку, тестирование и интеграцию DGX H200 под задачи вашей команды. Также можем помочь с настройкой CUDA, драйверов, Docker, PyTorch, TensorFlow и окружения для рабочих AI-пайплайнов.
DGX H200 используют для обучения LLM, fine-tuning больших языковых моделей, генеративного ИИ, RAG-систем, инференса, компьютерного зрения, рекомендательных моделей, научных расчетов, моделирования и задач с большими датасетами. За счет увеличенной HBM3e-памяти система лучше подходит для сценариев, где важны крупные модели, длинные последовательности, большие батчи и высокая скорость доступа к данным.
NVIDIA DGX H200 широко используется для:
- обучения больших языковых моделей и генеративного ИИ;
- fine-tuning и дообучения корпоративных LLM;
- инференса LLM и production AI-сервисов;
- RAG-систем, чат-ботов и AI-ассистентов;
- deep learning, ML и задач дата-сайенса;
- компьютерного зрения, видеоаналитики и обработки изображений;
- рекомендательных систем и аналитики больших данных;
- высокопроизводительных вычислений HPC;
- построения масштабируемых GPU-кластеров для R&D и production-нагрузок.
DGX H200 помогает быстрее развернуть AI-инфраструктуру без самостоятельной сборки решения из отдельных GPU, сетевых карт, накопителей, серверной платформы и программного стека. Система уже рассчитана на интенсивные вычисления, параллельное обучение моделей, быстрый обмен между GPU и подключение к высокоскоростной сети дата-центра.
При покупке NVIDIA DGX H200 важно заранее оценить требования к питанию, охлаждению, серверной стойке, сети, хранению данных и программному окружению. Мы консультируем по выбору решения, помогаем рассчитать инфраструктурные требования, организуем поставку, тестирование и интеграцию DGX H200 под задачи вашей команды. Также можем помочь с настройкой CUDA, драйверов, Docker, PyTorch, TensorFlow и окружения для рабочих AI-пайплайнов.
GETCORE
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
Поможем подобрать конфигурацию с NVIDIA DGX H200
Кому подойдёт NVIDIA DGX H200
</05>
ML-инженеры
AI-стартапы
Системные интеграторы
Научные и HPC-центры
Корпоративные ИТ-отделы
- Запуск собственной AI-инфраструктуры
- Снижение затрат по сравнению с облаком
- Масштабирование под рост нагрузки
- Обучение LLM и CV
- Работа с большими батчами
- DDP и NVLink-конфигурации
- Контроль над данными
- Интеграция в существующие серверы
- Работа 24/7
- Поставка GPU отдельно или в сервере
- Документация и гарантия
- Поддержка тендерных проектов
- Высокопроизводительные вычисления
- Большие датасеты
- Многокарточные конфигурации
вопросы о NVIDIA DGX H200
</06>
NVIDIA DGX H200 стоит рассматривать, если вашим задачам важен увеличенный объем GPU-памяти и высокая пропускная способность HBM3e. Это актуально для больших языковых моделей, длинного контекста, крупных батчей, сложного инференса, мультимодальных моделей и проектов, где данные должны постоянно находиться в быстрой памяти GPU.
DGX H100 остается мощным решением для обучения ИИ и HPC, но DGX H200 лучше подходит для сценариев, где узким местом становится именно память: объем модели, размер датасета, требования к скорости инференса или масштаб production-нагрузки.
DGX H100 остается мощным решением для обучения ИИ и HPC, но DGX H200 лучше подходит для сценариев, где узким местом становится именно память: объем модели, размер датасета, требования к скорости инференса или масштаб production-нагрузки.
Да, NVIDIA DGX H200 хорошо подходит для обучения, дообучения и запуска больших языковых моделей, генеративного ИИ, RAG-систем, AI-ассистентов, чат-ботов и корпоративных интеллектуальных сервисов. Платформа объединяет 8 GPU H200, 1 128 ГБ общей GPU-памяти и высокоскоростной обмен между ускорителями.
Такое решение особенно полезно для команд, которые регулярно работают с LLM, хотят ускорить эксперименты, сократить зависимость от облака и развернуть собственную AI-инфраструктуру внутри компании.
Такое решение особенно полезно для команд, которые регулярно работают с LLM, хотят ускорить эксперименты, сократить зависимость от облака и развернуть собственную AI-инфраструктуру внутри компании.
Перед внедрением NVIDIA DGX H200 важно проверить инженерную и IT-инфраструктуру: питание, охлаждение, стойку, сетевые подключения, систему хранения данных, резервирование, безопасность и доступность каналов передачи данных. Для AI-нагрузок недостаточно просто поставить сервер — важно, чтобы данные быстро поступали к GPU и не создавали узкое место.
Мы помогаем заранее рассчитать требования к размещению DGX H200, подготовить схему подключения, оценить нагрузку на питание и охлаждение, а также понять, какие доработки могут потребоваться в серверной или дата-центре.
Мы помогаем заранее рассчитать требования к размещению DGX H200, подготовить схему подключения, оценить нагрузку на питание и охлаждение, а также понять, какие доработки могут потребоваться в серверной или дата-центре.
Да, NVIDIA DGX H200 можно интегрировать в существующую IT-инфраструктуру компании: подключить к корпоративной сети, системам хранения, MLOps-инструментам, Kubernetes-кластеру, внутренним сервисам разработки и пайплайнам обработки данных.
Перед поставкой важно проверить пропускную способность сети, скорость доступа к данным, совместимость с текущим программным стеком и требования к информационной безопасности. Мы помогаем подобрать схему интеграции, чтобы DGX H200 работала не как отдельный сервер, а как часть полноценной AI-инфраструктуры.
Перед поставкой важно проверить пропускную способность сети, скорость доступа к данным, совместимость с текущим программным стеком и требования к информационной безопасности. Мы помогаем подобрать схему интеграции, чтобы DGX H200 работала не как отдельный сервер, а как часть полноценной AI-инфраструктуры.
Выбор зависит от характера нагрузки. Облако удобно для коротких экспериментов и временных задач, но при постоянном обучении моделей, регулярном инференсе, работе с конфиденциальными данными и высокой загрузке GPU собственная DGX-инфраструктура часто становится более управляемым решением.
NVIDIA DGX H200 можно рассматривать для покупки, лизинга или проектной поставки под конкретные задачи. Мы помогаем сравнить сценарии, оценить требования к мощности, инфраструктуре и бюджету, а затем подобрать формат, который будет рационален именно для вашей команды.
NVIDIA DGX H200 можно рассматривать для покупки, лизинга или проектной поставки под конкретные задачи. Мы помогаем сравнить сценарии, оценить требования к мощности, инфраструктуре и бюджету, а затем подобрать формат, который будет рационален именно для вашей команды.
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
position: absolute;
width: 130px;
height: 394px;
left: 1644px;
top: 159px;
font-family: 'Russo One';
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 52px;
line-height: 109.5%;
/* or 57px */
text-transform: uppercase;
color: #303A41;
----
ОТЗЫВЫ
</07>
IT-Директор
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
Подробнее о cookies
Файлы cookie, необходимые для корректной работы сайта, всегда включены. Другие файлы cookie настраиваются