Supermicro ARS-511GD-NB-LCC — компактная Super AI Station в формате Tower / 5U для AI development, data science, AI inference, training и fine-tuning моделей.
Supermicro ARS-511GD-NB-LCC — AI-платформа нового класса для команд, которым нужна мощность дата-центрового уровня без развёртывания полноценной стойки с GPU-серверами. Система выполнена в формате Tower or 5U и использует NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, где CPU и GPU связаны через NVIDIA NVLink-C2C. Такая архитектура подходит для локальной разработки AI-приложений, инференса крупных моделей, fine-tuning, data science, работы с автономными агентами и исследовательских задач.
Форм-фактор: Tower или 5U
Платформа: Super AI Station
Процессор: NVIDIA Grace CPU Superchip, 72 ядра
GPU: onboard NVIDIA Blackwell B300
GPU-память: до 252 ГБ HBM3e
Системная память: 4×128 ГБ LPDDR5X, всего 496 ГБ
Общая coherent memory: до 748 ГБ
CPU-GPU interconnect: NVIDIA NVLink-C2C
Накопители: 4 M.2 PCIe 5.0 NVMe
Сеть: dual-port QSFP 400GbE через NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC
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 серверы под конкретные задачи, от обучения и инференса LLM, до систем хранения, виртуализации и HPC. Работаем с проверенными платформами мировых вендоров и бюджетными OEM-производителями, обеспечиваем совместимость, тестирование и поддержку.
Оставьте заявку и мы подберем необходимое оборудование под ваши задачи
ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ
ARS-511GD-NB-LCC — ПРИМЕНЕНИЕ И ПРЕИМУЩЕСТВА
</04>
Supermicro SYS-210GP-DNR интересен прежде всего там, где нужно совместить плотность размещения, гибкость и разделение вычислительных ресурсов. В отличие от классических одноузловых GPU серверов, эта платформа объединяет два независимых узла в одном 2U корпусе. Это удобно для сценариев, где нужно запускать разные сервисы, делить инфраструктуру между командами или распределять GPU-нагрузку между несколькими задачами без развёртывания отдельных серверов.
Supermicro ARS-511GD-NB-LCC используется для:
локальной разработки AI-приложений
инференса и fine-tuning моделей
data science и predictive analytics
исследовательских лабораторий
автономных AI-агентов
безопасной работы с корпоративными данными on-premise
прототипирования AI-сервисов перед масштабированием в дата-центре
Главное преимущество модели — сочетание NVIDIA Grace CPU, Blackwell B300 GPU, 748 ГБ coherent memory, NVLink-C2C и 400GbE-сети в компактном форм-факторе. Такая система удобна для команд, которым важно быстро тестировать модели, работать с закрытыми данными локально и не зависеть от облачных GPU-ресурсов на каждом этапе разработки.
Обычная GPU-рабочая станция чаще всего строится вокруг PCIe-видеокарт. ARS-511GD-NB-LCC использует NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, где Grace CPU и B300 GPU объединены в единую платформу с coherent memory и NVLink-C2C. Это делает систему ближе к дата-центровым AI-решениям, но в более компактном формате Tower / 5U.
Модель стоит рассматривать для AI development, data science, AI inference / training, research lab и national lab. Также Supermicro отдельно выделяет сценарии agentic AI, predictive analytics, model training, fine-tuning и multi-user private cloud.
Да, это один из ключевых сценариев. Supermicro позиционирует Super AI Station как on-prem платформу, которая помогает держать proprietary data и интеллектуальную собственность внутри компании, без постоянной передачи данных во внешнее облако.
Да, система может использоваться как локальный вычислительный узел для команды. В материалах Supermicro указана поддержка Multi-Instance GPU, что позволяет разделять GPU на изолированные инстансы для локальной разработки несколькими пользователями.
В этой модели используется closed-loop liquid cooling / Direct-to-Chip cold plate. Это важно, потому что система объединяет мощный GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip в компактном корпусе Tower / 5U и должна стабильно работать под длительными AI-нагрузками в офисной или лабораторной среде.
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