Мо, Химки, ул.Ленинградская, с.25
Адрес:
Эл.почта:
Телефон:
Контакты
Меню
GETCORE
Supermicro SYS-821GE-TNHR — 8U GPU сервер на базе NVIDIA HGX H100/H200 8-GPU для AI, Deep Learning, HPC, LLM, аналитики и научных вычислений.
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;
----
SUPERMICRO
SYS-821GE-
TNHR
Купить / лизинг
</01>
NVLink
и NVSwitch
архитектура
и NVSwitch
архитектура
✓
8U сервер
для AI
и HPC
для AI
и HPC
✓
NVIDIA HGX
H100 / H200
8-GPU
H100 / H200
8-GPU
✓
Testing ...
Analysis ...
Уточнить наличие на складе
SUPERMICRO SYS-821GE-TNHR – ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ
SUPERMICRO SYS-821GE-TNHR — технические характерис-тики
</02>
Supermicro SYS-821GE-TNHR — высокопроизводительная 8U GPU-платформа для задач, где требуется связка из восьми SXM-ускорителей NVIDIA и быстрый обмен данными между GPU. Сервер поддерживает NVIDIA HGX H100 8-GPU 80GB и NVIDIA HGX H200 8-GPU 141GB, использует межGPU-связь NVLink with NVSwitch, процессоры Intel Xeon Scalable 5-го/4-го поколения и память DDR5 ECC. Такая конфигурация подходит для обучения моделей, AI-инференса, HPC, drug discovery, аналитики, финансового моделирования и вычислительных кластеров.
- Форм-фактор: 8U Rackmount
- Платформа: DP Intel 8U System with NVIDIA HGX H100/H200 8-GPU and Rear I/O
- Материнская плата: Super X13DEG-OAD
- Процессоры: 2× Intel Xeon Scalable 5th / 4th Gen
- Сокет: Dual Socket E, LGA-4677
- Максимум CPU: до 64C / 128T и до 320 MB cache на процессор
- CPU TDP: до 350W для air-cooled конфигурации
- GPU: 8 onboard SXM GPU
- GPU-платформа: NVIDIA HGX H100 8-GPU 80GB или NVIDIA HGX H200 8-GPU 141GB
- CPU-GPU interconnect: PCIe 5.0 x16
- GPU-GPU interconnect: NVIDIA NVLink with NVSwitch
- Память: 32 DIMM DDR5 ECC RDIMM
- Объём памяти: до 4 ТБ DDR5-5600 при 1DPC или до 8 ТБ DDR5-4400 при 2DPC
- Слоты расширения: 8 PCIe 5.0 x16 LP + 2 PCIe 5.0 x16 FHHL, дополнительные FHHL-слоты опционально
- Накопители: 12 front hot-swap 2.5" NVMe по умолчанию, до 16 NVMe с опцией + 3 SATA
- Загрузочные накопители: 2 M.2 NVMe
- Сеть: гибкие сетевые опции, включая 10GbE / 25GbE через дополнительные адаптеры
- Охлаждение: до 10 heavy-duty fans с управлением скоростью
- Питание: 6×3000W Titanium, резервирование 4+2; опционально до 8×3000W 4+4
- AI / Deep Learning Training
- High Performance Computing
- LLM training и inference
- Conversational AI
- Business Intelligence & Analytics
- Drug Discovery
- Climate and Weather Modeling
- Finance & Economics
- Healthcare и Industrial Automation
- дата-центровые 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 СЕРВЕРАМИ SUPERMICRO
ПОДБИРАЕМ
КОНФИГУРАЦИЮ
ПОД ЗАДАЧИ
КОНФИГУРАЦИЮ
ПОД ЗАДАЧИ
ТЕСТИРУЕМ
И ПРОВЕРЯЕМ
ОБОРУДОВАНИЕ
И ПРОВЕРЯЕМ
ОБОРУДОВАНИЕ
ПОСТАВКА
И
СОПРОВОЖДЕНИЕ
И
СОПРОВОЖДЕНИЕ
НУЖНА ПОМОЩЬ В ПОДБОРЕ GPU СЕРВЕРА?
Оставьте заявку, и мы подготовим
коммерческое предложение на
SUPERMICRO SYS-821GE-TNHR
коммерческое предложение на
SUPERMICRO SYS-821GE-TNHR
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
Показатель
ВЫВОД:
Экономическая выгода
Облако / аренда
—
❌ Есть
❌ Ограниченная
❌ Частичный
❌ Нет
5 – 7 млн ₽
0 ₽
150 000 – 250 000 ₽
❌ Нет
Ежемесячный платёж
Первоначальные вложения
Суммарные расходы за 3 года
Право собственности
Контроль над данными
Настройка под задачи
Риски роста тарифов
Экономия за 3 года
Скорость возврата инвестиций
</03>
Скорость возврата инвестиций
Экономия за 3 года
Риски роста тарифов
Настройка под задачи
Контроль над данными
Право собственности
Суммарные расходы за 3 года
Первоначальные вложения
Ежемесячный платёж
ПОКУПКА
3 – 4 млн ₽
✔ Нет
✔ Полная
✔ Полный
✔ Да
1,8 – 2 млн ₽
100% стоимости
0 ₽
✔ Быстрая ( 1–1,5 г.)
Выгода от покупки сервера:
Нет, проще облако
Зависит от задач (возможно гибрид)
Выгодно переходить на свои сервера
Очень выгодно. Окупаемость < года
100.000 + руб.
50.000 – 100.000 руб.
Менее 50.000 руб.
Расход на облако, ЕЖЕМЕСЯЧНО
150.000 + руб.
Покупка или Аренда сервера — это экономия от 2 до 4 миллионов рублей за 3 года и полный контроль над вашей инфраструктурой
✓
Точный подбор конфигурации под вашу модель, фреймворк и бюджет
✓
Оптимальные цены. Мы самостоятельно импортируем без посредников
✓
Надежность. Сборка, стресс-тесты, надежный послепродажный сервис
✓
Быстрые поставки со склада и под заказ
✓
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.
ПЛАТФОРМЫ
SUPERMICRO
SUPERMICRO SYS-821GE-TNHR— ПРИМЕНЕНИЕ И ПРЕИМУЩЕСТВА
</04>
Supermicro SYS-821GE-TNHR стоит рассматривать для проектов, где PCIe GPU-сервер уже не даёт нужной связности между ускорителями, но переход на самые новые B200/B300-платформы не всегда обязателен или экономически оправдан. Архитектура HGX H100/H200 8-GPU с NVLink и NVSwitch позволяет использовать ускорители как единую мощную GPU-подсистему, а не как набор независимых карт. Это особенно важно для обучения моделей, HPC-расчётов, больших inference-нагрузок и задач, где обмен между GPU напрямую влияет на итоговую производительность.
Supermicro SYS-821GE-TNHR используется для:
Сильная сторона модели — баланс между зрелой HGX-архитектурой H100/H200, большим объёмом DDR5-памяти, быстрыми NVMe-накопителями и расширяемой сетевой частью. Такой сервер хорошо подходит для инфраструктуры, где нужна серьёзная multi-GPU производительность, но важно сохранять предсказуемость платформы, понятную эксплуатацию и совместимость с уже существующим AI/HPC-стеком.
Supermicro SYS-821GE-TNHR используется для:
- обучения AI- и deep learning-моделей
- LLM, conversational AI и генеративных моделей
- высоконагруженного AI-инференса
- HPC и научных вычислений
- drug discovery и биоинформатики
- финансовой аналитики и моделирования
- climate and weather modeling
- business intelligence и обработки больших данных
- построения GPU-кластеров в дата-центре
Сильная сторона модели — баланс между зрелой HGX-архитектурой H100/H200, большим объёмом DDR5-памяти, быстрыми NVMe-накопителями и расширяемой сетевой частью. Такой сервер хорошо подходит для инфраструктуры, где нужна серьёзная multi-GPU производительность, но важно сохранять предсказуемость платформы, понятную эксплуатацию и совместимость с уже существующим AI/HPC-стеком.
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
Supermicro SYS-821GE-TNHR
ЗАПРОСИТЬ ЦЕНУ
SYS-821GE-TNHR
SYS-821GE-TNHR
КОМУ ПОДОЙДЁТ
SYS-821GE-TNHR
</05>
ML-инженеры
AI-стартапы
Системные интеграторы
Научные и HPC-центры
Корпоративные ИТ-отделы
- запуск AI-инфраструктуры
- обучение моделей
- масштабирование ML
- рост вычислительных задач
- обучение нейросетей
- работа с LLM
- анализ больших данных
- GPU-кластеризация
- аналитика данных
- внедрение AI-решений
- GPU-серверы в дата-центре
- высокая нагрузка 24/7
- поставка GPU-серверов
- интеграция в инфраструктуру
- проекты для бизнеса
- внедрение AI-платформ
- научные вычисления
- большие датасеты
- HPC-нагрузки
- GPU-кластерные системы
вопросы о Supermicro SYS-821GE-TNHR
</06>
Эту модель имеет смысл выбирать, когда нагрузке нужна именно плотная 8-GPU HGX-связка, а не просто несколько независимых ускорителей. Если задачи хорошо масштабируются между GPU и активно используют межGPU-обмен, NVLink и NVSwitch дают более правильную архитектуру, чем PCIe-сервер с отдельными картами. Для независимых inference-сервисов PCIe-платформа может быть рациональнее, но для training, HPC и тяжёлых multi-GPU workloads SYS-821GE-TNHR выглядит значительно убедительнее.
H200 логичнее выбирать там, где упор идёт в объём GPU-памяти и пропускную способность памяти: крупные LLM, большие batch inference workloads, RAG-пайплайны с тяжёлыми моделями, научные расчёты и задачи с большими рабочими наборами данных. H100 всё ещё остаётся сильным вариантом для многих training и HPC-сценариев, но если workload регулярно упирается в память GPU, конфигурация на H200 обычно даёт больше запаса.
Перед заказом нужно проверить не только стойку по глубине и нагрузке, но и питание, PDU, тепловой контур, воздушные потоки, резерв мощности и схему обслуживания. 8U HGX-сервер с несколькими киловаттами потребления нельзя выбирать только по характеристикам GPU. Если площадка не готова по питанию или охлаждению, реальная эксплуатация будет проблемной даже при правильно собранной серверной конфигурации.
CPU и RAM нужно подбирать по всему pipeline, а не отдельно от GPU. Для training важно, чтобы процессоры и память не тормозили подготовку данных, препроцессинг, оркестрацию и обмен с storage. Для HPC и аналитики роль CPU и системной памяти может быть ещё выше. Если данные не успевают поступать на GPU, даже мощная HGX-связка будет простаивать, поэтому баланс CPU, RAM, storage и сети здесь критичен.
Да, но масштабирование таких серверов нужно проектировать заранее. Несколько HGX-узлов требуют правильной fabric-сети, storage-архитектуры, мониторинга, планирования питания и охлаждения. Иначе производительность упрётся не в GPU, а в сеть, дисковую подсистему или тепловые ограничения. Для кластера важно сразу рассчитывать не только сами серверы, но и всю инфраструктуру вокруг них.
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