GPU-серверы для языковых моделей: обучение, файн-тюнинг, inference. Llama, Mistral, Qwen, GPT-class. NVIDIA H100, H200, B200 с NVLink 4.0/5.0. От 65 400 000 тг с гарантией 3 года.
Популярные конфигурации серверов
Готовые серверы на видеокартах NVIDIA для AI, LLM, инференса и HPC. Сборка оборудования под любую задачу, стресс-тест 72 часа, доставка в любую точку мира.
Базовый
Инференс, запуск нейросетей и прототипирование
- 4× NVIDIA Tesla V100 32GB HBM2
- 2× Intel Xeon Gold
- 256GB RAM
- 3.84TB SSD
- 10GbE Network
Продвинутый
Обучение моделей, production LLM, мощные нагрузки
- 2× NVIDIA H200 NVL 141GB HBM3e
- 2× AMD EPYC
- 512GB RAM
- 7.68TB SSD
- 25GbE Network
Максимальный
HPC-кластер, обучение LLM, HGX H200 SXM5 платформа
- 8× NVIDIA HGX H200 141GB HBM3e SXM5
- 2× Xeon Gold / AMD EPYC
- 1.536TB RAM
- 2× 7.68TB SSD
- 8× 400G NDR/ETH OSFP Network
Соберите сервер под свою задачу
Расскажите о задаче в 4 вопросах, инженер подберёт оптимальный сервер под вас и пришлёт КП с ориентиром по бюджету и сроку поставки. Без сложного выбора GPU и расчётов памяти.
Платформа для LLM
Базовые конфигурации серверов под работы с LLM и языковыми моделями. Под конкретный workload состав CPU, RAM и хранилища подбираем индивидуально.
NVIDIA H100 80GB
Эталон для LLM. Llama 3 70B FP8 на 4 карты, обучение FSDP на 8 карт. NVLink 4.0 для шардинга больших моделей.
NVIDIA H200 141GB
Большая память для длинных контекстов. Llama 3 70B FP8 + 128K context на одной карте. Идеально для retrieval, длинных документов.
NVIDIA B200 192GB
Frontier LLM. 1T+ моделей на узле без шардинга. FP4 - в 25 раз дешевле inference vs H100. Для production GPT-class и Claude-class.
Софт под LLM
vLLM, TensorRT-LLM, Triton. PyTorch FSDP, DeepSpeed, Megatron-LM для обучения. NVIDIA NIM для готовых API. Kubernetes operator для оркестрации.
Видеокарты для сервера
Профессиональные видеокарты NVIDIA для AI, инференса, рендеринга и научных вычислений. Сравните объём VRAM, bandwidth, TFLOPS, цену и подберите GPU под вашу задачу.
GPU-инженеры и DevOps по AI
Каждый проект ведёт менеджер и инженер. Сборка идёт в нашей лаборатории, логистика и таможня через партнёров, финансовые и бухгалтерские вопросы закрывает бэк-офис.
Подбирают конфигурацию под задачу: модель GPU (H100, H200, B200, L40S, RTX 6000 Ada), CPU, RAM, NVLink или PCIe-топология, сеть и охлаждение. Собирают сервер, прошивают BIOS и IPMI, прогоняют нагрузочные тесты перед отгрузкой. Можно собрать свою конфигурацию в онлайн-конфигураторе.
Разбирается в задаче, готовит спецификацию и коммерческое предложение. Помогает посчитать стоимость владения в сравнении с облаком, подобрать схему оплаты. С клиентом работает один человек от брифа до ввода в эксплуатацию.
Гарантия 3 года на серверы собственной сборки. Удалённая диагностика через IPMI, iDRAC, iLO, выезд инженера в Алматы и Астану. По критичным инцидентам работаем в приоритете, ходовые ЗИП-позиции держим на складе.
Помогаем с установкой Ubuntu или Rocky Linux, CUDA, cuDNN, NCCL, NVIDIA Container Toolkit, NGC-контейнеров с PyTorch, TensorFlow и Triton. При необходимости поднимаем Kubernetes с GPU Operator или Slurm для HPC-кластеров.
По запросу прогоняем тестовые бенчмарки на стенде: инференс и обучение LLM, Stable Diffusion, рендер-нагрузки. Готовим сравнение конфигураций и расчёт окупаемости относительно AWS, GCP и Azure.
Работаем через авторизованных дистрибьюторов NVIDIA и производителей платформ Dell, Supermicro, HPE и Lenovo. Дефицитные GPU заказываем заранее под конкретный проект, ходовые позиции держим на складе в Алматы.
Отправляем серверы по Казахстану и странам СНГ через проверенных перевозчиков с GPS-трекингом и противоударной упаковкой. Таможенное оформление в РФ, Узбекистане и Кыргызстане через профильного брокера, страхование груза на полную стоимость.
Безналичный расчёт для ТОО и ИП, SWIFT-переводы в USD и EUR для международных клиентов. Kaspi Pay для физлиц в рамках лимита, НДС и счёт-фактура. Получить КП за 2 часа у менеджера.
Когда нужен сервер для LLM
LLM в production
OpenAI-совместимый API на собственной инфраструктуре. Polars данные не уходят в облако. Llama 3 70B - 2400 ток/сек на 4x H100, latency <100мс.
Fine-tune под бизнес
SFT, DPO, RLHF на собственных данных. Llama 70B SFT на 8x H100 за 12-24 часа. LoRA 13B на 1x H100. Закрытые модели для chatbot, RAG.
RAG и vector search
GPU-ускоренный векторный поиск (FAISS, Milvus с GPU index). Embedding моделей на L40S. Гибридный pipeline: retrieval + LLM на одном узле.
Что мы поставляем под LLM
Сервер для работы с LLM и языковыми моделями собирается под конкретную задачу клиента, не из коробки. Заказ начинается с интервью на 30-40 минут: обсуждаем модели, объёмы данных, требования к latency и доступности, бюджет. По итогам формируем спецификацию с обоснованием каждого компонента.
После согласования платформа собирается на нашем складе в Алматы. Каждый сервер проходит 72-часовой стресс-тест на полной нагрузке: CUDA-нагрузка на GPU, NCCL all-reduce, термотесты, проверка ECC и NVLink-связности. Только после успешного теста сервер отгружается клиенту. Гарантия 3 года c подменным фондом и выездом инженера.
«Серверы под работы с LLM и языковыми моделями - наша основная специализация. За 4 года поставили более 200 систем в Казахстан и СНГ. Большинство клиентов возвращаются за расширением - это лучший показатель качества.» Технический директор GPU Server Kazakhstan
Почему собственный сервер выгоднее OpenAI API
При постоянной нагрузке более 30-40% времени собственный сервер окупается за 6-12 месяцев. Полный контроль над инфраструктурой, безопасность данных без передачи в публичное облако, прогнозируемые расходы без неожиданных счетов. Для регулируемых отраслей (финансы, здравоохранение, госсектор) это часто единственный legal-ok вариант.
- TCO ниже в 2-3 раза: на горизонте 3 лет vs облако или OpenAI API
- Безопасность данных: данные не покидают вашу инфраструктуру, соответствие 152-ФЗ и compliance
- Низкая latency: собственная сеть быстрее облачной для критичных нагрузок
- Customization: железо и софт под конкретный workload, без compromise
Кластеризация и масштабирование
Один сервер закрывает базовые потребности. Если задача требует больше compute - собираем кластер из 2-64 узлов на InfiniBand NDR 400Gb с топологией fat-tree. Оркестрация через Slurm, Kubernetes или NVIDIA Base Command. Типичный кластерный проект на 32 узла реализуется за 4-6 недель.
Цена и условия
Базовая конфигурация под LLM от 65 400 000 тг. Топовые узлы с 8x H100/H200/B200 SXM до 280 000 000 тг. Кластерные решения от 10 узлов рассчитываются индивидуально. Для крупных заказов от 100 млн тг действуют пакетные условия: скидка на интеграцию, бесплатный стресс-тест, расширенная гарантия 4-5 лет.
Частые вопросы по серверам для LLM
Какие GPU подходят для LLM?+
Сколько GPU нужно?+
Какой бюджет нужен?+
Как происходит сборка и тестирование?+
Какая гарантия и поддержка?+
Сроки поставки серверов под LLM?+
Получите КП на сервер за 2 часа
Расскажите о задаче - инженер подготовит оптимальную конфигурацию и расчёт окупаемости
Получить предложение
Заполните форму - мы свяжемся с вами